盲源分离算法在管道泄漏检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| ·本文研究的内容 | 第14-15页 |
| 第二章 盲源分离理论及最大熵算法 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·盲分离问题的分类 | 第15-16页 |
| ·盲源分离和独立分量的研究 | 第16-17页 |
| ·最大熵法 | 第17-23页 |
| ·理论依据 | 第17-18页 |
| ·算法的推导 | 第18-21页 |
| ·最大熵算法研究 | 第21-22页 |
| ·最大熵算法功能模块划分 | 第22-23页 |
| ·仿真实验 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于优化粒子群的盲源分离算法 | 第27-37页 |
| ·粒子群算法 | 第27-29页 |
| ·算法的背景 | 第27页 |
| ·算法的数学表达 | 第27-28页 |
| ·算法的流程 | 第28-29页 |
| ·基于动态因子和种群分类的粒子群算法 | 第29-31页 |
| ·基于优化粒子群的盲源分离算法 | 第31-36页 |
| ·算法优化的依据 | 第31-32页 |
| ·算法优化的原理和过程 | 第32-33页 |
| ·仿真与分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于最大熵盲源分离算法的管道泄漏检测 | 第37-48页 |
| ·数据采集与仿真 | 第37-40页 |
| ·用软件实现算法 | 第37页 |
| ·算法的嵌入及程序流程 | 第37-40页 |
| ·时域信号分析 | 第40-43页 |
| ·均值分析 | 第40-41页 |
| ·方差分析 | 第41页 |
| ·均方根值分析 | 第41-42页 |
| ·过零数分析 | 第42-43页 |
| ·频域信号分析 | 第43-47页 |
| ·傅立叶分析 | 第43-44页 |
| ·功率谱估计 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于优化粒子群盲源分离算法的管道泄漏检测 | 第48-54页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·优化粒子群的盲源分离算法的嵌入及程序流程 | 第48-49页 |
| ·仿真与分析 | 第49-51页 |
| ·过零数分析 | 第49-50页 |
| ·经典谱估计分析 | 第50-51页 |
| ·两种算法效果比较 | 第51-53页 |
| ·两种算法相关系数比较 | 第51页 |
| ·两种算法信噪比比较 | 第51-52页 |
| ·两种算法分离性能比较 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 发表文章目录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 硕士研究生学位论文摘要 | 第61-67页 |
