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多相流的电容层析成像图像重建研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
目录第10-15页
第一章 绪论第15-28页
   ·多相流参数检测的意义第15页
   ·多相流参数检测技术的分类第15-16页
   ·过程成像技术的特点及分类第16-19页
     ·过程成像技术的特点第16-17页
     ·过程成像技术的分类第17-19页
   ·电容层析成像研究进展第19-23页
     ·ECT应用研究进展第19页
     ·ECT图像重建算法进展第19-23页
   ·ECT技术存在的问题及展望第23-25页
     ·存在问题第23-24页
     ·发展展望第24-25页
   ·本文的主要工作第25-28页
第二章 ECT技术的基本原理第28-52页
   ·Radon变换和Radon逆变换的基本原理第28-29页
   ·ECT成像系统构成第29-30页
   ·电容测量电路第30页
   ·ECT图像重建正问题第30-32页
   ·ECT图像重建逆问题第32-33页
     ·ECT图像重建模型第32页
     ·敏感场简介第32-33页
   ·逆问题基础第33-35页
     ·逆问题的历史与意义第33-34页
     ·逆问题的定义第34页
     ·逆问题的主要内容第34-35页
   ·典型的正则化技术第35-40页
     ·Landweber迭代法第35-37页
     ·Tikhonov正则法第37-38页
     ·截断SVD第38-40页
   ·广义逆的讨论第40-43页
     ·广义逆的定义第40-42页
     ·广义逆的性质第42页
     ·广义逆的扰动分析第42-43页
   ·广义逆的求解第43-46页
   ·ECT图像重建数值实验第46-49页
   ·本章小结第49页
   ·注记第49-52页
第三章 ECT图像重建的基本最优化算法第52-75页
   ·下降算法第52-56页
     ·下降算法的内涵第52-53页
     ·下降算法的一般步骤第53-54页
     ·使目标函数下降的策略第54页
     ·步长因子的选择第54-55页
     ·下降算法的经验策略第55-56页
     ·算法的收敛性第56页
   ·最速下降法第56-57页
   ·共轭梯度法第57-60页
     ·基本的共轭梯度算法第57-60页
     ·共轭梯度算法的改进第60页
   ·牛顿法第60-62页
     ·牛顿法的本质第60-61页
     ·牛顿法的缺点第61页
     ·牛顿法失效的原因第61页
     ·牛顿法的改进第61-62页
   ·ECT图像重建数值实验第62-71页
     ·无噪声电容数据图像重建第62-66页
     ·噪声污染电容数据图像重建第66-67页
     ·不同初值ECT图像重建第67-71页
   ·本章小结第71-72页
   ·注记第72-75页
第四章 广义Tikhonov正则化ECT图像重建算法第75-99页
   ·标准Tikhonov正则法第75-77页
   ·扩展Tikhonov正则法第77-85页
     ·稳健估计第77-78页
     ·M-估计第78-82页
     ·扩展Tikhonov正则法第82-84页
     ·目标泛函的求解第84-85页
   ·ECT图像重建数值实验第85-90页
     ·无噪声电容数据ECT图像重建第85-88页
     ·噪声污染电容数据ECT图像重建第88-90页
   ·正则化Minimax估计第90-94页
     ·Minimax估计第90-91页
     ·扩展Minimax估计第91-92页
     ·正则化Minimax估计第92-93页
     ·目标泛函的求解第93-94页
   ·ECT图像重建数值实验第94-97页
   ·本章小结第97页
   ·注记第97-99页
第五章 广义总体最小二乘ECT图像重建算法第99-112页
   ·总体最小二乘法第99-101页
   ·正则化总体最小二乘法第101-102页
   ·广义正则化总体最小二乘法第102-105页
     ·扩展的目标泛函第102-104页
     ·目标泛函的求解第104-105页
   ·ECT图像重建数值实验第105-110页
     ·无噪声电容数据数值实验第105-108页
     ·噪声污染电容数据数值实验第108-110页
   ·本章小结第110页
   ·注记第110-112页
第六章 多尺度ECT图像重建第112-147页
   ·小波简介第112-113页
   ·小波分析原理第113-118页
     ·小波变换第113-114页
     ·基于小波的多分辨率分析第114页
     ·小波空间第114-116页
     ·小波分解和重构的Mallat算法第116-118页
   ·基本的小波函数第118-123页
     ·Haar小波第118-119页
     ·Daubechies小波第119-121页
     ·Mexican Hat小波第121-122页
     ·Biorthogonal小波第122-123页
   ·多尺度ECT图像重建第123-130页
     ·多尺度ECT图像重建原理第123-124页
     ·多尺度ECT图像重建目标泛函第124-127页
     ·目标泛函的求解第127-130页
   ·ECT图像重建数值实验第130-133页
   ·ECT图像小波去噪原理第133-136页
     ·ECT图像小波去噪原理第133-134页
     ·ECT图像小波去噪的步骤第134页
     ·阈值的确定第134-136页
   ·ECT图像小波增强第136-137页
   ·ECT图像融合第137-140页
     ·ECT图像融合分类第138页
     ·ECT图像融合的一般过程第138页
     ·ECT图像融合算法第138-140页
   ·ECT图像增强、去噪、融合数值实验第140-145页
     ·ECT图像增强数值实验第140-141页
     ·ECT图像去噪数值实验第141-144页
     ·ECT图像融合数值实验第144-145页
   ·本章小结第145-146页
   ·注记第146-147页
第七章 正则化半参数ECT图像重建第147-157页
   ·ECT图像重建半参数模型第147-148页
   ·正则化半参数模型第148页
   ·扩展正则化半参数模型第148-151页
   ·目标泛函的求解第151-152页
   ·ECT图像重建数值实验第152-155页
   ·本章小结第155页
   ·注记第155-157页
第八章 结论与展望第157-161页
   ·结论第157-159页
   ·展望第159-161页
参考文献第161-174页
博士研究生在读期间参加的科研课题第174-175页
博士研究生在读期间发表的论文第175-179页
致谢第179页

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