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子带经验模式分解算法

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·研究意义第7页
   ·信号分析及傅里叶变换第7-8页
   ·时频分析回顾第8-12页
     ·时频分析意义第8页
     ·几种主要的时频分析第8-12页
     ·时频分析总结第12页
   ·本文的主要研究内容第12-15页
第二章 经验模式分解概述第15-35页
   ·引言第15页
   ·预备知识第15-22页
     ·希尔伯特变换(HILBERT)第15-16页
     ·瞬时频率的定义第16-18页
     ·单分量信号与多分量信号第18-21页
     ·固有模态函数第21-22页
   ·经验模式分解方法—筛分过程(THE SIFTING PROCESS)第22-26页
     ·经验模式分解基本原理第22-25页
     ·经验模式分解算法的流程图第25-26页
   ·HILBERT 时频谱和边际谱第26-28页
   ·双变量 EMD 分解算法第28-33页
     ·双变量 EMD 算法基本原理第28-32页
     ·仿真实验第32-33页
   ·本章小结第33-35页
第三章 EMD 算法的特性分析第35-45页
   ·引言第35页
   ·EMD 数值仿真分析第35-39页
   ·EMD 分解算法的特性第39-41页
   ·EMD 算法的不足之处第41-43页
     ·基本理论依据第41页
     ·筛分的计算量问题第41-42页
     ·曲线插值拟合问题第42页
     ·端点效应问题第42页
     ·模态混叠问题第42-43页
   ·本章小结第43-45页
第四章 子带经验模式分解第45-61页
   ·引言第45页
   ·预备知识第45-51页
     ·经验模式分解的倍频滤波特性第45-47页
     ·抽取样变换的基本理论第47-51页
   ·子带 EMD 算法第51-59页
     ·理论依据与算法步骤第51-57页
     ·仿真信号基于子带经验模式分解的研究第57-58页
     ·实例信号基于子带经验模式分解的研究第58-59页
     ·算法存在的不足第59页
   ·本章小结第59-61页
第五章 总结与展望第61-63页
   ·总结第61页
   ·展望第61-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-68页
作者在读期间参加的科研实践与科研成果第68-69页

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