基于复杂网络的非线性时间序列的统计表征
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第10页 |
| ·国内外相关技术发展现状 | 第10-14页 |
| ·非线性时间序列分析及其发展现状 | 第10-11页 |
| ·复杂网络及其发展现状 | 第11-13页 |
| ·基于复杂网络的非线性时间序列分析及其发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 替代数据算法检测和复杂网络建模 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·替代数据算法 | 第16-19页 |
| ·替代数据算法思想 | 第16-17页 |
| ·常用零假设和检验统计量 | 第17-19页 |
| ·伪周期时间序列的替代数据算法 | 第19页 |
| ·复杂网络基本结构及建模思想 | 第19-25页 |
| ·复杂网络的统计特征 | 第19-21页 |
| ·复杂网络机制模型 | 第21-24页 |
| ·时间序列到复杂网络的映射 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于复杂网络的伪周期时间序列的统计分析 | 第26-44页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·时间序列到复杂网络的映射 | 第26-30页 |
| ·循环切割法的基本思想 | 第26-27页 |
| ·无标度特性检测算法 | 第27-30页 |
| ·周期加噪数据和混沌数据对应的网络拓扑结构 | 第30-38页 |
| ·实验数据的选择 | 第30页 |
| ·周期加噪数据和混沌数据的网络结构分析 | 第30-36页 |
| ·不同混沌数据的网络结构分析 | 第36-38页 |
| ·人工生成伪周期数据对应的网络拓扑结构 | 第38-43页 |
| ·sine 变频率伪周期数据对应的网络结构分析 | 第39-41页 |
| ·sine 变振幅伪周期数据对应的网络结构分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 伪周期替代数据算法对语音信号的检测 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·伪周期替代数据算法及应用 | 第44-47页 |
| ·PPS 算法的数学描述 | 第44-46页 |
| ·PPS 算法的应用 | 第46-47页 |
| ·PPS 算法对人体元音信号动力特性的检测 | 第47-48页 |
| ·不同元音信号保持周期动力特性的最长窗时 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
