强噪声背景下弱信号特征提取的小波分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 序言 | 第7-13页 |
| ·概述 | 第7-9页 |
| ·小波理论产生、发展及应用 | 第9-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 小波分析的基本理论 | 第13-23页 |
| ·小波分析的概念 | 第13-17页 |
| ·小波函数 | 第13-14页 |
| ·连续小波变换 | 第14-15页 |
| ·离散小波变换 | 第15-16页 |
| ·二进制小波变换 | 第16-17页 |
| ·多分辨率分析及其Mallat算法 | 第17-21页 |
| ·多分辨率分析的基本思想 | 第17-18页 |
| ·小波变换的多分辨分析 | 第18-20页 |
| ·离散小波分解与重构的Mallat算法 | 第20-21页 |
| ·小波包分析 | 第21-23页 |
| 第三章 变形信号的小波分析 | 第23-42页 |
| ·小波变换系数与信号、噪声的关系 | 第23-27页 |
| ·变形监测数据的含噪模型及其小波变换 | 第23-24页 |
| ·信号特征与小波系数的关系 | 第24-25页 |
| ·噪声在小波变换下的特性 | 第25-27页 |
| ·噪声中信号的提取 | 第27-31页 |
| ·小波消噪的基本思路 | 第27-28页 |
| ·小波的阈值消噪方法 | 第28-30页 |
| ·Mallat的模极大值算法——奇异性检验 | 第30-31页 |
| ·消噪效果的评定 | 第31页 |
| ·小波函数的选择 | 第31-32页 |
| ·计算工具及仿真算例 | 第32-42页 |
| ·不同频率信号分离的算例 | 第33-35页 |
| ·信号滤波和滤波效果评估算例 | 第35-38页 |
| ·强噪声背景下弱信号特征提取算例 | 第38-39页 |
| ·信号奇异性检验 | 第39-42页 |
| 第四章 实例应用与分析 | 第42-55页 |
| ·数据简介和预处理 | 第42-44页 |
| ·数据来源 | 第42-43页 |
| ·数据预处理 | 第43-44页 |
| ·GPS变形监测数据的小波分析 | 第44-55页 |
| ·强噪声背景中提取变形趋势特征 | 第44-47页 |
| ·变形数据的小波阈值消噪 | 第47-50页 |
| ·变形数据奇异值的检测 | 第50-53页 |
| ·变形数据中噪声的特点 | 第53-55页 |
| 第五章 结论 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
