小波变换与Kalman滤波在信号处理中的联合应用
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·选题的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·在线监测与故障诊断技术的研究现状 | 第8-10页 |
| ·监测信号的在线处理方法 | 第10-12页 |
| ·本文的研究目的 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 一般结构系统状态方程确立 | 第14-22页 |
| ·系统模型的建立 | 第14-15页 |
| ·系统模型离散化 | 第15-16页 |
| ·系统参数的确定 | 第16-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 Kalman滤波 | 第22-33页 |
| ·正交投影定理 | 第22-26页 |
| ·经典的Kalman滤波方程 | 第26-30页 |
| ·系统噪声或观测噪声为有色噪声的Kalman滤波 | 第30-32页 |
| ·系统噪声为有色噪声，观测噪声为白噪声 | 第30-31页 |
| ·系统噪声为白噪声，观测噪声为有色噪声 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于小波变换Kalman滤波自适应算法 | 第33-50页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·小波变换理论基础 | 第33-40页 |
| ·连续小波变换 | 第33-34页 |
| ·离散小波变换 | 第34-36页 |
| ·多分辨分析 | 第36-39页 |
| ·小波分解与重构的快速算法--Mallat算法 | 第39-40页 |
| ·小波变换在信号处理中的应用 | 第40-41页 |
| ·信号的多尺度表示 | 第41-42页 |
| ·动态系统的多尺度分解 | 第42-44页 |
| ·改进的Kalman滤波算法 | 第44-47页 |
| ·算例分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 Kalman滤波发散问题研究 | 第50-56页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·自动加权Kalman滤波算法 | 第50-53页 |
| ·Kalman滤波算法的实质分析 | 第50-51页 |
| ·量测噪声自动加权Kalman滤波算法的推导 | 第51-53页 |
| ·观测值出现异常时引起滤波发散的改进算法 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
