| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 低压电力线通信技术发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 低压电力线通信特点 | 第12-13页 |
| 1.3 低压电力线信道噪声建模技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.1 背景噪声建模研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 脉冲噪声建模研究现状 | 第14页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 低压电力线通信信道和噪声特性研究 | 第16-25页 |
| 2.1 信号衰减特性 | 第16-17页 |
| 2.2 输入阻抗特性 | 第17-18页 |
| 2.3 频率选择特性 | 第18页 |
| 2.4 多径传输特性 | 第18-19页 |
| 2.5 噪声干扰特性 | 第19-24页 |
| 2.5.1 噪声分类 | 第19-23页 |
| 2.5.2 噪声特点 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于小波峰式马尔科夫链的背景噪声建模研究 | 第25-30页 |
| 3.1 小波包变换 | 第25-26页 |
| 3.2 小波基函数 | 第26-27页 |
| 3.3 峰式马尔科夫链 | 第27页 |
| 3.4 小波峰式马尔科夫链 | 第27页 |
| 3.5 不同小波基对有色背景噪声建模效果的影响 | 第27-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于小波神经网络的背景噪声建模研究 | 第30-37页 |
| 4.1 小波神经网络原理 | 第30-32页 |
| 4.2 背景噪声的小波神经网络模型 | 第32-35页 |
| 4.2.1 有色背景噪声的小波神经网络模型 | 第32-33页 |
| 4.2.2 窄带噪声的小波神经网络模型 | 第33-35页 |
| 4.3 小波峰式马尔科夫链和小波神经网络模型的比较 | 第35-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于LS-SVM的背景噪声建模研究 | 第37-45页 |
| 5.1 LS-SVM模型的基本理论 | 第37-40页 |
| 5.1.1 SVM的基本原理 | 第37-39页 |
| 5.1.2 LS-SVM的基本原理 | 第39-40页 |
| 5.2 背景噪声的LS-SVM模型 | 第40-43页 |
| 5.2.1 有色背景噪声的LS-SVM模型 | 第41-42页 |
| 5.2.2 窄带噪声的LS-SVM模型 | 第42-43页 |
| 5.3 小波峰式马尔科夫链和LS-SVM模型的比较 | 第43-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 总结 | 第45-46页 |
| 6.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |