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面向复合材料结构健康监测的压缩感知研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 前言第8-13页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状分析第9-11页
        1.2.1 面向复合材料的结构健康监测技术的研究现状第9-10页
        1.2.2 超声相控阵技术的研究现状第10页
        1.2.3 压缩感知方法的研究现状第10-11页
    1.3 本文的主要研究内容第11-13页
第二章 压缩感知理论及实验平台设计第13-22页
    2.1 传统采样定理第13页
    2.2 压缩感知理论第13-16页
        2.2.1 信号的稀疏表示原理第14-15页
        2.2.2 信号的投影观测原理第15-16页
        2.2.3 信号的稀疏重构原理第16页
    2.3 实验平台设计第16-20页
        2.3.1 LabVIEW开发环境第16-17页
        2.3.2 MATLAB程序设计语言第17-18页
        2.3.3 实验平台设计方案第18-20页
    2.4 本章小结第20-22页
第三章 基于超声相控阵原理的结构健康监测方法研究第22-32页
    3.1 相控阵检测原理第22-24页
    3.2 相控阵结构健康监测过程第24-26页
    3.3 相控阵时间延迟误差第26-30页
        3.3.1 实验研究第27-30页
        3.3.2 误差分析第30页
    3.4 本章小结第30-32页
第四章 基于主元分析的稀疏采样方法研究第32-42页
    4.1 常用的稀疏表示方法第32-33页
        4.1.1 离散傅里叶变换变换第32-33页
        4.1.2 离散余弦变换变换第33页
    4.2 基于主元分析的稀疏表示方法第33-36页
    4.3 实验研究第36-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第五章 基于自适应测量矩阵的投影观测方法研究第42-55页
    5.1 投影观测的测量矩阵第42-44页
        5.1.1 随机测量矩阵第42-43页
        5.1.2 确定性测量矩阵第43-44页
    5.2 基于自适应测量矩阵的投影观测方法第44-45页
    5.3 实验研究第45-49页
    5.4 基于自适应测量矩阵的重构算法误差分析第49-54页
        5.4.1 基追踪算法第50页
        5.4.2 梯度投影稀疏重构算法第50-51页
        5.4.3 正交匹配追踪算法第51-54页
    5.5 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
    6.1 研究总结第55-56页
    6.2 展望第56-57页
参考文献第57-62页
作者简介第62-64页
致谢第64页

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