基于Beamforming的阵列噪声源识别仿真和算法研究

致谢	第1-6页
中文摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1.绪论	第11-21页
·研究背景	第11-13页
·研究噪声源识别的必要性	第11-12页
·噪声源识别方法	第12-13页
·传感器阵列	第13-17页
·阵列的几何模型	第13-14页
·阵列扫描方法	第14页
·阵列的相位延迟原理	第14-15页
·阵列的指向性	第15-16页
·阵列信号处理技术	第16-17页
·国内外研究应用状况	第17-19页
·本文的研究内容及意义	第19-21页
·本文的主要内容	第19-20页
·本文的学术意义和工程价值	第20-21页
2.波束形成法原理仿真及工程化研究	第21-45页
·相控波束识别法原理的推导	第21-29页
·相控波束识别算法的基本原理	第21-22页
·线阵列接收单声源原理的推导	第22-24页
·线阵列接收多声源原理的推导	第24-25页
·平面矩形阵列接收单声源原理的推导	第25-28页
·算法特征分析	第28-29页
·相控波束识别法扫描的仿真	第29-37页
·线阵列仿真的假设条件和方法	第29页
·线阵列接收单声源的仿真结果及分析	第29-32页
·线阵列接收双声源的仿真结果及分析	第32-33页
·平面矩形阵列接收单声源的仿真结果及分析	第33-37页
·基于方向图矩阵识别法原理的推导	第37-38页
·基于方向图矩阵识别法的仿真	第38-40页
·仿真的假设条件和方法	第38页
·基于方向图矩阵识别法的仿真结果及分析	第38-40页
·工程应用化的提出	第40-42页
·工程化方程	第40-41页
·Fourier变换	第41-42页
·求解工程化方程的方法	第42-43页
·第一类Freclholm积分方程不适定性的证明	第42页
·第一类Fredholm积分方程的解法	第42-43页
·本章小结	第43-45页
3.人工神经网络求解Fredholm方程	第45-61页
·人工神经网络的基本原理	第45页
·连续型Hopfield网络	第45-47页
·CHNN的结构和动力学方程	第46-47页
·CHNN的能量函数及其收敛性	第47页
·Hopfield网络求解Fredholm方程	第47-52页
·求解思路及步骤安排	第47-48页
·问题的对应表示	第48-49页
·能量函数的构建	第49-50页
·网络结构的设置	第50-51页
·网络运行的计算机模拟	第51-52页
·举例验证	第52-54页
·解的权值系数个数不同	第52-53页
·方程右端输入取值不同	第53-54页
·网络的稳态品质	第54-58页
·系统的数学模型	第54-55页
·鲁棒性	第55-57页
·抗扰动性	第57-58页
·能量函数的稳态分析	第58页
·本章小结	第58-61页
4.网络参数设计及求解工程化问题	第61-75页
·优化的数学模型	第61-62页
·设计变量	第61页
·约束条件	第61-62页
·目标函数	第62页
·试验设计	第62-63页
·iSIGHT集成Matlab实现	第63-68页
·优化流程	第63-64页
·集成Matlab	第64-65页
·优化策略	第65-66页
·优化结果及分析	第66-68页
·参数优化后的例题解及分析	第68-70页
·工程化问题的求解结果	第70-74页
·工程化方程与例题的分析比较	第70-71页
·工程化方程的求解结果及分析	第71-74页
·本章小结	第74-75页
5.总结与展望	第75-77页
参考文献	第77-79页
附录A	第79-81页
附录B	第81-89页
作者简历	第89-93页
学位论文数据集	第93页