| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 信号端点检测的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 信号失真识别的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要工作与论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基本原理 | 第15-29页 |
| 2.1 Hilbert-Huang变换 | 第15-21页 |
| 2.1.1 特征尺度参数 | 第15-16页 |
| 2.1.2 固有模态函数 | 第16页 |
| 2.1.3 EMD方法 | 第16-18页 |
| 2.1.4 Hilbert谱与Hilbert边际谱 | 第18-19页 |
| 2.1.5 HHT法的仿真实例 | 第19-21页 |
| 2.2 模糊聚类原理 | 第21-28页 |
| 2.2.1 聚类分析的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 聚类目标函数 | 第22-23页 |
| 2.2.3 模糊C均值聚类 | 第23-26页 |
| 2.2.4 减法聚类 | 第26-27页 |
| 2.2.5 模糊模式识别 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于HHT和OSF的道岔振动信号端点检测 | 第29-44页 |
| 3.1 常见的语音信号端点检测方法介绍 | 第29-30页 |
| 3.2 基于HHT和顺序统计滤波的道岔振动信号特征能量提取 | 第30-35页 |
| 3.2.1 基于HHT的道岔振动信号特征能量提取 | 第31-33页 |
| 3.2.2 顺序统计滤波算法及分析 | 第33-35页 |
| 3.3 基于模糊C均值聚类的特征能量阈值估计 | 第35-36页 |
| 3.3.1 道岔振动信号特征能量的模糊C均值聚类分析 | 第35-36页 |
| 3.3.2 阈值估计 | 第36页 |
| 3.4 道岔振动信号端点检测的步骤 | 第36-37页 |
| 3.5 实验分析 | 第37-43页 |
| 3.5.1 高速道岔振动信号的采集 | 第37-38页 |
| 3.5.2 不同特征检测性能的比较 | 第38-41页 |
| 3.5.3 有效振动信号检测率的测试、分析 | 第41-42页 |
| 3.5.4 端点检测对道岔伤损识别的影响分析 | 第42-43页 |
| 3.5.5 识别效率分析 | 第43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于EMD与减法聚类的道岔振动信号失真识别 | 第44-60页 |
| 4.1 道岔振动信号失真类型的模拟方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 加速度传感器常见故障类型分析 | 第44-45页 |
| 4.1.2 加速度传感器常见故障的模拟方法 | 第45-46页 |
| 4.1.3 道岔振动信号的失真类型模拟 | 第46-47页 |
| 4.2 基于EMD的失真道岔振动信号特征提取 | 第47-51页 |
| 4.2.1 固有模态能量熵提取及分析 | 第47-49页 |
| 4.2.2 特征能量提取及分析 | 第49-50页 |
| 4.2.3 残差能量提取及分析 | 第50-51页 |
| 4.3 仿真分析 | 第51-59页 |
| 4.3.1 特征的FCM-减法聚类与分析 | 第52-56页 |
| 4.3.2 不同方法失真识别分析 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的科研项目 | 第67页 |
