| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·故障诊断技术简介 | 第11-14页 |
| ·故障诊断的意义和概念 | 第11-12页 |
| ·故障诊断的方法与发展 | 第12-14页 |
| ·小波分析技术简介 | 第14-18页 |
| ·小波分析的来源及历史 | 第14-15页 |
| ·小波分析应用现状 | 第15-16页 |
| ·小波技术综述 | 第16-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第18-19页 |
| ·论文研究内容概述 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 小波变换理论 | 第21-32页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第21-25页 |
| ·多分辨率分析和Mallat快速算法 | 第25-28页 |
| ·小波包分析 | 第28-29页 |
| ·双正交小波变换 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 提升框架理论 | 第32-48页 |
| ·提升框架的算法描述 | 第32-36页 |
| ·算法描述 | 第32-34页 |
| ·预测器的设计 | 第34-35页 |
| ·更新器的设计 | 第35-36页 |
| ·两种小波变换方法的统一 | 第36-45页 |
| ·滤波器组算法 | 第36-37页 |
| ·信号的多项式表述 | 第37-39页 |
| ·基本提升和对偶提升 | 第39-41页 |
| ·通过提升的方法完成小波分解 | 第41-45页 |
| ·有关边界的讨论 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 小波基函数选取研究 | 第48-62页 |
| ·小波基函数选取规则 | 第48-57页 |
| ·基于提升方法的基选择研究 | 第57-61页 |
| ·自适应框架的建立 | 第57-60页 |
| ·自适应框架中滤波器的设计 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于小波分析的信号处理 | 第62-78页 |
| ·经典的小波去噪方法研究 | 第62-66页 |
| ·基于信号模极大的信号去噪研究 | 第66-77页 |
| ·小波变换与信号奇异性表征 | 第66-67页 |
| ·信号奇异性检测原理 | 第67-70页 |
| ·用于信号去噪的尺度空间滤波算法 | 第70-74页 |
| ·基于尺度滤波的改进研究: | 第74-75页 |
| ·仿真分析 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 基于小波的故障特征提取研究 | 第78-95页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·特征提取与特征选择 | 第78-80页 |
| ·特征提取与选择的意义 | 第78-79页 |
| ·特征提取与选择的概念 | 第79-80页 |
| ·故障信号的特征提取研究 | 第80-89页 |
| ·基于小波频带分析技术的故障特征提取 | 第80-86页 |
| ·基于小波数据压缩技术的故障特征提取 | 第86-89页 |
| ·故障特征参数选取研究 | 第89-94页 |
| ·基于样本综合离散度的故障特征参数选择 | 第89-91页 |
| ·基于诊断置信度的故障特征参数选择 | 第91-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 第七章 基于集成神经网络的地空导弹故障诊断专家系统设计 | 第95-114页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·地空导弹故障诊断的基本要求与故障样本的获取 | 第95-97页 |
| ·集成神经网络故障诊断策略 | 第97-110页 |
| ·信息融合与故障诊断 | 第97页 |
| ·集成神经网络诊断系统结构与诊断原理 | 第97-102页 |
| ·集成神经网络诊断系统设计与诊断实例 | 第102-110页 |
| ·集成神经网络地空导弹故障诊断专家系统设计 | 第110-112页 |
| ·诊断子系统的设计 | 第111页 |
| ·诊断网络管理维护子系统的设计 | 第111-112页 |
| ·小结 | 第112-114页 |
| 第八章 总结与展望 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间完成的科研项目 | 第127-128页 |