小波分析提取JEM特征及GA-BP分类算法

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-16页
·课题背景和意义	第9-10页
·国内外飞机目标识别的研究概况	第10-14页
·利用周期调制特征识别飞机目标	第10-12页
·识别分类融合技术	第12-13页
·分类融合算法	第13-14页
·本文主要研究内容	第14-15页
·本文结构安排	第15-16页
第2章 小波分析提取JEM特征	第16-37页
·发动机周期调制特征产生机理和模型	第16-19页
·小波分析估计周期调制特征	第19-26页
·信号的小波分解	第20-23页
·从小波系数中提取JEM特征频率	第23-25页
·小波基的选取	第25-26页
·仿真实验与结果分析	第26-35页
·小波基选取	第27-29页
·提取三类飞机的JEM特征频率	第29-32页
·主要雷达参数的影响	第32-35页
·本章小结	第35-37页
第3章 GA-BP分类算法	第37-47页
·遗传算法的主要特点及操作方法	第37-40页
·遗传算法的主要特点	第37-38页
·遗传算法的操作方法	第38-40页
·误差反向传播算法	第40-41页
·GA-BP分类算法	第41-46页
·遗传算法和神经网络的结合方式	第41-42页
·对遗传算法的两点改进	第42-43页
·GA-BP分类算法	第43-46页
·本章小结	第46-47页
第4章 基于EFNN的类型融合	第47-63页
·基于多级神经网络的融合系统	第47-48页
·传感器子网	第48-54页
·传感器子网结构	第48-49页
·传感器子网网络结构及学习算法	第49-54页
·融合子网	第54-55页
·仿真实验与结果分析	第55-62页
·本章小结	第62-63页
结论	第63-64页
参考文献	第64-69页
致谢	第69页