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基于改进希尔伯特-黄变换的趋势提取算法及其应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 课题研究背景及意义第13-14页
    1.2 希尔伯特-黄变换及其研究现状第14-17页
    1.3 论文主要研究内容及章节安排第17-19页
第二章 希尔伯特-黄变换的基本理论第19-28页
    2.1 引言第19页
    2.2 希尔伯特谱分析第19-21页
    2.3 经验模式分解方法第21-24页
    2.4 希尔伯特-黄变化的相关性质第24-25页
    2.5 模态混叠第25-26页
    2.6 本章小结第26-28页
第三章 噪声辅助经验模式分解算法分析及研究回顾第28-38页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 集合经验模式分解第29-32页
    3.3 互补集合经验模式分解第32-35页
    3.4 最优集合经验模式分解第35-36页
    3.5 本章小结第36-38页
第四章 基于改进希尔伯特-黄变换的趋势提取算法第38-50页
    4.1 引言第38页
    4.2 基于改进希尔伯特-黄变换的趋势提取算法第38-43页
        4.2.1 自适应互补集合经验模式分解方法第39-41页
        4.2.2 基于加权能量分布的希尔伯特边缘谱分析方法第41-43页
    4.3 实验仿真第43-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第五章 基于改进HHT的绝对式光栅尺误差补偿第50-57页
    5.1 引言第50-51页
    5.2 实验装置与实验数据第51-53页
    5.3 绝对式光栅尺误差补偿算法第53页
    5.4 实验仿真第53-56页
    5.5 本章小结第56-57页
第六章 基于改进HHT的T波电交替检测第57-64页
    6.1 引言第57-58页
    6.2 实验数据第58-59页
    6.3 基于改进HHT的T波电交替检测算法第59-60页
    6.4 实验仿真第60-63页
    6.5 本章小结第63-64页
总结与展望第64-66页
参考文献第66-73页
攻读学位期间发表的论文与取得的成果第73-76页
致谢第76页

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