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小波抗混叠单子带重构算法及其在轴承故障特征提取中的应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-14页
   ·课题的背景和意义第8-11页
     ·课题背景第8-11页
     ·研究意义第11页
   ·小波分析发展状况第11-12页
   ·小波分析的应用第12-13页
   ·本文研究的主要工作及创新第13页
     ·本文研究的主要工作第13页
     ·本文的创新点第13页
   ·本章小结第13-14页
2 小波分析基础理论以及多分辨率分析方法介绍第14-32页
   ·连续小波变换第14-19页
     ·连续小波变换的定义第14页
     ·小波基的自适应时频窗第14-19页
   ·离散小波变换第19-20页
   ·多分辨率分析第20-29页
     ·多分辨率分析思想第20-22页
     ·正交小波级数第22页
     ·Mallat 算法第22-24页
     ·多分辨率的奇异值分解第24-29页
   ·小波包变换第29-31页
   ·本章小结第31-32页
3 完全抗混叠单子带重构算法在特征提取中的应用第32-48页
   ·MALLAT 算法的频率混叠问题分析第32-37页
     ·频率混叠现象第32-35页
     ·频率混叠原因分析第35-37页
   ·单子带重构算法及其改进算法的频率混叠问题第37-44页
     ·单子带重构算法及其频率混叠分析第37-38页
     ·单子带重构改进算法及其频率混叠第38-44页
   ·完全抗混叠单子带重构算法第44-47页
   ·本章小结第47-48页
4 小波包单子带重构算法分析在特征提取中的应用第48-57页
   ·小波包分解与单节点重构快速算法第48-50页
   ·小波包分解与单节点重构快速算法的频率混叠现象第50-53页
   ·小波包分解与单节点重构改进快速算法第53-55页
   ·小波包分解与单节点重构的改进算法的仿真实验第55-56页
   ·本章小结第56-57页
5 完全抗混叠算法在轴承故障特征提取中的应用第57-61页
6 总结与展望第61-62页
   ·总结第61页
   ·展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-65页
附录第65-68页
 A 本文所涉及的各种算法的 MA TLA B 实现程序第65-68页
 B 攻读硕士学位期间发表的论文第68页
 C 攻读硕士学位期间所获奖励第68页

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