| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT（英文摘要） | 第7-11页 |
| 主要符号中英文对照表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·背景 | 第12-13页 |
| ·研究现状及局限 | 第13-14页 |
| ·本文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 Kalman滤波理论 | 第15-23页 |
| ·简介 | 第15-16页 |
| ·Kalman 滤波理论的发展及其应用 | 第16-17页 |
| ·Kalman 滤波理论及其滤波基本方程 | 第17-21页 |
| ·离散Kalman 滤波的基本方程 | 第18-19页 |
| ·离散Kalman 滤波的使用要点 | 第19-20页 |
| ·连续Kalmlan 滤波与非线性Kalman 滤波理论 | 第20-21页 |
| 参考文献 | 第21-23页 |
| 第三章 小波变换及多尺度滤波理论 | 第23-34页 |
| ·简介 | 第23页 |
| ·小波变换及多分辨率分析 | 第23-29页 |
| ·小波变换 | 第24-26页 |
| ·多分辨率分析 | 第26-29页 |
| ·多尺度滤波理论 | 第29-33页 |
| 参考文献 | 第33-34页 |
| 第四章 基于小波预降噪的Kalman滤波估计 | 第34-65页 |
| ·简介 | 第34-35页 |
| ·小波阀值降噪 | 第35-39页 |
| ·基于小波降噪的动态系统模型 | 第39-52页 |
| ·系统多尺度分解动力学模型 | 第40-45页 |
| ·量测方程的小波预降噪模型及其分析 | 第45-52页 |
| ·新算法描述 | 第52-54页 |
| ·仿真实例 | 第54-61页 |
| ·仿真模型描述 | 第54-60页 |
| ·仿真结果及鲁棒性分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 第五章 小波变换缩减因子与多尺度状态估计 | 第65-86页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·函数全变差和小波变换 | 第66-69页 |
| ·多尺度滤波与缩减因子 | 第69-78页 |
| ·带收缩因子的多尺度状态估计算法描述 | 第78-81页 |
| ·系统描述 | 第78-79页 |
| ·算法描述 | 第79-81页 |
| ·仿真 | 第81-84页 |
| ·模型描述 | 第81-82页 |
| ·仿真结果分析 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-86页 |
| 第六章 总结及研究展望 | 第86-89页 |
| ·论文工作总结 | 第86-87页 |
| ·研究展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第90页 |