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基于Duffing振子微弱信号检测方法及SOPC实现

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

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