| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 项目研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 分布式光纤传感器的发展 | 第11-13页 |
| 1.3 特征提取及数据筛选的意义 | 第13页 |
| 1.4 时延估计定位算法 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的主要内容及研究意义 | 第14-16页 |
| 第2章 分布式光纤传感网络系统结构与定位原理 | 第16-23页 |
| 2.1 分布式光纤传感网络系统的结构 | 第16-17页 |
| 2.2 M-Z干涉仪传感系统 | 第17-22页 |
| 2.2.1 M-Z光纤传感器原理 | 第17-20页 |
| 2.2.2 基于双M-Z干涉仪的定位原理 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于小波分析的信号去噪 | 第23-42页 |
| 3.1 小波去噪算法概述 | 第23-24页 |
| 3.2 小波分析原理 | 第24-25页 |
| 3.3 小波去噪参数的选择 | 第25-27页 |
| 3.3.1 小波基的选择 | 第25-26页 |
| 3.3.2 小波分解层数选择 | 第26-27页 |
| 3.3.3 阈值的选取 | 第27页 |
| 3.4 小波分析的去噪 | 第27-31页 |
| 3.4.1 小波去噪和小波包去噪 | 第27-29页 |
| 3.4.2 小波包分解和小波包去噪 | 第29-31页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第31-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 信号的特征数据提取 | 第42-53页 |
| 4.1 特征数据提取 | 第42-43页 |
| 4.2 短时平均过零率算法 | 第43-45页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第45-51页 |
| 4.3.1 噪声门限delta值分析 | 第46-50页 |
| 4.3.2 定位结果 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 分布式光纤传感网络的定位算法 | 第53-68页 |
| 5.1 时延估计算法介绍 | 第53-55页 |
| 5.2 三阶累积量概述 | 第55-57页 |
| 5.3 自适应滤波器的时延估计算法 | 第57-62页 |
| 5.4 基于三阶累积量的自适应滤波时延估计定位算法 | 第62-63页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第63-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 基于LabVIEW的定位系统设计 | 第68-80页 |
| 6.1 系统的模块划分 | 第69-70页 |
| 6.2 系统模块的设计 | 第70-78页 |
| 6.2.1 系统主界面设计 | 第70-74页 |
| 6.2.2 数据读取的模块设计 | 第74-75页 |
| 6.2.3 小波包去噪的模块设计 | 第75-76页 |
| 6.2.4 特征提取的模块设计 | 第76-77页 |
| 6.2.5 LMSTDE的模块设计 | 第77-78页 |
| 6.2.6 时延定位的模块设计 | 第78页 |
| 6.3 实验结果和分析 | 第78-79页 |
| 6.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 总结 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |