| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-15页 |
| §1.1 时频分析概述 | 第8-10页 |
| §1.2 基于时变参数建模技术的时频分析 | 第10-11页 |
| §1.3 基于粒子滤波技术的时频分析方法 | 第11-12页 |
| §1.4 颤振信号处理与边界预测 | 第12-14页 |
| §1.5 本文工作 | 第14-15页 |
| 第二章 粒子滤波基础 | 第15-32页 |
| §2.1 数学基础 | 第15-17页 |
| §2.1.1 Markov链和概率转移核 | 第15-16页 |
| §2.1.2 滤波，预测和平滑 | 第16-17页 |
| §2.1.3 时变自回归(TVAR)过程 | 第17页 |
| §2.2 序贯蒙特卡罗方法 | 第17-21页 |
| §2.1.1 蒙特卡罗仿真 | 第17-18页 |
| §2.1.2 贝叶斯重要性采样 | 第18-19页 |
| §2.1.3 序贯重要性采样 | 第19-21页 |
| §2.3 粒子滤波研究的若干重要问题 | 第21-28页 |
| §2.3.1 重要性函数 | 第21-24页 |
| §2.3.2 重采样 | 第24-26页 |
| §2.3.3 粒子数的选择 | 第26-28页 |
| §2.4 粒子滤波算法及仿真 | 第28-32页 |
| 第三章 基于遗忘因子—卡尔曼粒子滤波的时变参数建模方法研究 | 第32-45页 |
| §3.1 Kalman滤波 | 第32-36页 |
| §3.1.1 Kalman滤波问题 | 第32-34页 |
| §3.1.2 信号状态空间表示 | 第34-35页 |
| §3.1.3 Kalman滤波器 | 第35-36页 |
| §3.2 遗忘因子—卡尔曼粒子滤波器 | 第36-39页 |
| §3.2.1 卡尔曼粒子滤波 | 第36-37页 |
| §3.2.2 关于遗忘因子的考虑 | 第37-38页 |
| §3.2.3 TVAR参数估计算法 | 第38-39页 |
| §3.3 数值仿真 | 第39-45页 |
| 第四章 基于辅助变量—无轨迹卡尔曼粒子滤波器的时变参数建模方法研究 | 第45-58页 |
| §4.1 无轨迹变换及无轨迹卡尔曼滤波器 | 第45-50页 |
| §4.1.1 无轨迹变换 | 第45-46页 |
| §4.1.2 尺度无轨迹变换 | 第46-48页 |
| §4.1.3 UKF算法 | 第48-50页 |
| §4.2 辅助粒子滤波及UPF | 第50-52页 |
| §4.2.1 辅助粒子滤波 | 第50页 |
| §4.2.2 无轨迹粒子滤波器 | 第50-52页 |
| §4.3 TVAR参数估计算法 | 第52-55页 |
| §4.3.1 全极点动态模型 | 第52-53页 |
| §4.3.2 跳变马尔可夫系统 | 第53-54页 |
| §4.3.3 参数估计算法 | 第54-55页 |
| §4.4 数值仿真 | 第55-58页 |
| 第五章 本文方法仿真试验及工程应用 | 第58-77页 |
| §5.1 时变参数建模方法性能研究 | 第58-63页 |
| §5.1.1 对单频率成份信号的估计性能研究 | 第58-59页 |
| §5.1.2 对多频率成份信号的适应性研究 | 第59-62页 |
| §5.1.3 抗噪性研究 | 第62-63页 |
| §5.2 时变参数建模方法在颤振信号处理中的应用 | 第63-67页 |
| §5.2.1 颤振试验数据处理的任务与分析需求 | 第63-64页 |
| §5.2.2 基于时变参数建模方法的颤振边界预测 | 第64-67页 |
| §5.3 辅助变量-无轨迹粒子滤波器在颤振边界预测中的应用 | 第67-77页 |
| §5.3.1 数值仿真 | 第67-72页 |
| §5.3.2 本文方法在颤振试验信号处理中的应用 | 第72-77页 |
| 第六章 结论与建议 | 第77-78页 |
| 硕士期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 西北工业大学 学位论文知识产权声明书 | 第86页 |
| 西北工业大学 学位论文原创性声明 | 第86页 |
