| 绪论 | 第1-12页 |
| 第一章 频率稳定度的表征 | 第12-21页 |
| 1．1 频率稳定度表征的基本原理 | 第12-14页 |
| 1．2 Allan方差及修正Allan方差 | 第14-16页 |
| 1．3 小波方差 | 第16-19页 |
| 1．4 频率稳定度的实用形式 | 第19-21页 |
| 第二章 时间尺度算法的原理及经典加权算法分析 | 第21-27页 |
| 2．1 时间尺度计算的原理 | 第21-22页 |
| 2．2 时间尺度的ALGOS算及其它类似算法 | 第22-24页 |
| 2．3 经典加权算法分析 | 第24-27页 |
| 第三章 建立在原子钟动态模型上的时间尺度算法 | 第27-34页 |
| 3．1 时间尺度的Kalman算法 | 第27-29页 |
| 3．2 时间尺度的最优线性预测算法 | 第29-32页 |
| 3．3 建立在原子钟的动态模型基础上的原子时算法 | 第32-34页 |
| 第四章 时间尺度的小波分解算法 | 第34-43页 |
| 4．1 小波分解及其在时间尺度计算中的应用 | 第34-36页 |
| 4．2 时间尺度的小波分解算法 | 第36-43页 |
| 第五章 原子钟噪声的分析与综合 | 第43-57页 |
| 5．1 原子钟噪声的多尺度分形特征 | 第43-46页 |
| 5．2 振荡器频率稳定度的小波反演 | 第46-49页 |
| 5．3 原子钟噪声的分离 | 第49-57页 |
| 第六章 原子钟信号的预处理过程 | 第57-68页 |
| 6．1 原子钟信号奇异点的检测以及粗大误差的剔除 | 第57-60页 |
| 6．2 时间尺度的分域递推模型 | 第60-66页 |
| 6．3 原子钟信号的神经网络模型 | 第66-68页 |
| 第七章 小波分解算法软件设计及其用法 | 第68-76页 |
| 7．1 小波分解原子时算法的软件设计 | 第68-71页 |
| 7．2 软件的使用方法 | 第71-76页 |
| 结束语 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录 | 第81页 |
| i） 神经网络分离噪声程序 | 第81-84页 |
| ii） 连续小波变换及其逆变换程序 | 第84-86页 |
| iii） 小波分解原子时算法的程序 | 第86-92页 |
| 硕士期间发表的和已经完成的文章 | 第92-16页 |
| 图表目录 | 第16页 |
| 图1-1 各种方差的泄露现象 | 第16-25页 |
| 图2-1 经典加权算法的权值与噪声的关系 | 第25-34页 |
| 图4-1 小波基函数与尺度的关系 | 第34页 |
| 图4-2 小波变换的基函数和时频网格 | 第34-35页 |
| 图4-3 两个正弦信号的小波分解 | 第35-40页 |
| 图4-4 经典算法计算的时间尺度与TAI的差 | 第40页 |
| 图4-5 WDA计算的时间尺度与TAI的差 | 第40页 |
| 图4-6 经典算法计算的时间尺度的噪声 | 第40-41页 |
| 图4-7 WDAT的噪声 | 第41页 |
| 图4-8 经典算法计算的时间尺度TA（CLASSICAL）和WDAT的稳定度 | 第41-42页 |
| 图4-9 取样时间5-40天时两者的稳定度的比较 | 第42页 |
| 图4-10 分离出的相似的频率成分 | 第42-45页 |
| 图5-1 原子钟噪声的FBM模拟 | 第45-48页 |
| 图5-2 不同分数维的振荡器噪声 | 第48-50页 |
| 图5-3 感知器模型 | 第50页 |
| 图5-4 前向神经网络 | 第50-52页 |
| 图5-5 网络权值的局部极小点 | 第52页 |
| 图5-6 白噪声调频（f~2过程）和调幅白噪声（f~0过程）的频谱 | 第52-54页 |
| 图5-7 用两种方法提取的白噪声调频与真值的比较 | 第54页 |
| 图5-8 用神经网络方法提取的f~（-2）过程 | 第54页 |
| 图5-9 提取的f~2过程的频谱 | 第54页 |
| 图5-10 提取的闪变噪声和真值的比较 | 第54-55页 |
| 图5-11 原子钟噪声的分离过程 | 第55-56页 |
| 图5-12 分离的白噪声和其功率谱 | 第56页 |
| 图5-13 分离的闪变噪声和其功率谱 | 第56页 |
| 图5-14 分离的白噪声调频和其功率谱 | 第56页 |
| 图5-15 分离的闪变噪声调和其功率谱 | 第56页 |
| 图5-16 分离的频率随机游走噪声和其功率谱 | 第56-58页 |
| 图6-1 小波基函数的波形 | 第58-59页 |
| 图6-2 函数在三种小波基函数下的小波变换 | 第59-65页 |
| 图6-3 尺度j=2时小波变换函数的预测结果 | 第65页 |
| 图6-4 尺度j=3时小波变换函数的预测结果 | 第65页 |
| 图6-5 尺度j=4时小波变换函数的预测结果 | 第65页 |
| 图6-6 合成的结果 | 第65-66页 |
| 图6-7 神经网络模型的预测误差 | 第66页 |
| 图6-8 AR模型的预测误差 | 第66-68页 |
| 图7-1 小波分解算法的主程序 | 第68-69页 |
| 图7-2 信号预处理程序流图 | 第69-70页 |
| 图7-3 权值计算的程序流图 | 第70页 |
| 图7-4 改正数计算的程序流图 | 第70-71页 |
| 图7-5 对随机部分平均的程序流图 | 第71-73页 |
| 图7-6 MATLAB的路径浏览器 | 第73-74页 |
| 图7-7 加入路径的对话框 | 第74-92页 |