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互信息理论在Hilbert-Huang变换中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·研究背景第9页
   ·国内外发展动态第9-10页
   ·研究的目的和意义第10-11页
   ·本文的研究内容和组织结构第11-12页
   ·本章小结第12-13页
第二章 传统时频分析工具概述第13-19页
   ·信号分辨率第13-14页
   ·线性时频分析方法第14-16页
     ·短时傅里叶变换第14-15页
     ·小波变换第15-16页
   ·非线性时频分析方法第16-17页
     ·Wigner-Ville分布第16-17页
     ·自适应时频分析第17页
   ·本章小节第17-19页
第三章 HHT变换的基本理论和原理第19-33页
   ·基本概念第19-22页
     ·特征尺度参数第19-20页
     ·瞬时频率第20-21页
     ·固有模态函数第21页
     ·Hilbert谱和边际谱第21-22页
   ·EMD方法的讨论第22-31页
     ·EMD算法流程第22-27页
     ·EMD的完备性和正交性第27-29页
     ·EMD的停止准则第29-31页
   ·EMD存在的问题第31-32页
   ·本章小节第32-33页
第四章 EMD包络曲线拟合研究第33-45页
   ·端点效应第33-34页
   ·包络线的拟合问题第34-41页
     ·样条插值第35-39页
     ·埃尔米特插值第39-40页
     ·三次样条插值与埃尔米特插值的比较第40-41页
   ·互信息的HHT虚假分量识别第41-43页
     ·熵、互信息的定义与性质第41-43页
     ·虚假分量识别方法第43页
   ·本章小结第43-45页
第五章 实验仿真与结果分析第45-65页
   ·仿真工具Matlab简介第45-46页
   ·仿真实验相关参数设置第46-47页
   ·算法仿真与结果分析第47-56页
     ·信号的分解的实现第47-49页
     ·瞬时频率的计算第49-52页
     ·相关系数法与基于互信息的的虚假分量的识别第52-54页
     ·停止准则对分解结果的影响第54-56页
   ·基于BP神经网络的端点效应第56-63页
     ·BP网络的设计的基本方法第57-58页
     ·平稳随机信号的训练及预测第58-61页
     ·仿真信号预测后的EMD分解第61页
     ·语音信号分析第61-63页
   ·本章小结第63-65页
第六章 总结及展望第65-67页
   ·总结第65-66页
   ·展望第66-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-75页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第75页

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