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多分量线性调频信号的时频分析

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-11页
第一章 绪论第11-29页
 1.1 研究的背景和意义第11-13页
 1.2 研究历史及现状第13-25页
 1.3 本文研究内容第25-29页
第二章 信号的双线性时频表示及线性调频信号的检测与估计第29-54页
 2.1 Wigner分布及Wigner分布中的交叉项第29-36页
 2.2 短时傅立叶交换和谱图第36-37页
 2.3 Cohen类时频分布第37-40页
 2.4 自适应核时频分布第40-42页
 2.5 时频分辨力第42-44页
 2.6 Gabor展开和抑制交叉项的时频表示第44-46页
 2.7 单分量线性调频信号调频斜率的估计第46-47页
 2.8 Radon-Wigner变换、分数阶傅立叶变换及解线性调频第47-53页
 2.9 小结第53-54页
第三章 用于分析多分量线性调频信号的自适应高斯核分布第54-77页
 3.1 信号模型第54-56页
 3.2 自适应高斯核分布及自适应核设计第56-60页
 3.3 实验结果及讨论第60-69页
 3.4 自适应核对多分量线性调频信号时频分布的影响第69-73页
 3.5 基于模糊域自适应核设计的一般方法第73-76页
 3.6 小结第76-77页
第四章 基于频域“CLEAN”线性调频信号的时频分析第77-108页
 4.1 “CLEAN”谱估计方法简介第77-79页
 4.2 基于频域“CLEAN”的思想介绍第79-81页
 4.3 基于频域“CLEAN”多分量线性调频信号分析第81-93页
 4.4 实验结果及讨论第93-100页
 4.5 基于频域“CLEAN”对信号Wigner分布的影响第100-105页
 4.6 FC-WVD的优势和缺陷第105-106页
 4.7 小结第106-108页
第五章 基于频域“CLEAN”与分数阶傅立叶变换、Radon-Wigner变换第108-128页
 5.1 基于频域“CLEAN”与分数阶傅立叶变换第108-111页
 5.2 基于频域“CLEAN”与Radon-Wigner变换第111-115页
 5.3 FC-WVD与RWT-滤波反投影第115-126页
 5.4 小结第126-128页
第六章 多分量线性调频信号的自适应投影分解第128-153页
 6.1 自适应投影分解法简介第128-132页
 6.2 多分量线性调频信号的自适应投影分解第132-133页
 6.3 一种有效的线调频小波基参数估计算法第133-139页
 6.4 实验结果与讨论第139-147页
 6.5 算法的适用范围第147-151页
 6.6 小结第151-153页
第七章 结束语第153-156页
 7.1 本文内容总结第153-154页
 7.2 工作展望第154-156页
附录第156-165页
致谢第165-166页
参考文献第166-182页
作者博士学习期间本人(及合作)撰写的论文第182页

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