| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·混沌理论的发展概况 | 第10-11页 |
| ·混沌理论在水声信号检测中的应用现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 混沌理论与混沌特征参数 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·混沌的特征和性态 | 第14-19页 |
| ·混沌运动的特征 | 第14-15页 |
| ·混沌的数学定义 | 第15页 |
| ·混沌序列与周期序列和随机噪声的区别 | 第15-19页 |
| ·奇怪吸引子 | 第19-20页 |
| ·奇怪吸引子的分形维数 | 第20-22页 |
| ·豪斯多夫维 | 第20-21页 |
| ·关联维 | 第21-22页 |
| ·Lyapunov 指数 | 第22-24页 |
| 第三章 混沌序列状态空间重构参数估计的计算仿真 | 第24-33页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·Takens 相空间重构理论及重构参数估计 | 第24-30页 |
| ·Takens 相空间重构理论 | 第24-26页 |
| ·混沌时间序列相空间重构的延迟时间估计 | 第26-27页 |
| ·混沌时间序列相空间重构的嵌入维数估计 | 第27-30页 |
| ·从时间序列估计最大Lypapunov 指数 | 第30-33页 |
| 第四章 基于RBF 神经网络的混沌背景下微弱信号检测方法研究 | 第33-48页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·RBF 神经网络的原理 | 第34-35页 |
| ·RBF 神经网络的训练过程 | 第35-37页 |
| ·结合神经网络的混沌预测及其仿真研究 | 第37-41页 |
| ·确定RBF 神经网络结构 | 第37-39页 |
| ·RBF 神经网络进行混沌预测仿真 | 第39-41页 |
| ·检测混沌噪声背景中的谐波信号 | 第41-48页 |
| ·检测混沌中的微弱谐波信号模型 | 第41-42页 |
| ·基于RBF 神经网络预测模型的预测误差分析 | 第42-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-48页 |
| 第五章 水声信号采集系统设计 | 第48-56页 |
| ·总体设计 | 第48-49页 |
| ·声学装置设计 | 第49-51页 |
| ·采集控制系统设计 | 第51-56页 |
| ·主控制模块设计 | 第51-54页 |
| ·信号采集模块设计 | 第54页 |
| ·信号预处理模块设计 | 第54-56页 |
| 第六章 混响背景中基于混沌预测的微弱信号检测实验 | 第56-64页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·水池混响信号的时域特征及相轨迹 | 第56-57页 |
| ·基于相空间重构和神经网络方法的水池混响信号预测 | 第57-60页 |
| ·水池混响背景中基于预测模型的微弱谐波检测 | 第60-62页 |
| ·混响背景下微弱谐波的频率检测 | 第60-61页 |
| ·混响背景下微弱谐波的相位检测 | 第61-62页 |
| ·应用前景 | 第62-64页 |
| 第七章 湖下环境噪声中基于混沌预测的微弱信号检测实验 | 第64-70页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·湖下环境噪声的频域特征及相轨迹 | 第64-66页 |
| ·基于相空间重构和神经网络方法的水下环境噪声预测 | 第66-68页 |
| ·水下环境噪声中基于预测模型的微弱谐波检测 | 第68-69页 |
| ·应用前景 | 第69-70页 |
| 结束语 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第77页 |