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超声导波频散与多模态问题及其形态解卷积方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-34页
   ·论文选题意义第13-18页
     ·管道类结构中的应用第14-15页
     ·板类结构中的应用第15页
     ·复合材料中的应用第15-18页
   ·国内外研究现状第18-30页
     ·超声导波频散及多模态特性研究第18-24页
     ·超声导波信号处理方法研究第24-30页
   ·论文研究内容和创新点第30-32页
     ·研究内容第30-31页
     ·论文的创新点第31-32页
   ·论文研究的技术路线第32页
   ·论文结构安排第32-34页
第二章 形态分量分析的相关理论研究第34-52页
   ·稀疏性简介第34-38页
     ·稀疏表示第35-37页
     ·傅里叶变换、小波变换和过完备表示第37-38页
   ·稀疏分解的追踪算法第38-44页
     ·匹配追踪算法第38-39页
     ·正交匹配追踪算法第39-41页
     ·分段正交匹配追踪算法第41-44页
   ·欠定线性系统的稀疏表示和逼近第44-48页
   ·压缩传感理论第48-50页
   ·本章小结第50-52页
第三章 超声导波的频散与多模态特性研究第52-83页
   ·频域中的波动问题第52-55页
     ·波动问题的一般方程第52-53页
     ·波动问题的频谱分析第53-55页
   ·频域中波的传播问题第55-57页
   ·超声导波信号的频散特性第57-70页
     ·板、管中不同模态的频散特性第57-63页
     ·频散控制方法第63-66页
     ·回波信号频散模型第66-70页
   ·超声导波的多模态特性第70-82页
     ·多模态及模态分类第70-77页
     ·互易关系和模态正交化第77-81页
     ·简正模态展开第81-82页
   ·本章小结第82-83页
第四章 超声信号盲解卷积算法研究第83-108页
   ·超声信号的卷积性混合与盲解卷积第83-87页
     ·高阶统计量第83-85页
     ·欠定系统下盲源分离第85-86页
     ·超声信号解卷积模型第86-87页
   ·超声信号范数正则化的最小熵解卷积第87-99页
     ·熵谱估计及最小熵解卷积方法第87-89页
     ·超声回波信号仿真方法第89-90页
     ·l_0范数约束最小熵解卷积方法第90-93页
     ·l_0范数最小熵解卷积算法仿真分析第93-95页
     ·l_0范数最小熵解卷积算法实验分析第95-99页
   ·基于压缩传感的超声信号稀疏解卷积第99-107页
     ·稀疏信号处理与欠定模型第99-102页
     ·超声回波信号的压缩传感重构第102-103页
     ·l_0范数稀疏性增强的稀疏解卷积第103-104页
     ·l_0范数稀疏解卷积算法仿真分析第104-105页
     ·l_0范数稀疏解卷积算法实验分析第105-107页
   ·本章小结第107-108页
第五章 超声导波信号形态解卷积方法研究第108-146页
   ·形态分量分析方法第108-112页
   ·形态多样性第112-115页
   ·基于形态分量分析的解卷积方法研究第115-121页
     ·形态字典建立第115-118页
     ·匹配追踪方法的模态分解第118-121页
   ·超声导波信号形态解卷积仿真方法研究第121-136页
     ·Gabor 字典的匹配追踪分解第121-124页
     ·Chirp 字典的匹配追踪分解第124-130页
     ·形态解卷积方法分解第130-136页
   ·超声导波信号形态解卷积实验研究第136-145页
     ·板中实验方案第136-137页
     ·板中导波信号的形态分量分析第137-145页
   ·本章小结第145-146页
第六章 超声导波系统协同仿真方法研究第146-156页
   ·超声导波系统仿真方法第146-152页
     ·有限元仿真方法第146-149页
     ·半解析有限元方法第149-152页
   ·导波有限元方法与信号处理方法协同仿真第152-155页
   ·本章小结第155-156页
第七章 总结与展望第156-158页
致谢第158-159页
参考文献第159-169页
攻博期间取得的研究成果第169-171页

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