| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 主要符号说明表 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-29页 |
| ·课题概述 | 第11-12页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·课题意义 | 第11-12页 |
| ·机械噪声监测与故障诊断研究现状综述 | 第12-16页 |
| ·声学监测与诊断技术的发展 | 第12-13页 |
| ·声学故障诊断技术的研究现状 | 第13-16页 |
| ·盲信号处理技术综述 | 第16-27页 |
| ·BSP理论研究现状 | 第16-18页 |
| ·BSP在声学监测与诊断中的应用现状 | 第18-25页 |
| ·研究现状的总结 | 第25-27页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第27-29页 |
| 第二章 卷积混合的盲分离方法研究 | 第29-63页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·盲信号处理的数学模型 | 第31-36页 |
| ·瞬时混合模型 | 第32-33页 |
| ·卷积混合模型 | 第33-34页 |
| ·基于块的混合模型 | 第34-36页 |
| ·机械声场的盲处理模型 | 第36-40页 |
| ·机械声场的盲混合模型 | 第36-37页 |
| ·机械噪声盲解卷积面临的问题 | 第37-38页 |
| ·机械噪声盲解卷积的目标与方法 | 第38-40页 |
| ·BSP的预处理方法 | 第40-44页 |
| ·中心化 | 第40页 |
| ·主分量分析 | 第40-42页 |
| ·球化 | 第42-43页 |
| ·多分辨率子带分解 | 第43-44页 |
| ·基于聚类的卷积混合逐次提取方法研究 | 第44-48页 |
| ·卷积混合的逐次盲提取算法 | 第44-46页 |
| ·层次聚类技术 | 第46-47页 |
| ·基于聚类的卷积混合逐次提取改进算法 | 第47-48页 |
| ·时域盲解卷积的改进算法研究 | 第48-52页 |
| ·EFICA算法 | 第48-49页 |
| ·时域盲解卷积算法 | 第49-50页 |
| ·基于遗传算法优化的盲解卷积改进算法 | 第50-52页 |
| ·仿真研究 | 第52-55页 |
| ·仿真一:三个冲击源的分离 | 第52-54页 |
| ·仿真二:周期信号干扰时，两个冲击源的分离 | 第54-55页 |
| ·应用实例 | 第55-61页 |
| ·实例一:轴承外圈故障信号的提取 | 第56-59页 |
| ·实例二:轴承内圈故障特征的增强 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第三章 基于块模型的盲解卷积方法研究 | 第63-79页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·基于块模型的盲解卷积方法框架 | 第64-65页 |
| ·基于块模型和分量优选的盲解卷积方法研究 | 第65-69页 |
| ·FastICA算法 | 第65-66页 |
| ·距离的测度 | 第66页 |
| ·模糊C均值聚类技术 | 第66-67页 |
| ·独立分量的优选方法 | 第67-68页 |
| ·基于块模型和优选的盲解卷积算法 | 第68-69页 |
| ·带参考信号的盲解卷积方法研究 | 第69-71页 |
| ·参考信号的生成 | 第69-70页 |
| ·带参考信号的盲解卷积算法 | 第70-71页 |
| ·仿真研究 | 第71-74页 |
| ·应用实例 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第四章 盲解卷积的工程应用问题研究 | 第79-97页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·单一观测信号的盲解卷积方法研究 | 第80-82页 |
| ·欠定问题的概述 | 第80-81页 |
| ·单一观测信号的盲解卷积算法 | 第81-82页 |
| ·带源数目估计功能的盲解卷积增强方法研究 | 第82-85页 |
| ·FCM参数自适应算法 | 第83-84页 |
| ·带源数目估计的盲解卷积增强算法 | 第84-85页 |
| ·仿真研究 | 第85-87页 |
| ·应用实例 | 第87-95页 |
| ·实例一:近距离测量，语音干扰下，轴承外圈故障声信号提取 | 第88-91页 |
| ·实例二:远距离测量，轴承外圈故障声信号的提取 | 第91-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第五章 基于MATLAB的机械噪声盲信号处理系统 | 第97-109页 |
| ·引言 | 第97-98页 |
| ·ABD-BSPTool的功能设计 | 第98页 |
| ·ABD-BSPTool的通用模块分析 | 第98-99页 |
| ·ABD-BSPTool的算法工具箱模块分析 | 第99-102页 |
| ·ABD-BSPTool的系统实现 | 第102-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 总结与展望 | 第109-113页 |
| ·本文总结 | 第109-110页 |
| ·主要创新点 | 第110页 |
| ·研究展望 | 第110-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 附录A 旋转机械振动及故障模拟试验平台与数据采集 | 第125-128页 |
| 附录B 攻读博士学位期间主持和参与的项目及获得奖励 | 第128-129页 |
| 附录C 攻读博士学位期间发表与录用的论文 | 第129页 |