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地下植物根茎探测技术研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-13页
   ·研究的背景及意义第7-9页
   ·国内外探地雷达的研究现状第9-11页
   ·本文的主要工作安排及特点第11-13页
2 理论分析和时域仿真第13-26页
   ·电磁波地下传播分析第13-15页
   ·土壤与植物根茎的的电磁特性第15-18页
     ·土壤的电磁特性第15-16页
     ·植物根茎的电磁特性第16-18页
   ·探地雷达分辨率第18-21页
     ·垂直分辨率第18页
     ·方位分辨率第18-19页
     ·分辨率的分析第19-21页
   ·探地雷达方程第21-22页
   ·探地雷达仿真第22-26页
3 探地雷达回波信号处理第26-52页
   ·高斯白噪声的降低第26-31页
     ·维纳滤波器第26-28页
     ·Kalman滤波器第28-29页
     ·利用kalman滤波器去高斯白噪声第29-31页
   ·地下目标的检测第31-36页
     ·主元分析法介绍第32页
     ·主元分析法的算法描述第32-34页
     ·利用主元分析法检测目标第34-35页
     ·结果分析第35-36页
   ·地杂波去除第36-42页
     ·利用主元分析法去除直达波第37-39页
     ·利用SaS(scaled and shifted)法去除直达波第39-41页
     ·结果分析第41-42页
   ·地下物体大小估计第42-48页
     ·双曲线特征分析第43-44页
     ·基于双曲线特征的地下物体半径估计第44-46页
     ·结果分析第46-48页
   ·探地雷达回波初至时间估计第48-52页
     ·基于kalman预测器的雷达回波初至时间估计第48-50页
     ·基于前后能量比的雷达回波初至时间估计第50-51页
     ·结果分析第51-52页
4 探地雷达回波图像重建第52-57页
   ·基于物体双曲线特征的图像重建第52-53页
   ·基于stolt插值的图像重建第53-56页
   ·结果分析第56-57页
5 地下植物根茎识别研究第57-67页
   ·特征向量提取方法第57-60页
   ·分类器的选择第60-63页
     ·线性可分支持向量机与硬间隔最大化第60-61页
     ·线性支持向量机与软间隔最大化第61-62页
     ·非线性支持向量机与核函数第62-63页
   ·训练和分类第63-65页
     ·训练样本的选择及训练第63-64页
     ·测试样本的选择及分类第64-65页
   ·分类结果分析第65-67页
总结与展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页

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