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时、频、波数域下剪切湍流数据分析方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
目录第10-14页
第一章 绪论第14-27页
    1.1 引言第14-15页
    1.2 研究背景和意义第15-19页
        1.2.1 课题的研究背景第15-17页
        1.2.2 课题的研究意义第17-19页
    1.3 国内外研究现状第19-24页
        1.3.1 湍流消噪算法国内外研究现状第19-22页
        1.3.2 湍流能谱国内外研究现状第22-24页
    1.4 本论文的主要研究内容第24-25页
        1.4.1 本论文的主要研究内容第24-25页
    1.5 本文的章节简介第25-27页
第二章 湍流信号检测及处理原理第27-41页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 湍流实验第28-33页
    2.3 湍流数据检测原理第33-36页
    2.4 湍流信号处理原理第36-40页
    2.5 本章小结第40-41页
第三章 湍流数据分析与分类的关键技术第41-53页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 消噪算法的研究第42-47页
        3.2.1 噪声信号产生的原因第42-44页
        3.2.2 噪声信号消除的一般方法第44-47页
    3.3 湍流数据的统计分析方法研究第47-50页
        3.3.1 湍流统计理论第47-48页
        3.3.2 湍流数据统计分析方法第48-50页
    3.4 湍流波数谱匹配方法的研究第50-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第四章 基于维纳滤波的振动信号消除算法第53-72页
    4.1 引言第53-54页
    4.2 滤波器的分类第54-58页
        4.2.1 模拟滤波器第54-56页
        4.2.2 数字滤波器第56-58页
    4.3 维纳滤波原理第58-64页
        4.3.1 维纳滤波器的推导第59-61页
        4.3.2 应用估计理论推导维纳滤波器第61-64页
    4.4 基于维纳滤波器的消噪算法第64-69页
        4.4.1 信号关联性分析第64-67页
        4.4.2 算法的实现第67-69页
    4.5 验证试验与结果分析第69-71页
        4.5.1 试验验证第69-71页
        4.5.2 结果分析第71页
    4.6 本章小结第71-72页
第五章 基于交叉验证的湍流数据处理算法第72-90页
    5.1 引言第72-73页
    5.2 湍流统计平均法第73-75页
        5.2.1 时均法第73-74页
        5.2.2 概率平均法第74-75页
    5.3 湍流的概率分布和矩第75-77页
    5.4 交叉验证原理第77-79页
    5.5 基于交叉验证的数据预处理算法第79-82页
    5.6 试验验证及结果分析第82-89页
        5.6.1 南海实验第82-85页
        5.6.2 结果分析第85-89页
    5.7 本章小结第89-90页
第六章 基于最大似然法的剪切波数谱分类算法第90-114页
    6.1 引言第90-91页
    6.2 湍流能谱第91-97页
        6.2.1 湍流一维能谱第91-93页
        6.2.2 湍流三维能谱特征第93-96页
        6.2.3 耗散子域下剪切波数谱分布第96-97页
    6.3 最大似然的分类算法第97-104页
        6.3.1 最大似然分类原理第97-100页
        6.3.2 基于最大似然的剪切波数谱匹配算法第100-104页
    6.4 试验验证及结果分析第104-112页
        6.4.1 试验验证第104-111页
            6.4.1.1 ADV 的测量原理第105-107页
            6.4.1.2 TOI 观测原理第107-110页
            6.4.1.3 比测试验第110-111页
        6.4.2 结果分析第111-112页
    6.5 本章小结第112-114页
第七章 总结与展望第114-118页
    7.1 总结第114-115页
    7.2 论文的创新点第115-116页
    7.3 研究展望第116-118页
参考文献第118-129页
在学研究成果第129-131页
    发表论文第129-130页
    项目参与第130页
    获奖情况第130页
    个人简历第130-131页
致谢第131-132页

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