内燃机辐射噪声的盲源信号分离研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第11-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 内燃机噪声源产生机理及识别方法 | 第17-26页 |
| 2.1 内燃机表面辐射噪声 | 第17-21页 |
| 2.2 内燃机噪声信号特征 | 第21-22页 |
| 2.3 内燃机噪声源识别方法 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 独立分量分析理论 | 第26-37页 |
| 3.1 独立分量分析基本原理 | 第26-28页 |
| 3.2 统计学理论与信号理论 | 第28-31页 |
| 3.3 独立分量分析准则 | 第31-33页 |
| 3.4 独立分量分析典型方法 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于FastICA算法的内燃机噪声源分离 | 第37-52页 |
| 4.1 FastICA算法基本原理 | 第37-41页 |
| 4.2 FastICA算法模拟信号验证 | 第41-44页 |
| 4.3 基于FastICA算法内燃机噪声信号分离 | 第44-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于小波变换的内燃机噪声源识别 | 第52-77页 |
| 5.1 傅里叶变换和小波变换 | 第52-58页 |
| 5.2 小波的选取 | 第58-60页 |
| 5.3 内燃机噪声源信号时频特征 | 第60-63页 |
| 5.4 基于小波变换的内燃机噪声源识别 | 第63-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 结论 | 第77-79页 |
| 6.1 研究总结 | 第77-78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第85页 |
