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经验模态分解及其在水声信号处理中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
1 绪论第13-25页
   ·研究背景与意义第13-14页
   ·研究历史与现状第14-22页
     ·经验模态分解的研究历史与现状第14-18页
     ·水声信号降噪处理的研究历史与现状第18-20页
     ·水声信号特征提取与分类识别的研究历史与现状第20-22页
   ·论文的主要研究内容第22-25页
2 噪声自适应集合经验模态分解第25-61页
   ·经验模态分解第25-34页
     ·基本概念第25-29页
     ·经验模态分解原理第29-31页
     ·经验模态分解存在的问题第31-34页
   ·集合经验模态分解第34-36页
     ·集合经验模态分解原理第34页
     ·集合经验模态分解流程第34-36页
   ·噪声自适应集合经验模态分解第36-49页
     ·原理和方法第36-39页
     ·仿真举例第39-49页
   ·基于噪声自适应集合经验模态分解的降噪方法第49-51页
   ·降噪效果评价准则第51-53页
     ·均方根误差第51页
     ·信噪比第51-52页
     ·滤波增益第52页
     ·相关系数第52页
     ·噪声强度第52-53页
   ·降噪算法测试及结果分析第53-60页
     ·典型混沌信号降噪及结果分析第53-56页
     ·实测水声信号降噪第56-60页
   ·本章小结第60-61页
3 噪声辅助复数经验模态分解第61-85页
   ·复数经验模态分解第61-63页
   ·噪声辅助复数经验模态分解第63-75页
     ·噪声辅助分析思想第63-64页
     ·噪声辅助复数经验模态分解方法第64-69页
     ·仿真举例第69-75页
   ·基于噪声辅助复数经验模态分解的降噪方法第75-76页
   ·降噪算法测试及结果分析第76-82页
     ·典型混沌信号降噪及结果分析第76-79页
     ·实测水声信号降噪及结果分析第79-82页
   ·本章小结第82-85页
4 噪声辅助复数经验模态分解在局部投影算法中的应用第85-101页
   ·局部投影算法第85-90页
     ·局部投影算法基本原理第85-87页
     ·局部投影算法基本流程第87-89页
     ·局部投影算法的参数选择及存在问题第89-90页
   ·噪声辅助复数经验模态分解在局部投影算法中的应用第90-92页
     ·基于噪声辅助复数经验模态分解的邻域估计第90-91页
     ·基于噪声辅助复数经验模态分解的改进局部投影算法流程第91-92页
   ·降噪算法测试及结果分析第92-100页
     ·典型混沌信号的改进局部投影降噪第92-96页
     ·实测水声信号的改进局部投影降噪第96-100页
   ·本章小结第100-101页
5 水下目标信号的特征参数提取与分类第101-127页
   ·改进的希尔伯特-黄变换第101-104页
     ·希尔伯特变换及改进的希尔伯特-黄变换第101-102页
     ·希尔伯特谱和边际谱第102-104页
   ·水下目标信号的特征提取方法第104-108页
   ·水下目标信号的特征参数第108-112页
     ·固有模态函数的平均瞬时频率比第108-109页
     ·最强固有模态函数中心频率第109-110页
     ·高低频能量差第110页
     ·瞬时能量变化范围第110页
     ·固有模态函数能量熵第110-112页
   ·几种典型混沌信号的特征提取结果及分析第112-116页
   ·水下目标信号的特征提取结果及分析第116-119页
   ·基于支持向量机的水下目标信号的分类识别第119-125页
     ·支持向量机分类原理第120-122页
     ·基于支持向量机的水下目标信号分类识别结果第122-125页
   ·本章小结第125-127页
6 总结与展望第127-133页
   ·全文工作总结第127-129页
   ·论文创新工作第129-130页
   ·展望第130-133页
参考文献第133-145页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第145-147页
致谢第147-148页

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