| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 本文的研究思路 | 第21-23页 |
| 1.4 主要研究内容和章节安排 | 第23-26页 |
| 1.5 论文的主要创新点 | 第26-28页 |
| 第二章 频谱感知数据压缩技术 | 第28-56页 |
| 2.1 离散余弦变换 | 第28-31页 |
| 2.2 基于检测结果的宽带频谱数据压缩算法 | 第31-42页 |
| 2.3 基于信号识别的宽带频谱数据分段压缩算法 | 第42-55页 |
| 2.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 频谱数据挖掘技术 | 第56-70页 |
| 3.1 数据挖掘概述 | 第56-57页 |
| 3.2 动态频谱数据挖掘特性分析 | 第57-59页 |
| 3.3 频谱数据挖掘参数 | 第59-63页 |
| 3.4 频谱数据库设计 | 第63-66页 |
| 3.5 频率图谱技术 | 第66-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 混沌序列预测技术 | 第70-109页 |
| 4.1 统计学习和支持向量机 | 第70-73页 |
| 4.2 基于迭代误差补偿的混沌时间序列LSSVM预测算法 | 第73-85页 |
| 4.3 基于相关分析的局域LSSVM小尺度流量预测算法 | 第85-96页 |
| 4.4 基于K-means分类的电力负荷LSSVM预测算法 | 第96-108页 |
| 4.5 本章小结 | 第108-109页 |
| 第五章 动态频谱协同认知无线通信系统架构 | 第109-122页 |
| 5.1 场景描述 | 第109-110页 |
| 5.2 系统模型 | 第110-117页 |
| 5.3 系统协同认知方式 | 第117页 |
| 5.4 仿真实验 | 第117-120页 |
| 5.5 本章小结 | 第120-122页 |
| 第六章 结束语 | 第122-126页 |
| 6.1 论文主要工作总结 | 第122-124页 |
| 6.2 下一步的研究工作 | 第124-125页 |
| 6.3 论文研究工作的应用价值 | 第125-126页 |
| 附录 缩略语说明 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第138页 |
