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基于近场声全息的车辆噪声源识别

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
注释表第11页
缩略语表第11-12页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 本文研究的目的和意义第12页
    1.2 声全息技术的研究进展第12-13页
    1.3 近场声全息方法国内外研究现状第13-19页
        1.3.1 基于STSF的NAH第14-15页
        1.3.2 基于BEM的NAH第15-16页
        1.3.3 基于ESM的NAH第16-17页
        1.3.4 Patch NAH第17-18页
        1.3.5 全息测量方法及系统第18-19页
    1.4 论文研究的主要内容第19-21页
第二章 近场声全息噪声源识别技术第21-29页
    2.1 波动方程第21-22页
    2.2 赫姆霍兹-基尔霍夫积分定理第22-23页
    2.3 近场声全息基本理论第23-25页
    2.4 近场声全息离散化理论第25-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 近场声全息噪声源识别仿真分析第29-37页
    3.1 声场重建数值仿真第29-30页
    3.2 重建频率对重建精度的影响第30-31页
    3.3 重建距离对重建精度的影响第31-33页
    3.4 全息孔径对重建精度的影响第33-34页
    3.5 采样点数对重建精度的影响第34-36页
        3.5.1 全息面大小固定第34-35页
        3.5.2 采样间隔大小固定第35-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 基于传递函数估计的NAH声源识别第37-46页
    4.1 阵列扫描法NAH第37页
    4.2 传递函数估计方法第37-38页
    4.3 基于传递函数估计方法的声场重建第38-40页
    4.4 数值仿真第40-43页
    4.5 试验分析第43-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第五章 基于奇异值能量熵的双测量面NAH声源识别第46-55页
    5.1 熵的定义及性质第46-47页
        5.1.1 熵的定义第46页
        5.1.2 熵的基本性质第46-47页
    5.2 SVD理论及性质第47-49页
        5.2.1 SVD的定义第47-48页
        5.2.2 SVD的性质第48-49页
    5.3 基于Hankel矩阵的奇异值能量熵去噪原理第49-50页
        5.3.1 奇异值能量熵第49-50页
        5.3.2 基于信号奇异值能量熵的去噪原理第50页
    5.4 双测量面近场声全息噪声源识别第50-51页
    5.5 基于奇异值能量熵的双测量面NAH声场重建第51-52页
    5.6 数值仿真第52-54页
    5.7 本章小结第54-55页
第六章 基于近场声全息声源识别试验研究第55-64页
    6.1 试验系统设计第55-58页
        6.1.1 试验设备及试验流程第55-57页
        6.1.2 试验布置及参数设置第57-58页
        6.1.3 试验方案及技术路线第58页
    6.2 基于双测量面的近场声场测量试验第58-59页
    6.3 实验结果与分析第59-63页
    6.4 本章小结第63-64页
第七章 总结与展望第64-67页
    7.1 全文总结第64-65页
    7.2 展望第65-67页
参考文献第67-75页
致谢第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第76页

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