渔探仪的信号探测与识别
| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·课题来源、任务和要求 | 第10页 |
| ·研究背景和立题意义 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12-15页 |
| 第2章 混合整序采集设计 | 第15-24页 |
| ·预处理机的基本结构和功能 | 第15-17页 |
| ·数字量数据采集卡的选取 | 第17-18页 |
| ·数据采集程序 | 第18-20页 |
| ·采集结果分析 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于声能流的信号检测与定位 | 第24-36页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·压差式矢量水听器 | 第25页 |
| ·信号的检测 | 第25-29页 |
| ·理论知识 | 第25-26页 |
| ·三种检测器的比较 | 第26-28页 |
| ·编程仿真实现 | 第28页 |
| ·增益仿真结果 | 第28-29页 |
| ·目标的方位估计 | 第29-35页 |
| ·压差式矢量水听器的声能流定向原理 | 第29-32页 |
| ·压差式矢量水听器的复声强定向原理 | 第32-34页 |
| ·定向算法的软件实现 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于PNN的特征提取与分类实现 | 第36-57页 |
| ·LOFAR谱图的特征提取 | 第36-39页 |
| ·LOFAR谱图提取算法 | 第36-37页 |
| ·特征提取 | 第37-38页 |
| ·特征矢量的主分量分析 | 第38页 |
| ·算法的软件实现 | 第38-39页 |
| ·基于小波包的能量特征提取 | 第39-45页 |
| ·多分辨率分析和小波包提取 | 第39-42页 |
| ·目标信号的小波包分解 | 第42-45页 |
| ·基于概率神经网络的分类器 | 第45-56页 |
| ·神经元模型 | 第45-46页 |
| ·神经网络的基本组成及分类 | 第46-48页 |
| ·基于径向基函数的概率神经网络 | 第48-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于VC++的实时显控软件的开发 | 第57-64页 |
| ·VC++的可视化编程 | 第57-60页 |
| ·MATLAB的引擎应用程序 | 第60-62页 |
| ·MATLAB引擎库函数 | 第60-61页 |
| ·在Visual C++中调用MATLAB引擎 | 第61-62页 |
| ·可视化界面编程流程图及实验显示 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 外场试验数据分析 | 第64-78页 |
| ·外场试验概况 | 第64-66页 |
| ·松花湖试验概况 | 第64页 |
| ·陕西冯家山水库实验概况。 | 第64-66页 |
| ·实验数据分析 | 第66-77页 |
| ·实验数据的噪声抵消处理 | 第66-69页 |
| ·目标信号的方位估计 | 第69-72页 |
| ·目标信号的分类识别处理 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
