| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1．1 无损检测概述 | 第8-10页 |
| 1．1．1 无损检测的定义 | 第8页 |
| 1．1．2 无损检测的目的 | 第8-9页 |
| 1．1．3 无损检测技术的发展 | 第9-10页 |
| 1．2 超声检测概述 | 第10-13页 |
| 1．2．1 超声检测的定义 | 第10-11页 |
| 1．2．2 超声检测的优点 | 第11页 |
| 1．2．3 超声检测技术的应用 | 第11-12页 |
| 1．2．3．1 典型构件的超声检测技术 | 第11-12页 |
| 1．2．3．2 超声波测量技术 | 第12页 |
| 1．2．4 超声检测技术简史 | 第12-13页 |
| 1．3 数字信号处理概述 | 第13-15页 |
| 1．3．1 数字信号处理的定义 | 第13页 |
| 1．3．2 数字信号处理系统的基本组成 | 第13-15页 |
| 1．3．3 数字信号处理的特点 | 第15页 |
| 1．4 课题的引入 | 第15-16页 |
| 1．5 研究的内容及意义 | 第16-17页 |
| 1．6 国内外研究概况及发展趋势 | 第17-18页 |
| 第二章 基本原理 | 第18-33页 |
| 2．1 超声检测方法及其原理 | 第18-19页 |
| 2．2 超声波信号的数字化 | 第19-24页 |
| 2．2．1 采样与采样定理 | 第20-23页 |
| 2．2．2 量化 | 第23-24页 |
| 2．3 信号的分类 | 第24-25页 |
| 2．4 确定性信号中趋势性数据的模式识别 | 第25-27页 |
| 2．4．1 识别方法 | 第25-26页 |
| 2．4．2 各种趋势模型 | 第26-27页 |
| 2．5 随机信号的统计特性检验 | 第27-28页 |
| 2．6 随机信号ARMA（p，q）模型的建模原理 | 第28-33页 |
| 2．6．1 ARMA（p，q）模型的定义 | 第28页 |
| 2．6．2 ARMA（p，q）序列的自相关、偏相关函数及其拖、截尾性 | 第28-32页 |
| 2．6．2．1 自相关函数 | 第28-30页 |
| 2．6．2．2 偏相关函数 | 第30-31页 |
| 2．6．2．3 自相关函数和偏相关函数的截尾性判断 | 第31-32页 |
| 2．6．3 参数的矩阵递推估计法 | 第32-33页 |
| 第三章 实验的过程、方法及结果 | 第33-43页 |
| 3．1 试样制备 | 第33-36页 |
| 3．1．1 材质选取 | 第33页 |
| 3．1．2 38CrMoAl试样尺寸的选择 | 第33-34页 |
| 3．1．3 热处理工艺的制定 | 第34-36页 |
| 3．2 超声信号的获取 | 第36-41页 |
| 3．2．1 超声检测装置 | 第36-37页 |
| 3．2．2 超声检测仪器性能的测试 | 第37-38页 |
| 3．2．3 超声检测前样品处理 | 第38页 |
| 3．2．4 耦合剂的选择 | 第38页 |
| 3．2．5 实验参数 | 第38-41页 |
| 3．3 金相样品的制备和观察比较 | 第41-43页 |
| 第四章 建模的过程、方法及结果 | 第43-56页 |
| 4．1 信号的获取及可靠性分析 | 第43-44页 |
| 4．2 信号的预处理 | 第44-45页 |
| 4．3 模型拟合 | 第45-53页 |
| 4．3．1 确定性信号的拟合 | 第45-47页 |
| 4．3．1．1 确定性信号中趋势性数据的模式识别 | 第45-46页 |
| 4．3．1．2 拟合结果 | 第46-47页 |
| 4．3．2 随机性信号的建模 | 第47-53页 |
| 4．3．2．1 随机性信号 | 第47-48页 |
| 4．3．2．2 统计特性检验 | 第48-49页 |
| 4．3．2．3 建模过程 | 第49-53页 |
| 4．4 模型检验 | 第53-56页 |
| 4．4．1 分类识别性 | 第53-54页 |
| 4．4．2 拟合效果 | 第54-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-57页 |
| 5．1 结论 | 第56页 |
| 5．2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |