中文摘要 | 第1页 |
Abstract | 第4-7页 |
第一章 引言 | 第7-12页 |
·本课题的选题意义 | 第7-9页 |
·本课题的研究状况 | 第9-10页 |
·本文的研究内容 | 第10-12页 |
第二章 微弱信号检测原理及混沌判别方法研究 | 第12-25页 |
·微弱信号检测方法简介 | 第12-13页 |
·匹配滤波器 | 第12页 |
·卡尔曼滤波器 | 第12-13页 |
·参量检测 | 第13页 |
·非参量检测 | 第13页 |
·Duffing 混沌振子系统 | 第13-16页 |
·混沌特性判别方法 | 第16-19页 |
·混沌特性判别的一般方法 | 第16-19页 |
·功率谱法 | 第16-17页 |
·非整数维 | 第17页 |
·相轨迹图分析法 | 第17页 |
·李雅谱诺夫指数法 | 第17-18页 |
·梅尔尼科夫方法 | 第18页 |
·Poincare 截面法 | 第18-19页 |
·基于图像识别理论的混沌特性判别方法 | 第19页 |
·一种新的基于图像识别的判别方法——“十字法” | 第19-24页 |
·“十字法”判别原理 | 第21页 |
·关于“十字法”判别方法的说明 | 第21页 |
·“十字法”的判别流程 | 第21-23页 |
·“十字法”仿真实验 | 第23-24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第三章 用混沌振子检测湮没在噪声中的正弦信号 | 第25-32页 |
·正弦信号检测原理 | 第25-28页 |
·正弦信号混沌检测系统及动力学行为 | 第28-29页 |
·白噪声背景下正弦信号的混沌检测 | 第29页 |
·色噪声背景下正弦信号的混沌检测 | 第29-31页 |
·背景噪声分析 | 第29-30页 |
·仿真实验 | 第30-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第四章 SOPC 简介及开发流程 | 第32-36页 |
·SOPC 及其技术 | 第32页 |
·Nios II 软核处理器 | 第32-34页 |
·Nios II 软核处理器的发展 | 第32-33页 |
·可配置嵌入式软核处理器的优势 | 第33-34页 |
·SOPC 开发流程 | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第五章 Duffing 振子微弱信号检测方法的 SOPC 实现 | 第36-50页 |
·采用SOPC 实现微弱信号检测的优点 | 第36-37页 |
·SOPC 编程方法 | 第37-43页 |
·使用Quartus II 建立工程 | 第37页 |
·使用SOPC Bulider 创建 Nios 系统 | 第37-38页 |
·集成Nios 系统到 Quartus 工程 | 第38页 |
·定制指令实现 | 第38-43页 |
·简述 | 第38-39页 |
·CORDIC 算法 | 第39-42页 |
·定制指令 | 第42-43页 |
·使用Nios II IDE 创建用户程序 | 第43页 |
·“十字法”SOPC 实现 | 第43-48页 |
·基于“十字法”的SOPC 系统 | 第43-46页 |
·噪声水平对实验结果的影响 | 第46-48页 |
·幅值方法的 SOPC 实现 | 第48-49页 |
·三种检测方案的比较 | 第48-49页 |
·演化时间对检测结果的影响 | 第49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第六章 结论与展望 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
致谢 | 第54-55页 |
在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55页 |