基于盲分离的列车接近钢轨声音预警信号的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-15页 |
| ·国内外列车接近预警技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·盲分离技术研究现状 | 第11-14页 |
| ·盲源分离技术在声音信号处理中的应用 | 第14-15页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 列车接近预警声音信号的采集与分析 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16-18页 |
| ·声音信号的基本理论 | 第18-19页 |
| ·声音信号的特征分析 | 第19-21页 |
| ·声音信号的时域特征分析 | 第19-20页 |
| ·声音信号的频域特征分析 | 第20-21页 |
| ·列车接近声音信号的来源及采集 | 第21-25页 |
| ·列车声音信号的来源 | 第21-23页 |
| ·列车声音信号的采集 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 盲源分离的基本理论 | 第26-42页 |
| ·盲源分离的相关的数学知识 | 第26-31页 |
| ·概率论知识 | 第26-27页 |
| ·统计知识 | 第27-29页 |
| ·信息论知识 | 第29-31页 |
| ·盲源分离的数学模型 | 第31-36页 |
| ·线性瞬时混合模型 | 第32页 |
| ·卷积混合模型 | 第32-34页 |
| ·非线性混合模型 | 第34-35页 |
| ·盲源分离的基本假设 | 第35-36页 |
| ·盲信号分离的预处理方法 | 第36-39页 |
| ·中心化 | 第36-37页 |
| ·去相关 | 第37页 |
| ·白化处理 | 第37-39页 |
| ·盲源分离的判据 | 第39-41页 |
| ·非高斯性极大判据 | 第39-40页 |
| ·互信息最小判据 | 第40页 |
| ·非线性不相关判据 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 列车接近声音预警的盲源分离研究 | 第42-66页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于二阶统计量的列车声音信号盲源分离的研究 | 第42-47页 |
| ·二阶统计量 | 第42-45页 |
| ·二阶统计量列车信号分离的基本原理 | 第45-47页 |
| ·改进的二阶统计量列车信号的研究 | 第47-52页 |
| ·联合近似对角化二阶统计量列车信号分离算法 | 第47-48页 |
| ·基于平均矩阵对角化的二阶统计量列车信号分离算法 | 第48-52页 |
| ·多源信号的列车预警盲提取 | 第52-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-65页 |
| ·两个源信号的列车预警盲分离的试验仿真研究 | 第56-60页 |
| ·多源信号的列车预警盲分离的试验仿真研究 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第73页 |
