旋转机器设备多源监测信息的压缩与重构算法研究
| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第20-22页 |
| 2 压缩感知理论基础 | 第22-31页 |
| 2.1 基础概念 | 第22-23页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第23-26页 |
| 2.3 分布式信源编码理论 | 第26-28页 |
| 2.4 分布式压缩感知理论 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 旋转机器设备单源监测信息压缩与重构 | 第31-47页 |
| 3.1 单源监测信息稀疏性分析 | 第31-36页 |
| 3.2 测量矩阵 | 第36-37页 |
| 3.3 重构算法 | 第37-41页 |
| 3.4 实验与测试 | 第41-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 旋转机器设备多源监测信息压缩与重构 | 第47-59页 |
| 4.1 多源监测信息采集模型 | 第47页 |
| 4.2 多源监测信息稀疏性分析 | 第47-48页 |
| 4.3 联合重构算法 | 第48-54页 |
| 4.4 基于SOMP联合重构算法的改进 | 第54-56页 |
| 4.5 改进算法性能分析 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于非最小重构误差准则的压缩与重构 | 第59-67页 |
| 5.1 压缩感知与设备状态分类 | 第59页 |
| 5.2 常用设备状态分类方法 | 第59-61页 |
| 5.3 基于非最小重构误差准则的压缩与重构 | 第61-62页 |
| 5.4 实验与测试 | 第62-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 论文完成的工作 | 第67-68页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
