| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 符号对照表 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·本文所做工作和创新 | 第20-21页 |
| ·本文的组织 | 第21-22页 |
| 本章参考文献 | 第22-28页 |
| 第二章 基本理论 | 第28-50页 |
| ·混沌基本理论 | 第28-30页 |
| ·混沌的定义 | 第28页 |
| ·混沌的特征 | 第28-29页 |
| ·混沌吸引子 | 第29-30页 |
| ·匹配追踪算法 | 第30-32页 |
| ·小波分析基本理论 | 第32-41页 |
| ·非抽样小波 | 第35-37页 |
| ·提升小波 | 第37-41页 |
| ·智能优化算法 | 第41-46页 |
| ·遗传算法 | 第41-43页 |
| ·万有引力搜索算法 | 第43-46页 |
| 本章参考文献 | 第46-50页 |
| 第三章 混沌时序非线性去噪研究 | 第50-106页 |
| ·基于相空间重构的匹配追踪混沌非线性去噪研究 | 第50-60页 |
| ·基于相空间的信号逼近 | 第52-53页 |
| ·基于标准化相重构的信号逼近 | 第53-54页 |
| ·基于标准化相重构的匹配追踪逼近 | 第54-56页 |
| ·试验与分析 | 第56-60页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·基于遗传算法的非抽样小波混沌非线性去噪研究 | 第60-73页 |
| ·基于非抽样小波的去噪原理 | 第61-63页 |
| ·离散非抽样小波域最优去噪阈值估计 | 第63-64页 |
| ·基于遗传算法的非抽样小波信号去噪 | 第64-66页 |
| ·去噪评估 | 第66-67页 |
| ·实验与分析 | 第67-72页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·基于改进的遗传算法和提升小波的智能化混沌非线性去噪研究 | 第73-89页 |
| ·基于提升小波的去噪原理 | 第74-76页 |
| ·基于改进的遗传算法的阈值选择 | 第76-80页 |
| ·基于改进的遗传算法和提升小波的智能化去噪 | 第80-81页 |
| ·实验与分析 | 第81-88页 |
| ·结论 | 第88-89页 |
| ·基于改进的万有引有搜索算法(IGSA)的非线性过滤模型研究 | 第89-100页 |
| ·改进的万有引力搜索算法(IGSA) | 第90-93页 |
| ·基于IGSA的非线性过滤模型 | 第93-94页 |
| ·实验与分析 | 第94-100页 |
| ·结论 | 第100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 本章参考文献 | 第101-106页 |
| 第四章 基于IGSA非线性过滤模型的混沌保密通信 | 第106-114页 |
| ·引言 | 第106页 |
| ·基于IGSA非线性过滤模型的混沌保密通信 | 第106-109页 |
| ·编码器 | 第108页 |
| ·混沌IGSA过滤器 | 第108页 |
| ·混沌接收器 | 第108页 |
| ·解码器 | 第108-109页 |
| ·实验与分析 | 第109-111页 |
| ·结论 | 第111-112页 |
| 本章参考文献 | 第112-114页 |
| 第五章 结论及展望 | 第114-116页 |
| ·结论 | 第114-115页 |
| ·展望 | 第115-116页 |
| 附录1 | 第116-118页 |
| 表1-1 | 第116页 |
| 表1-2 | 第116-117页 |
| 表1-3 | 第117页 |
| 表1-4 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 攻读博士期间发表论文和参加的科研项目 | 第120-121页 |
| 一. 发表的论文 | 第120-121页 |
| 二. 参加主要科研项目及成果 | 第121页 |