| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·煤与瓦斯突出的现状 | 第8-13页 |
| ·煤与瓦斯突出机理概述 | 第8-11页 |
| ·传统的煤与瓦斯突出预测预报方法 | 第11-13页 |
| ·课题提出的背景 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 2 利用小波包进行信号消噪处理 | 第15-30页 |
| ·小波及小波变换 | 第15-17页 |
| ·小波 | 第15-16页 |
| ·小波变换 | 第16-17页 |
| ·正交多分辨分析 | 第17-18页 |
| ·小波包变换的基本原理 | 第18-19页 |
| ·小波包定义 | 第19-21页 |
| ·小波包的去噪方法 | 第21-25页 |
| ·最优小波包基的选择 | 第22-24页 |
| ·运用小波包消噪过程 | 第24-25页 |
| ·基于 MATLAB 的声发射信号噪声处理与仿真结果 | 第25-30页 |
| 3 人工神经网络的基本原理 | 第30-38页 |
| ·BP 神经网络 | 第30-35页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第30页 |
| ·BP 神经网络的结构模型 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络的算法 | 第32-34页 |
| ·BP 网络存在的问题 | 第34-35页 |
| ·BP 神经网络的优化算法 | 第35-38页 |
| 4 人工神经网络的预测方法 | 第38-54页 |
| ·动态样本的选取方法 | 第39-42页 |
| ·MATLAB 与神经网络工具箱简介 | 第42-44页 |
| ·MATLAB 语言简介 | 第42-43页 |
| ·神经网络工具箱简介 | 第43-44页 |
| ·声发射神经网络的设计 | 第44-47页 |
| ·声发射 BP 网络结构设计 | 第44-45页 |
| ·声发射神经网络的程序设计 | 第45-47页 |
| ·煤与瓦斯突出神经网络预测的计算机仿真 | 第47-54页 |
| 5 煤与瓦斯突出声发射预测系统的实现 | 第54-64页 |
| ·系统的硬件设计 | 第54-55页 |
| ·系统的软件设计 | 第55-57页 |
| ·软件设计中需要解决的问题 | 第57-59页 |
| ·声发射信号采样速度的确定 | 第57页 |
| ·接受缓冲区 | 第57页 |
| ·波形识别技术 | 第57-58页 |
| ·不均匀介质情况下小尺度的声发射源的定位 | 第58-59页 |
| ·系统的前台设计简介 | 第59-64页 |
| ·神经网络子模块 | 第59-61页 |
| ·混合编程技术实现 | 第61-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 1 取得的成果 | 第64页 |
| 2 建议与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |