| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 仿真烟羽模型和烟羽跟踪的研究现状及存在的问题 | 第10-12页 |
| 1.2.1 仿真烟羽模型的研究现状及存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.2.2 烟羽跟踪方面的研究现状及存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.3 风场信号分析现状 | 第12-13页 |
| 1.4 非线性分析方法 | 第13-14页 |
| 1.5 复杂网络分析方法 | 第14-15页 |
| 1.6 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 近地面风场信号的混沌判定 | 第17-28页 |
| 2.1 时间序列的混沌判定方法 | 第17-19页 |
| 2.1.1 GP 算法求饱和关联维数D2 | 第17-18页 |
| 2.1.2 替代数据法 | 第18-19页 |
| 2.2 实验结果与分析 | 第19-27页 |
| 2.2.1 风速和风向信号的采集 | 第19-20页 |
| 2.2.2 功率谱图和相图 | 第20-22页 |
| 2.2.3 饱和关联维数 | 第22-24页 |
| 2.2.4 非线性检验 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 水平风场和竖直风场信号复杂性分析 | 第28-40页 |
| 3.1 复杂性测度 | 第28-32页 |
| 3.1.1 Lemple-Ziv 复杂性 | 第28-30页 |
| 3.1.2 近似熵 | 第30-31页 |
| 3.1.3 基于复杂网络的复杂性测度 | 第31-32页 |
| 3.2 典型信号复杂性分析 | 第32-35页 |
| 3.3 水平风场和竖直风场信号复杂性分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 风场信号的采集 | 第35页 |
| 3.3.2 风速和风向时序信号的预处理 | 第35-36页 |
| 3.3.3 风速和风向时序信号的 Lemple-Ziv 复杂性分析 | 第36-37页 |
| 3.3.4 风速和风向时序信号的近似熵（ApEn）分析 | 第37页 |
| 3.3.5 风速和风向时序信号度分布指数和网络信息熵计算结果 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 室内室外风场信号相空间网络模体频数分析 | 第40-51页 |
| 4.1 分析方法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 自适应最优核时频分布 | 第40-41页 |
| 4.1.2 重构相空间复杂网络和模体分析 | 第41-43页 |
| 4.2 Lorenz 系统时间序列的时频分析及相空间复杂网络模体频数分析 | 第43-46页 |
| 4.3 室内和室外风场信号时频分析及相空间复杂网络模体频数分析 | 第46-49页 |
| 4.3.1 风场信号的采集 | 第46页 |
| 4.3.2 风速和风向信号的时频分析 | 第46-48页 |
| 4.3.3 风场信号的相空间网络构建及模体频数分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 采样频率变化的近地面风场时序信号的递归特性分析 | 第51-61页 |
| 5.1 递归特性分析 | 第51-55页 |
| 5.1.1 递归图的基本概念 | 第51-52页 |
| 5.1.2 典型系统信号递归图的结构 | 第52-53页 |
| 5.1.3 递归定量分析 | 第53-55页 |
| 5.2 近地面风速时间序列的递归特性分析 | 第55-60页 |
| 5.2.1 风速时间序列的采集 | 第55页 |
| 5.2.2 风速时序信号的递归图 | 第55-57页 |
| 5.2.3 不同采样频率风速时序信号的递归定量分析 | 第57-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
