| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·柴油机振动、噪声的主要危害 | 第10页 |
| ·柴油机噪声信号的特点 | 第10-11页 |
| ·独立分量分析方法在柴油机噪声信号分离研究领域的应用意义 | 第11-12页 |
| ·独立分量分析方法的发展历程及应用现状 | 第12-13页 |
| ·论文布局 | 第13-15页 |
| 2 柴油机噪声综述 | 第15-27页 |
| ·柴油机噪声的主要类别 | 第15-18页 |
| ·气体动力噪声 | 第15-17页 |
| ·机体表面间接辐射噪声 | 第17-18页 |
| ·燃烧噪声 | 第18-24页 |
| ·燃烧噪声生成机理 | 第18页 |
| ·柴油机燃烧过程激发噪声的剖析 | 第18-20页 |
| ·气缸压力频谱曲线分析 | 第20-21页 |
| ·影响燃烧噪声的主要因素 | 第21-23页 |
| ·燃烧噪声的治理策略 | 第23-24页 |
| ·机械噪声 | 第24-26页 |
| ·活塞敲击噪声 | 第24-25页 |
| ·配气机构噪声 | 第25页 |
| ·齿轮噪声 | 第25-26页 |
| ·其它机械噪声 | 第26页 |
| ·柴油机各类噪声的比较 | 第26-27页 |
| 3 独立分量分析理论及主要计算方法 | 第27-39页 |
| ·独立分量分析的基本理论框架 | 第27-30页 |
| ·独立分量分析的起源思想 | 第27-28页 |
| ·独立分量分析的基本原理 | 第28页 |
| ·独立分量分析的假设条件 | 第28-29页 |
| ·独立分量分析的不确定性 | 第29-30页 |
| ·涉及信息论的几个基本概念 | 第30-31页 |
| ·独立分量分析算法概述 | 第31-34页 |
| ·自然梯度算法 | 第31-32页 |
| ·信息极大化(Infomax)算法 | 第32-33页 |
| ·特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法 | 第33-34页 |
| ·FastICA算法介绍 | 第34-35页 |
| ·FastICA算法的MATLAB仿真模拟 | 第35-39页 |
| 4 基于独立分量分析方法的柴油机噪声分离 | 第39-60页 |
| ·试验条件及主要设备 | 第39-45页 |
| ·柴油机噪声信号采集的试验室条件 | 第39-40页 |
| ·试验主要设备介绍 | 第40-45页 |
| ·柴油机噪声声压级测量试验模型 | 第45-47页 |
| ·测量表面和测点的分布 | 第45-46页 |
| ·测试环境的影响及修正 | 第46-47页 |
| ·背景噪声的影响及修正 | 第47页 |
| ·噪声信号Kurtosis值的检验 | 第47-48页 |
| ·基于时域信息的柴油机噪声源分析 | 第48-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 基于小波变换技术的柴油机噪声信号时频域联合分析 | 第60-68页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·小波变换 | 第60-64页 |
| ·定义 | 第61-62页 |
| ·一些性质 | 第62-63页 |
| ·几种常用的连续小波基函数 | 第63-64页 |
| ·柴油机噪声信号时频域联合分析 | 第64-66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |