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声振法检测混凝土路面脱空的信号处理方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 问题的提出和研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 脱空判别方法研究第9-10页
        1.2.2 音频检测方法研究第10-12页
    1.3 论文研究的主要内容第12-14页
第二章 声振法检测原理第14-20页
    2.1 音频检测的理论基础第14-16页
        2.1.1 音频检测中的振动理论第14-15页
        2.1.2 音频检测中的波动理论第15-16页
    2.2 声振法的基本原理第16-17页
    2.3 声振法检测中的信号处理过程第17-19页
        2.3.1 数据采集第17-18页
        2.3.2 信号预处理第18-19页
        2.3.3 特征分析第19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 信号分析方法第20-33页
    3.1 信号的时域分析第20-23页
        3.1.1 短时能量第20页
        3.1.2 短时平均过零率第20-21页
        3.1.3 信号端点检测第21-23页
    3.2 信号的时频分析第23-24页
    3.3 短时傅里叶变换(STFT)第24-27页
        3.3.1 短时傅里叶变换的定义第24-25页
        3.3.2 短时傅里叶变换的时间—频率分辨率第25页
        3.3.3 离散短时傅里叶变换第25-26页
        3.3.4 信号的短时傅里叶变换实现第26-27页
    3.4 希尔伯特—黄变换(HHT)第27-32页
        3.4.1 瞬时频率第29页
        3.4.2 本征模态函数(IMF)第29-30页
        3.4.3 经验模态分解第30-31页
        3.4.4 希尔伯特变换第31-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第四章 信号的特征提取方法第33-51页
    4.1 基于的 MFCC 特征提取第33-40页
        4.1.1 三角带通滤波器第33-35页
        4.1.2 MFCC 特征提取的一般方法第35-37页
        4.1.3 基于改进的 MFCC 特征提取第37-40页
    4.2 基于 HHT 的特征提取第40-50页
        4.2.1 信号的 EMD 分解第40-43页
        4.2.2 信号求极值点时边界问题的处理第43-46页
        4.2.3 曲线拟合的问题处理第46-47页
        4.2.4 希尔伯特边际谱特征提取第47-50页
    4.3 本章小结第50-51页
第五章 脱空信号的判别方法第51-58页
    5.1 BP 神经网络的原理与建立第51-54页
    5.2 使用 MFCC 特征参数做神经网络训练第54-55页
    5.3 使用 HHT 特征参数做神经网络训练第55-56页
    5.4 结果分析第56-57页
    5.5 本章小结第57-58页
总结和展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62页

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