振动信号的稀疏去噪研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状与进展 | 第13-16页 |
| ·振动信号去噪方法 | 第13-15页 |
| ·压缩感知研究现状 | 第15-16页 |
| ·关于本课题 | 第16-20页 |
| ·课题预期达到的目标 | 第16-17页 |
| ·研究思路与内容 | 第17-18页 |
| ·本文结构安排 | 第18-20页 |
| 2 信号稀疏表示理论 | 第20-31页 |
| ·压缩感知理论 | 第20-22页 |
| ·信号稀疏表示 | 第22-30页 |
| ·信号的稀疏性 | 第22-23页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第23-26页 |
| ·稀疏分解算法 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 稀疏去噪理论分析 | 第31-57页 |
| ·ARMA模型 | 第31-33页 |
| ·稀疏表示中字典的选择与构造 | 第33-37页 |
| ·典型稀疏字典 | 第33-35页 |
| ·自适应冗余字典 | 第35-37页 |
| ·基于信号模型的稀疏去噪算法 | 第37-47页 |
| ·基于AR模型构造过完备稀疏基 | 第37-40页 |
| ·信号去噪重构 | 第40-41页 |
| ·对振动信号去噪实验仿真 | 第41-47页 |
| ·基于字典训练的稀疏去噪算法 | 第47-55页 |
| ·振动信号字典训练稀疏去噪改进算法 | 第48-49页 |
| ·用训练字典对振动信号进行稀疏去噪仿真 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 4 去噪算法实际应用 | 第57-63页 |
| ·实际信号采集 | 第57-58页 |
| ·用基于自适应过完备稀疏基算法对实际信号去噪 | 第58-60页 |
| ·字典训练稀疏去噪算法对实际信号去噪 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 在学研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
