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基于贝叶斯估计的白光干涉信号三维去噪研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 课题研究背景和现状第8-11页
    1.2 课题研究的意义第11-12页
    1.3 课题研究内容第12-14页
第2章 白光干涉信号检测处理系统及噪声来源分析第14-29页
    2.1 Linnik型白光干涉测量系统设计第14-22页
        2.1.1 白光显微干涉系统的设计第15-19页
        2.1.2 扫描系统的设计第19-21页
        2.1.3 图像采集系统的设计第21-22页
    2.2 GPU的加速并行处理第22-26页
        2.2.1 GPU的简介第22-23页
        2.2.2 CUDA并行编程模型第23-26页
    2.3 扫描检测系统的噪声来源第26-28页
        2.3.1 椒盐噪声第27页
        2.3.2 斑点噪声第27-28页
        2.3.3 散粒噪声第28页
        2.3.4 热噪声第28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 基于贝叶斯估计理论的信号三维去噪分析第29-41页
    3.1 贝叶斯估计理论第29-31页
        3.1.1 贝叶斯定理第29-30页
        3.1.2 先验分布的确定方法第30页
        3.1.3 后验分布第30-31页
    3.2 基于贝叶斯理论的估计方法第31-32页
        3.2.1 最大似然估计第31-32页
        3.2.2 最大后验估计第32页
    3.3 贝叶斯理论常用的先验模型第32-35页
        3.3.1 均匀分布先验模型第32-33页
        3.3.2 高斯分布先验模型第33-34页
        3.3.3 基于小波变换的稀疏性先验模型第34页
        3.3.4 拉普拉斯分布先验模型第34-35页
    3.4 噪声模型分析第35-36页
    3.5 白光干涉信号的贝叶斯估计算法的三维去噪第36-40页
        3.5.1 白光干涉信号的先验分布模型和噪声模型第36-37页
        3.5.2 白光干涉信号的横向空间噪声的去噪方法第37-39页
        3.5.3 白光干涉信号的纵向时间噪声的去噪方法第39-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 白光干涉信号的三维去噪研究第41-58页
    4.1 白光干涉信号的采集与检测第41-44页
        4.1.1 金属断口的材料分析第41-42页
        4.1.2 白光干涉信号的采集第42-43页
        4.1.3 白光干涉信号的检测第43-44页
    4.2 白光干涉信号的传统三维去噪方法研究第44-47页
        4.2.1 均值滤波方法的去噪处理第45页
        4.2.2 中值滤波方法的去噪处理第45-46页
        4.2.3 傅里叶变换方法的去噪处理第46页
        4.2.4 小波变换方法的去噪处理第46-47页
    4.3 白光干涉信号的贝叶斯估计方法的三维去噪研究第47-52页
        4.3.1 白光干涉信号的空间噪声处理第47-50页
        4.3.2 白光干涉信号的时间噪声处理第50-51页
        4.3.3 白光干涉信号的三维去噪处理第51-52页
    4.4 白光干涉信号去噪效果分析第52-57页
        4.4.1 信号去噪的评定方法第52页
        4.4.2 信号去噪的性能分析第52-55页
        4.4.3 信号去噪的频谱分析第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第5章 金属断口表面微观三维重建的效果分析第58-67页
    5.1 GPU的加速并行处理第58-62页
        5.1.1 GPU的环境配置第58-59页
        5.1.2 白光干涉数据的并行算法分析第59-61页
        5.1.3 白光干涉数据的加速试验第61-62页
    5.2 金属断口的三维重建分析第62-63页
    5.3 金属断口的二维剖面图第63-65页
    5.4 金属断口表面形貌的功率谱密度第65-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第6章 总结与展望第67-69页
    6.1 总结第67-68页
    6.2 课题的创新点第68页
    6.3 课题的未来展望第68-69页
参考文献第69-73页
科研工作情况说明第73-74页
致谢第74-75页

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