| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-14页 |
| ·选题背景及其意义 | 第6-8页 |
| ·故障诊断研究的多学科交叉发展 | 第6页 |
| ·现有故障诊断理论方法的不足之处 | 第6-7页 |
| ·基于独立分量分析的故障源识别技术概述 | 第7-8页 |
| ·独立分量分析的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·独立分量分析在故障诊断领域中的应用 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作及内容 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 独立分量分析基础理论 | 第14-31页 |
| ·研究独立分量分析的预备知识 | 第14-19页 |
| ·概率与统计特征 | 第14-16页 |
| ·信息论的基础知识 | 第16-19页 |
| ·独立分量分析模型 | 第19-21页 |
| ·独立分量分析的线性模型 | 第19-20页 |
| ·带噪声的ICA模型 | 第20页 |
| ·非线性ICA模型 | 第20-21页 |
| ·独立性优化判据 | 第21-23页 |
| ·非高斯性极大化判据 | 第21-22页 |
| ·互信息极小化判据和信息极大化判据 | 第22页 |
| ·非线性不相关判据 | 第22-23页 |
| ·独立分量分析算法 | 第23-30页 |
| ·数据的白化预处理 | 第24-25页 |
| ·FastICA算法 | 第25-27页 |
| ·Infomax算法 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 独立分量分析的数值仿真 | 第31-40页 |
| ·不同类型仿真信号的独立分量分离 | 第31-33页 |
| ·独立分量分析消噪特性研究 | 第33-35页 |
| ·ICA消噪与信噪比的关系 | 第33-34页 |
| ·ICA滤波 | 第34-35页 |
| ·FastICA算法与Infomax算法分离性能比较研究 | 第35-37页 |
| ·ICA相位特性研究 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 独立分量分析在故障源识别中的应用 | 第40-50页 |
| ·齿轮试验台实验描述 | 第40-42页 |
| ·时域波形分析 | 第42-43页 |
| ·频谱分析 | 第43-44页 |
| ·时频联合分析 | 第44-45页 |
| ·基于独立分量分析的故障源识别 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 广义噪声ICA定义和附加虚拟通道的消噪方法 | 第50-58页 |
| ·传统噪声ICA定义的局限性和广义噪声ICA定义的提出 | 第50-52页 |
| ·传统噪声ICA定义的局限性 | 第50-51页 |
| ·提出广义噪声ICA定义 | 第51-52页 |
| ·独立分量分析附加虚拟通道的消噪方法 | 第52-54页 |
| ·ICA附加虚拟通道消噪方法的实际应用 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 工作总结和研究展望 | 第58-60页 |
| ·本文的结论 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第65页 |
