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基于经验模式分解的信号处理方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·数字信号处理的意义第9-10页
   ·论文的研究背景第10-12页
   ·国内外研究现状分析第12页
   ·论文结构第12-13页
 本章小节第13-14页
第2章 基于 EMD 方法的时频分析和 HILBERT 变换第14-35页
   ·传统的非平稳信号的时频分析方法第14-22页
     ·短时 Fourier 分析方法第14-15页
     ·Wigner-Ville 分布第15-19页
     ·小波分析方法第19-22页
   ·EMD 分析方法第22-29页
     ·EMD 方法的基本原理和算法第23-25页
     ·基本模式分量(IMF)第25-26页
     ·插补方法第26-29页
   ·基于 EMD 的希尔伯特变换(HHT)第29-34页
     ·希尔伯特变换的基本原理第29-33页
     ·基于 EMD 的希尔伯特变换的算法第33-34页
 本章小节第34-35页
第3章 EMD 算法的性能研究第35-45页
   ·EMD 分解的性质归纳第35-39页
   ·EMD 算法的几个关键问题第39-40页
     ·EMD 的理论依据第39页
     ·边缘效应的影响第39-40页
     ·筛选过程的停止准则第40页
   ·二维 EMD 算法第40-43页
 本章小节第43-45页
第4章 解决 EMD 边缘问题方法的研究第45-61页
   ·引言第45-46页
   ·基于小波和卡尔曼混合预报方法第46-49页
     ·基于小波和卡尔曼混合预报方法的原理第46-48页
     ·基于小波和卡尔曼混合预报方法在 EMD 中的仿真验证第48-49页
   ·基于第二代小波去噪的边缘问题研究第49-60页
     ·第二代小波介绍第50-56页
     ·第二代小波在 EMD 边缘问题中的应用第56-60页
 本章小结第60-61页
结论第61-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第69页

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