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基于相控麦克风阵列的逆向噪声源识别原理与技术研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 引言第12-26页
   ·声源识别与麦克风阵列测试技术第12-21页
     ·声源识别的意义第12页
     ·声源识别方法第12-21页
   ·麦克风阵列波束形成测试技术发展及现状第21-23页
   ·本文研究的思路与研究目标第23-24页
     ·本文研究的思路第23-24页
     ·本文研究的目标第24页
   ·本文的研究内容及意义第24-26页
     ·本文的研究内容第24-25页
     ·本文的意义第25-26页
2 波束形成的基本原理第26-45页
   ·相控扫描声源识别原理第26-33页
     ·相控线阵波束形成系统工作原理第27-31页
     ·相控等间距十字面阵系统工作原理第31-33页
   ·波束形成阵列特性研究第33-43页
     ·阵列的主要特征参数第34-35页
     ·线阵列接收单声源的仿真结果及分析第35-39页
     ·线阵列接收双声源的仿真结果及分析第39-40页
     ·平面矩形阵列接收单声源的仿真结果及分析第40-43页
   ·本章小结第43-45页
3 基于相控扫描的逆向噪声源识别方法第45-55页
   ·高精度相控波束形成声源识别方法的思路第45页
   ·高精度相控逆向声源识别的基本原理第45-52页
     ·相控扫描逆向声源识别方法的基本原理第45-47页
     ·线阵相控扫描逆向声源识别的仿真及分析第47-52页
   ·相控波束形成逆向声源识别方法的工程化问题第52-54页
     ·线阵列相控波束形成逆向声源识别方法工程化方程第52-54页
     ·面阵列相控波束形成逆向声源识别方法工程化方程第54页
   ·本章小结第54-55页
4 反问题概述第55-59页
   ·反问题研究现状第55-56页
   ·反问题病态的解释第56-57页
   ·反问题病态程度的度量第57页
   ·反问题的研究方法第57-59页
5 用连续型Hopfield网络方法解第一类Fredholm积分方程第59-78页
   ·人工神经网络的基本原理第59页
   ·连续型Hopfield网络第59-61页
     ·CHNN的结构和动力学方程第60-61页
     ·CHNN的能量函数及其收敛性第61页
   ·Hopfield网络求解Fredholm方程第61-66页
     ·求解思路及步骤安排第61-62页
     ·问题的对应表示第62-63页
     ·能量函数的构建第63-64页
     ·网络结构的设置第64-66页
     ·网络运行的计算机模拟第66页
   ·举例验证第66-68页
   ·网络参数设计第68-72页
     ·设计变量第68-69页
     ·约束条件第69页
     ·目标函数第69页
     ·实验设计第69-70页
     ·优化策略第70页
     ·参数优化后的例题解及分析第70-72页
   ·网络的稳态品质第72-75页
     ·系统的数学模型第72-73页
     ·鲁棒性第73-75页
     ·抗干扰性第75页
   ·神经网络方法的局限性第75-77页
   ·本章小结第77-78页
6 基于奇异值分解的Tikhonov正则化方法第78-93页
   ·Tikhonov正则化思想的引入第78-81页
     ·积分方程的离散化第78页
     ·基于奇异值分解的反问题分析第78-81页
   ·Tikhonov正则化方法的实施第81-89页
     ·正则矩阵的选择及其标准化第81-83页
     ·正则参数选择第83-89页
   ·Tikhonov正则化方法的应用第89页
   ·Tikhonov正则法存在的困难第89-91页
   ·本章小结第91-93页
7 一种基于迭代的正则矩阵参数选择方法第93-113页
   ·离散Picard条件第93-96页
   ·迭代算法的提出及仿真验证第96-105页
   ·算法的工程化应用第105-107页
   ·二重积分逆问题求解第107-112页
   ·本章小结第112-113页
8 工程应用环境条件下的试验验证及工程应用测试第113-131页
   ·验证试验实验方案设计第113-117页
   ·验证试验试验过程及试验流程第117-118页
   ·验证试验实验数据处理与结果分析第118-128页
     ·线阵试验数据处理方法第118-122页
     ·十字阵试验数据处理方法第122-125页
     ·验证试验实验的基本结论第125-128页
   ·工程应用测试第128-130页
   ·本章小结第130-131页
9 总结与展望第131-135页
参考文献第135-144页
作者简历第144-147页
学位论文数据集第147页

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