| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究的背景和意义 | 第12-14页 |
| ·基于Alpha稳定分布信号处理理论及应用的发展与研究现状 | 第14-16页 |
| ·时间延迟估计研究的概况及发展趋势 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第17-19页 |
| 2 Alpha稳定分布与Alpha稳定过程 | 第19-38页 |
| ·Alpha稳定分布的定义及性质 | 第19-26页 |
| ·广义中心极限定理 | 第19页 |
| ·一维Alpha稳定分布的定义 | 第19-23页 |
| ·一维Alpha稳定分布的性质 | 第23-25页 |
| ·多维Alpha稳定分布 | 第25-26页 |
| ·对称Alpha稳定分布的样本产生及参数估计 | 第26-29页 |
| ·对称Alpha稳定分布的样本产生 | 第26-27页 |
| ·对称Alpha稳定分布的参数估计 | 第27-29页 |
| ·对称Alpha稳定过程 | 第29-35页 |
| ·对称Alpha稳定过程的定义 | 第29页 |
| ·对称Alpha稳定分布随机变量的线性空间 | 第29-30页 |
| ·对称Alpha稳定过程的数字特征 | 第30-34页 |
| ·最小分散系数准则 | 第34-35页 |
| ·Alpha稳定过程的平稳性与遍历性 | 第35-38页 |
| ·严平稳Alpha稳定过程 | 第35-36页 |
| ·p阶矩过程及对数矩过程 | 第36页 |
| ·宽平稳Alpha稳定过程 | 第36页 |
| ·Alpha稳定过程的遍历性 | 第36-38页 |
| 3 时间延迟估计方法及应用 | 第38-50页 |
| ·时间延迟估计概述 | 第38-40页 |
| ·高斯噪声环境下的时间延迟估计 | 第40-44页 |
| ·基于二阶统计量的方法 | 第40-43页 |
| ·基于高阶统计量的方法 | 第43-44页 |
| ·非高斯脉冲噪声环境下的时间延迟估计 | 第44-46页 |
| ·基于共变的TDE算法 | 第44页 |
| ·基于分数低阶协方差的TDE算法 | 第44-45页 |
| ·最小平均p范数的TDE算法 | 第45页 |
| ·α匹配TDE算法 | 第45-46页 |
| ·多径条件下的时间延迟估计 | 第46-48页 |
| ·多径信号模型 | 第46-47页 |
| ·多径时间延迟估计的分辨率 | 第47-48页 |
| ·高分辩率多径时间延迟估计的几种思路 | 第48页 |
| ·时间延迟估计的一些主要应用 | 第48-50页 |
| 4 脉冲噪声下单径时间延迟估计 | 第50-69页 |
| ·基于分数低阶矩的非整数时间延迟估计方法 | 第50-57页 |
| ·分数低阶矩及非高斯Alpha稳定分布下的优化准则 | 第50-51页 |
| ·LMPFTDE原理方框图 | 第51-52页 |
| ·LMPFTDE算法的推导 | 第52-53页 |
| ·性能分析 | 第53-54页 |
| ·计算机仿真实验 | 第54-57页 |
| ·基于非线性变换的时间延迟估计方法 | 第57-60页 |
| ·SCC算法 | 第57-58页 |
| ·计算机仿真实验 | 第58-60页 |
| ·基于零阶统计量的自适应时间延迟估计方法 | 第60-65页 |
| ·几何功率 | 第60-61页 |
| ·归一化最小平均p范数时间延迟估计算法的局限性 | 第61页 |
| ·NZOSTDE算法 | 第61-63页 |
| ·计算机仿真实验 | 第63-65页 |
| ·基于时间延迟估计的诱发电位潜伏期延长检测 | 第65-68页 |
| ·诱发电位概述 | 第65-66页 |
| ·信号噪声模型 | 第66页 |
| ·基于ZOSTDE的诱发电位潜伏期延长检测 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 5 脉冲噪声下多径时间延迟估计 | 第69-96页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·基于分数低阶互协方差谱及ESPRIT的多径时间延迟估计方法 | 第70-78页 |
| ·分数低阶互协方差谱 | 第70页 |
| ·旋转不变技术估计信号参数 | 第70-73页 |
| ·FLOCCS-ESPRIT算法的推导 | 第73-75页 |
| ·计算机仿真实验 | 第75-78页 |
| ·基于EM的韧性高分辨率多径时间延迟估计方法 | 第78-86页 |
| ·期望最大 | 第78-79页 |
| ·脉冲噪声下基于期望最大的多径时间延迟估计 | 第79-81页 |
| ·计算机仿真实验 | 第81-86页 |
| ·基于最小分散系数的松弛搜索高分辨率多径时间延迟估计方法 | 第86-95页 |
| ·共变及最小分散系数准则 | 第86页 |
| ·多径信号模型 | 第86-87页 |
| ·韧性算法的演算 | 第87-89页 |
| ·性能分析 | 第89-90页 |
| ·计算机仿真实验 | 第90-95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| 6 基于时间延迟估计的胃电信号空间特征提取 | 第96-123页 |
| ·胃电信号的特点及测量方法 | 第96-98页 |
| ·胃电信号的特点 | 第96-97页 |
| ·胃电信号的测量方法 | 第97-98页 |
| ·胃电信号的主要分析参数 | 第98页 |
| ·估计胃电信号空间特征的主要方法 | 第98-105页 |
| ·视觉评价方法 | 第98-99页 |
| ·基于二阶统计量的时间延迟估计方法 | 第99-101页 |
| ·最小绝对偏差神经网络韧性时间延迟估计方法 | 第101-105页 |
| ·基于FLOS的时间延迟估计方法 | 第105-113页 |
| ·信号噪声模型 | 第105-106页 |
| ·BCILMP算法的推导 | 第106-109页 |
| ·RAED算法的推导 | 第109-110页 |
| ·计算机仿真实验 | 第110-113页 |
| ·基于BCILMP算法的胃电信号空间特征提取 | 第113-122页 |
| ·仿真的胃电活动时间延迟的估计 | 第113-117页 |
| ·胃轻瘫病人胃电活动传导速率及方向的估计 | 第117-122页 |
| ·结论 | 第122页 |
| ·小结 | 第122-123页 |
| 7 总结与展望 | 第123-125页 |
| ·总结 | 第123-124页 |
| ·展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-133页 |
| 附录A式(6.24)的推导 | 第133-135页 |
| 创新点摘要 | 第135-136页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第136-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
