基于小波变换与高阶累积量的微弱信号检测算法研究
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
1.2 微弱信号检测概述 | 第9-10页 |
1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
1.4 论文的创新点及内容安排 | 第13-15页 |
1.4.1 本文的创新点 | 第13页 |
1.4.2 本文内容安排 | 第13-15页 |
第2章 相关理论基础 | 第15-31页 |
2.1 引言 | 第15页 |
2.2 高阶统计量及基础知识 | 第15-20页 |
2.2.1 高阶矩及高阶累积量的定义 | 第15-16页 |
2.2.2 高阶矩谱和高阶累计量谱的定义 | 第16-17页 |
2.2.3 高阶累积量的估算方法及其主要性质 | 第17-19页 |
2.2.4 高阶累积量的优势 | 第19-20页 |
2.3 小波分析的基本理论 | 第20-30页 |
2.3.1 小波函数 | 第20-22页 |
2.3.2 小波变换 | 第22-25页 |
2.3.3 多分辨分析与mallat算法 | 第25-28页 |
2.3.4 小波变换与信号、噪声的关系 | 第28-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
第3章 基于小波分析的弱信号检测及仿真 | 第31-51页 |
3.1 引言 | 第31页 |
3.2 传统小波去噪的方法 | 第31-39页 |
3.2.1 模极大值的去噪法 | 第31-32页 |
3.2.2 相关去噪法 | 第32-33页 |
3.2.3 小波阈值去噪法 | 第33-38页 |
3.2.4 平移不变量去噪法 | 第38页 |
3.2.5 小波去噪方法的比较 | 第38-39页 |
3.3 小波阈值去噪法的改进 | 第39-43页 |
3.3.1 传统阈值函数及其缺点 | 第39-40页 |
3.3.2 一种新的阈值函数 | 第40-43页 |
3.4 仿真结果及分析 | 第43-49页 |
3.4.1 新阈值中参数的影响 | 第43-46页 |
3.4.2 新阈值函数与软硬阈值函数的比较 | 第46-49页 |
3.5 本章小结 | 第49-51页 |
第4章 基于高级累积量的微弱信号检测及仿真 | 第51-63页 |
4.1 引言 | 第51页 |
4.2 四阶累积量的估计 | 第51-55页 |
4.2.1 信号的四阶累积量 | 第51-52页 |
4.2.2 四阶累积量的递推估计 | 第52-55页 |
4.3 基于四阶累积量一维切片的微弱信号检测算法 | 第55-58页 |
4.3.1 检测算法分析 | 第55-57页 |
4.3.2 信号检测过程 | 第57-58页 |
4.4 仿真结果及分析 | 第58-61页 |
4.5 本章小结 | 第61-63页 |
第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
5.1 全文总结 | 第63页 |
5.2 展望 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
致谢 | 第69-71页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第71页 |