| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·所选课题的题目及课题来源 | 第11页 |
| ·国内外研究状况及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·国内研究状况 | 第11-12页 |
| ·国外研究状况 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 基于最大信噪比的盲源分离算法理论 | 第16-35页 |
| ·盲源分离(BSS)和独立分量分析(ICA) | 第16-17页 |
| ·独立分量分析的线性模型 | 第17-19页 |
| ·非高斯性的极大化判据 | 第19-21页 |
| ·峭度 | 第19-20页 |
| ·负熵 | 第20-21页 |
| ·独立分量分析的不确定性 | 第21-22页 |
| ·方差(能量或幅值)的不确定性 | 第21页 |
| ·次序的不确定性 | 第21-22页 |
| ·独立分量分析的假设条件 | 第22-25页 |
| ·统计独立性 | 第22-23页 |
| ·具有非高斯分布 | 第23-24页 |
| ·混合矩阵为方阵 | 第24-25页 |
| ·目标函数的建立 | 第25-28页 |
| ·信息传输最大化或负熵最大化目标函数 | 第25-26页 |
| ·KL散度目标函数 | 第26-27页 |
| ·ICA的最大似然目标函数 | 第27-28页 |
| ·分离效果的检验方法 | 第28-29页 |
| ·全局传输矩阵G(相似系数矩阵ξ_(ij)) | 第28页 |
| ·A矩阵的2-范数 | 第28-29页 |
| ·全局最优盲源分离算法 | 第29-30页 |
| ·基于最大信噪比盲源分离算法简介 | 第30-34页 |
| ·基于最大信噪比的盲源分离算法 | 第30-31页 |
| ·主分量分析 | 第31-32页 |
| ·中心化处理 | 第32页 |
| ·平滑处理 | 第32-33页 |
| ·白化处理 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 仿真信号分离试验分析 | 第35-64页 |
| ·基于最大信噪比算法中的参数P研究 | 第35-48页 |
| ·不同p值分离效果研究(无噪源信号) | 第35-41页 |
| ·不同p值分离效果研究(加噪源信号) | 第41-47页 |
| ·参数p优化取值 | 第47-48页 |
| ·非高斯信号仿真试验 | 第48-55页 |
| ·无加性噪声非高斯信号的分离试验 | 第48-52页 |
| ·有加性噪声非高斯信号的分离试验 | 第52-55页 |
| ·柴油机仿真信号分离试验 | 第55-63页 |
| ·无加性噪声柴油机仿真信号的分离试验 | 第55-59页 |
| ·有加性噪声柴油机仿真信号的分离试验 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 柴油机缸盖振动系统分析与实验设计 | 第64-75页 |
| ·实验设计相关内容 | 第64-66页 |
| ·试验机型 | 第64页 |
| ·实验仪器与测点布置 | 第64-66页 |
| ·试验中需要注意的问题 | 第66页 |
| ·柴油机表面振动信号性质 | 第66-71页 |
| ·时频特性 | 第66-68页 |
| ·循环波动性 | 第68页 |
| ·循环平稳特性 | 第68-71页 |
| ·试验机型的发火时序分析 | 第71-72页 |
| ·柴油机工作时的主要激励源 | 第72-74页 |
| ·燃烧激励源 | 第73页 |
| ·气门系统的激励源 | 第73-74页 |
| ·活塞的敲击激励源 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 基于最大信噪比盲源分离算法的缸盖振动信号分离 | 第75-90页 |
| ·柴油机气缸压力研究 | 第75-78页 |
| ·最大信噪比算法在柴油机缸盖振动信号分离中的应用 | 第78-87页 |
| ·全局最优算法在柴油机缸盖振动信号分离中的应用 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第6章 结论与展望 | 第90-92页 |
| ·全文总结 | 第90-91页 |
| ·本文创新点 | 第91页 |
| ·展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第96页 |