| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·工程背景 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·微弱振动信号识别的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·盲源分离的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·航空发动机微弱振动信号识别与分离的研究现状 | 第18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 振动信号盲源分离的基本理论 | 第20-35页 |
| ·盲源分离的数学模型 | 第20-22页 |
| ·线性瞬时混合模型 | 第20-21页 |
| ·盲源分离的基本假设与不确定性 | 第21-22页 |
| ·盲源分离预处理方法 | 第22页 |
| ·中心化处理 | 第22页 |
| ·白化预处理 | 第22页 |
| ·盲源分离的相关数学知识 | 第22-25页 |
| ·统计学知识 | 第22-24页 |
| ·信息论知识 | 第24-25页 |
| ·盲源分离准则 | 第25-27页 |
| ·基于非高斯性准则 | 第25-26页 |
| ·基于信息论准则 | 第26-27页 |
| ·盲源分离效果的评价指标 | 第27-28页 |
| ·性能指数 | 第27-28页 |
| ·相似系数 | 第28页 |
| ·SDR 参数 | 第28页 |
| ·适合航空发动机振动信号分离的典型算法 | 第28-33页 |
| ·盲源分离的几种典型算法 | 第28-30页 |
| ·算法对比及仿真分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于中值-奇异值分解的联合干扰去除方法研究及应用 | 第35-53页 |
| ·中值滤波 | 第35-38页 |
| ·中值滤波的基本概念 | 第35-36页 |
| ·中值滤波的基本性质 | 第36页 |
| ·中值滤波的仿真 | 第36-38页 |
| ·SVD 降噪 | 第38-44页 |
| ·SVD 降噪的基本原理 | 第38-39页 |
| ·奇异值与噪声强度及相空间维数的关系 | 第39-41页 |
| ·SVD 降噪阶次的确定 | 第41-42页 |
| ·SVD 降噪仿真 | 第42-44页 |
| ·基于中值-奇异值分解（MF-SVD）联合干扰去除方法 | 第44-48页 |
| ·MF-SVD 联合方法的基本过程 | 第44页 |
| ·MF-SVD 联合方法的仿真分析 | 第44-46页 |
| ·工程应用 | 第46-48页 |
| ·MF-SVD 联合干扰去除方法在经验模式分解中的应用 | 第48-52页 |
| ·经验模式分解的基本概念 | 第48-49页 |
| ·噪声对 EMD 的影响 | 第49-50页 |
| ·基于 MF-SVD 联合干扰去除方法的经验模式分解仿真 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 强干扰特征下基于 ICA 提取微弱振动信号的方法研究 | 第53-72页 |
| ·独立分量分析的基本理论 | 第53-54页 |
| ·基于 ICA 提取微弱振动信号的理论研究 | 第54-56页 |
| ·强噪声干扰特征下的微弱振动信号提取 | 第56-63页 |
| ·单一强噪声干扰下微弱振动信号提取 | 第56-57页 |
| ·多个噪声干扰下微弱振动信号提取 | 第57-60页 |
| ·级联 EMD-ICA 信噪分离的方法研究 | 第60-63页 |
| ·大信号干扰特征下的微弱振动信号提取 | 第63-69页 |
| ·不考虑相位匹配的微弱振动信号提取 | 第63-66页 |
| ·考虑相位匹配的微弱振动信号提取 | 第66-69页 |
| ·实验验证分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 强噪声干扰下多混叠微弱振动信号分离及应用研究 | 第72-88页 |
| ·多混叠微弱振动信号的模型分析及假设 | 第72-73页 |
| ·多重时延自相关降噪 | 第73-75页 |
| ·时延自相关的基本概念及性质 | 第73-74页 |
| ·多重时延自相关降噪的数学理论 | 第74-75页 |
| ·基于多重时延自相关降噪的盲分离 | 第75-79页 |
| ·多重时延自相关降噪盲分离的基本流程 | 第76页 |
| ·多重时延自相关降噪盲分离仿真分析 | 第76-79页 |
| ·转子实验及工程应用研究 | 第79-87页 |
| ·转子振动信号分离实验研究 | 第79-82页 |
| ·某型航空发动机多混叠振动信号分离应用研究 | 第82-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| ·本文主要工作 | 第88-89页 |
| ·工作展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 在学期间参与的科研工作及研究成果 | 第97页 |
