| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 供水管道漏损现状及泄漏检测研究意义 | 第10页 |
| 1.2 供水管道泄漏检测研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 供水管道泄漏信号分析 | 第13-19页 |
| 2.1 管道泄漏的形式 | 第13-14页 |
| 2.2 泄漏声信号的种类 | 第14-15页 |
| 2.3 管道泄漏段管内流场 | 第15页 |
| 2.4 漏水信号时频特性分析 | 第15-17页 |
| 2.5 小结 | 第17-19页 |
| 第三章 管道信号的数据融合及噪声自适应抑制 | 第19-28页 |
| 3.1 数据融合在管道泄漏检测中的应用 | 第19-23页 |
| 3.1.1 供水管道数据融合的意义 | 第19页 |
| 3.1.2 数据融合的分类 | 第19-20页 |
| 3.1.3 哈夫曼编码原理 | 第20-22页 |
| 3.1.4 基于哈夫曼编码的供水管道数据融合 | 第22-23页 |
| 3.2 自适应噪声抵消系统对泄漏信号的滤波 | 第23-27页 |
| 3.2.1 自适应噪声抵消技术的原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 LMS自适应信号滤波 | 第24-25页 |
| 3.2.3 应用LMS滤波算法去除管道泄漏信号噪声 | 第25-27页 |
| 3.3 小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于支持向量机的管道泄漏检测方法 | 第28-52页 |
| 4.1 基于EMD平均功率谱密度的泄漏检测 | 第28-34页 |
| 4.1.1 经验模态分解算法原理 | 第28-30页 |
| 4.1.2 基于经验模态分解法的信号分解 | 第30-32页 |
| 4.1.3 基于EMD功率谱密度的泄漏检测实验 | 第32-34页 |
| 4.2 基于近似熵特征的泄漏检测 | 第34-36页 |
| 4.2.1 近似熵算法原理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基于近似熵的泄漏检测实验 | 第35-36页 |
| 4.3 基于主成分分析法的泄漏检测 | 第36-40页 |
| 4.3.1 主成分分析算法原理 | 第36-38页 |
| 4.3.2 基于主成分分析法的泄漏检测实验 | 第38-40页 |
| 4.4 基于信号多特征的泄漏检测系统构造 | 第40-41页 |
| 4.5 支持向量机理论 | 第41-46页 |
| 4.5.1 支持向量机分类原理 | 第41-44页 |
| 4.5.2 核函数理论与核函数选择 | 第44-45页 |
| 4.5.3 核函数参数选择 | 第45-46页 |
| 4.6 系统仿真结果分析 | 第46-51页 |
| 4.7 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |