| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·问题提出 | 第9-11页 |
| ·时频分析方法回顾 | 第11-15页 |
| ·短时Fourier变换 | 第11-12页 |
| ·小波分析 | 第12-14页 |
| ·Wigner-Ville分布 | 第14-15页 |
| ·时频表示的一般性问题 | 第15页 |
| ·研究内容及论文结构安排 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 Hilbert-Huang变换的基本理论 | 第17-34页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·Hilbert-Huang变换中所涉及的基本概念 | 第18-24页 |
| ·瞬时频率 | 第18-19页 |
| ·解析信号 | 第19-21页 |
| ·特征时间尺度 | 第21-22页 |
| ·固有模态函数 | 第22-24页 |
| ·Hilbert-Huang变换算法实现过程 | 第24-30页 |
| ·经验模态分解方法的基本步骤 | 第24-28页 |
| ·经验模态分解的完备性与局部正交性 | 第28-29页 |
| ·Hilbert时频谱及边际谱 | 第29-30页 |
| ·Hilbert-Huang变换存在的问题 | 第30-33页 |
| ·曲线拟合问题 | 第30页 |
| ·端点效应问题 | 第30-31页 |
| ·模态混叠问题 | 第31-32页 |
| ·筛选终止条件问题 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于支持向量回归机的经验模态分解算法研究 | 第34-54页 |
| ·均值曲线拟合研究现状 | 第34-38页 |
| ·当前曲线拟合改进算法 | 第35页 |
| ·当前经验筛选改进算法 | 第35-38页 |
| ·当前改进算法的不足 | 第38页 |
| ·支持向量回归机及其模型选择 | 第38-41页 |
| ·支持向量回归机的基本理论 | 第38-40页 |
| ·支持向量回归机的模型选择 | 第40-41页 |
| ·基于支持向量回归机的经验模态分解算法 | 第41-43页 |
| ·基于支持向量回归机的均值曲线拟合方法 | 第41-42页 |
| ·基于支持向量回归机的经验模态分解算法 | 第42-43页 |
| ·算法有效性验证实验 | 第43-53页 |
| ·频率分辨能力实验 | 第43-49页 |
| ·异常干扰下的模态混叠问题解决 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 筛选分量终止条件及瞬时频率幅度求解算法研究 | 第54-67页 |
| ·基于时频谱熵的筛选分量终止条件研究 | 第54-61页 |
| ·筛选分量终止条件研究现状 | 第54-58页 |
| ·基于时频谱熵的筛选分量终止条件 | 第58页 |
| ·实验结果比较 | 第58-61页 |
| ·瞬时频率幅度求解算法研究 | 第61-66页 |
| ·Hilbert变换方法 | 第61-62页 |
| ·Teager能量算子方法 | 第62-64页 |
| ·两算法实验结果比较 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |