相关辨识的算法优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作及成果 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构与内容 | 第14-16页 |
| 第二章 相关辨识算法简述 | 第16-21页 |
| 2.1 相关辨识原理 | 第16-18页 |
| 2.2 算法优化模型 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 提高辨识精度 | 第21-34页 |
| 3.1 选择时钟周期 | 第21-23页 |
| 3.2 选择信号长度 | 第23-25页 |
| 3.3 相关算法 | 第25-29页 |
| 3.3.1 线性相关 | 第26-27页 |
| 3.3.2 周期相关 | 第27-29页 |
| 3.4 辨识方式 | 第29-33页 |
| 3.4.1 时域辨识 | 第30-31页 |
| 3.4.2 频域辨识 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 提高运算效率 | 第34-42页 |
| 4.1 重复周期数 | 第34-35页 |
| 4.2 混合基FFT | 第35-38页 |
| 4.3 相关计算取点 | 第38-39页 |
| 4.4 采样率问题 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 抗噪性能分析 | 第42-60页 |
| 5.1 工频噪声 | 第42-48页 |
| 5.1.1 调整时钟周期 | 第43-45页 |
| 5.1.2 陷波滤波原理 | 第45-48页 |
| 5.2 脉冲噪声 | 第48-53页 |
| 5.2.1 调整信号长度 | 第48-50页 |
| 5.2.2 加窗优化 | 第50-53页 |
| 5.3 直流噪声 | 第53-55页 |
| 5.4 随机噪声 | 第55-58页 |
| 5.4.1 维纳滤波原理 | 第55-56页 |
| 5.4.2 递归优化 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 实验 | 第60-65页 |
| 6.1 仿真实验 | 第60-62页 |
| 6.2 野外实验讨论 | 第62-64页 |
| 6.2.1 辨识仪器理论优化 | 第63页 |
| 6.2.2 同步设置 | 第63-64页 |
| 6.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第71页 |
| 论文发表 | 第71页 |
| 专利 | 第71页 |
| 软件著作权 | 第71-72页 |
