| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·斜坡演化前兆异常识别的重要意义 | 第6-7页 |
| ·斜坡演化前兆异常识别的研究现状 | 第7-8页 |
| ·小波分析在斜坡演化前兆异常识别中的应用 | 第8页 |
| ·本文研究主要的内容及成果 | 第8-10页 |
| 第二章 斜坡演化前兆异常研究方法 | 第10-17页 |
| ·傅立叶变换 | 第10-11页 |
| ·Garbor变换 | 第11-13页 |
| ·小波变换 | 第13-17页 |
| 第三章 小波分析理论 | 第17-36页 |
| ·多尺度分析理论 | 第17页 |
| ·小波分析发展 | 第17-18页 |
| ·小波函数定义 | 第18-20页 |
| ·连续小波变换 | 第20-21页 |
| ·多分辨率分析 | 第21-25页 |
| ·尺度函数与尺度空间 | 第21-22页 |
| ·多分辨分析 | 第22-24页 |
| ·正交小波变换的快速算法-Mallet算法 | 第24-25页 |
| ·二尺度方程及多分辨率滤波器组 | 第25-28页 |
| ·二尺度方程 | 第25-26页 |
| ·滤波器组系数和性质 | 第26-28页 |
| ·离散序列的多分辨率分析与正交小波变换 | 第28-29页 |
| ·离散序列的小波分解 | 第28页 |
| ·离散序列的小波重构 | 第28-29页 |
| ·常用的小波函数 | 第29-31页 |
| ·小波包分析 | 第31-33页 |
| ·多尺度斜坡演化前兆异常识别的理论基础和小波基的选取 | 第33-36页 |
| 第四章 斜坡演化小波分析降噪 | 第36-43页 |
| ·应用小波分析对斜坡演化信号进行降噪的方法 | 第36-37页 |
| ·小波阈值法降噪 | 第37-38页 |
| ·小波变换模极大值法 | 第38-40页 |
| ·算法实现过程 | 第39页 |
| ·小波函数和尺度的选取 | 第39-40页 |
| ·模极大值传播线的搜索 | 第40页 |
| ·小波降噪法对监测数据的处理结果 | 第40-43页 |
| ·数据来源 | 第40页 |
| ·实例验证 | 第40-43页 |
| 第五章 斜坡演化突变点检测 | 第43-58页 |
| ·傅立叶变换的信号奇异性检测 | 第43-44页 |
| ·小波信号奇异性检测原理 | 第44-47页 |
| ·小波变换多分辨率分析和小波包分解方法 | 第47-48页 |
| ·斜坡演化信号的时频分析 | 第48-49页 |
| ·实例分析 | 第49-58页 |
| ·岩石破裂信号 | 第49-54页 |
| ·斜坡演化信号 | 第54-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |