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基于地震动的地面移动目标识别研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 地面传感侦察系统技术的发展与现状第10-11页
        1.2.2 地面移动目标识别技术的发展与现状第11-12页
    1.3 本文主要工作第12-13页
    1.4 本章小结第13-14页
第二章 地震动信号的基本理论及目标检测第14-21页
    2.1 震动波的产生与传播第14-16页
    2.2 地震动传感器第16-18页
        2.2.1 地震动传感器结构与工作原理第16-17页
        2.2.2 单轴高灵敏度加速度传感器第17-18页
    2.3 目标检测第18-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 地震动信号处理第21-38页
    3.1 小波包分析理论第21-24页
        3.1.1 小波包分析简介第21-23页
        3.1.2 小波包分解与重构算法第23-24页
    3.2 小波包去噪第24-27页
        3.2.1 小波包去噪的基本原理第24-25页
        3.2.2 基于小波包的信号去噪第25-27页
    3.3 经验小波变换与相关性第27-37页
        3.3.1 经验小波变换第27-29页
        3.3.2 仿真研究第29-34页
        3.3.3 实测地震动信号的经验小波变换分析第34-36页
        3.3.4 相关性分析第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 特征分析与特征提取第38-45页
    4.1 特征提取与分析概述第38-39页
    4.2 地震动信号的特征提取第39-43页
        4.2.1 地震动信号的过零分析第40-41页
        4.2.2 地震动信号能量的表征第41页
        4.2.3 地震动信号时域与频域特征第41-43页
    4.3 特征向量的构造第43-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第五章 目标识别第45-57页
    5.1 支持向量机与交叉验证第45-52页
        5.1.1 支持向量机基本理论第45-51页
        5.1.2 交叉验证方法第51-52页
    5.2 遗传算法优化支持向量机第52-54页
        5.2.1 遗传算法第52页
        5.2.2 GA-SVM模型建立第52-54页
    5.3 GA-SVM模型对目标信号识别第54-56页
    5.4 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
    6.1 总结第57页
    6.2 展望第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-65页
作者简介第65页

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