基于支持向量机的障碍目标超声检测技术的研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·障碍目标检测的研究意义 | 第9-10页 |
| ·障碍目标检测技术现状及其发展趋势 | 第10-18页 |
| ·障碍目标检测传感器不断涌现 | 第10-13页 |
| ·数字信号处理技术应用越来越广泛 | 第13-14页 |
| ·自动分类识别技术不断发展 | 第14-15页 |
| ·超声检测技术必将成为障碍目标检测的重要手段 | 第15-18页 |
| ·本论文的研究内容与论文的安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于支持向量机的模式识别技术 | 第20-35页 |
| ·绪言 | 第20页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第20-31页 |
| ·统计学习基本理论 | 第20-24页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第24-26页 |
| ·支持向量机核函数 | 第26-28页 |
| ·支持向量机训练算法 | 第28-31页 |
| ·基于支持向量机的模式识别技术 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于支持向量机的障碍目标超声检测技术 | 第35-52页 |
| ·绪言 | 第35页 |
| ·障碍目标超声检测的总体方案 | 第35-36页 |
| ·基于小波变换的信号消噪技术 | 第36-41页 |
| ·小波分析 | 第37-38页 |
| ·基于小波变换的信号消噪处理 | 第38-41页 |
| ·基于复小波变换的包络特征提取技术 | 第41-45页 |
| ·基于复小波变换的信号包络提取 | 第41-43页 |
| ·特征参数提取 | 第43-45页 |
| ·障碍目标识别多类分类器设计 | 第45-46页 |
| ·实验研究 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 嵌入式障碍目标检测系统设计 | 第52-57页 |
| ·绪言 | 第52页 |
| ·检测系统的总体设计 | 第52-53页 |
| ·关键单元模块的设计 | 第53-55页 |
| ·超声信号的发射与接受 | 第53-54页 |
| ·高速A/D | 第54页 |
| ·DSP超声信号处理 | 第54-55页 |
| ·系统软件设计 | 第55-56页 |
| ·系统集成 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论和展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
