信息测量系统及其若干问题的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·测量理论的研究现状 | 第11-13页 |
| ·基于测量的熵理论研究现状 | 第13-17页 |
| ·论文的内容及其结构安排 | 第17-19页 |
| 2 信息测量系统的描述 | 第19-32页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·基于信息观念的系统描述 | 第19-23页 |
| ·熵的定义及其运算法则 | 第23-24页 |
| ·信息测量系统的基本模型 | 第24-25页 |
| ·信息测量的原理 | 第25-26页 |
| ·信息测量的主要特性分析 | 第26-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 3 信息测量系统中信源、传感器及其耦合分析 | 第32-55页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·信息熵、热力学熵和统计力学熵的一致性 | 第32-35页 |
| ·最大信息熵与最大熵产生率的关系 | 第35-40页 |
| ·信源与传感器的耦合分析方法 | 第40-47页 |
| ·传感器的熵模型 | 第47-51页 |
| ·应用示例(噪声匹配问题) | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 4 基于线性网络的信息处理 | 第55-75页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·线性网络的熵描述及信息计算 | 第55-63页 |
| ·选频网络信息熵的描述与分析 | 第63-67页 |
| ·Z变换的信息熵分析 | 第67-69页 |
| ·量化过程的信息熵分析 | 第69-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 5 基于熵的信息处理算法研究 | 第75-94页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·信源熵模糊聚类方法 | 第75-84页 |
| ·基于信息熵的数据压缩与特征提取方法 | 第84-86页 |
| ·最大熵功率谱估计 | 第86-89页 |
| ·独立分量分析方法的信息分析 | 第89-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 6 信息测量系统中误差熵分析 | 第94-108页 |
| ·引言 | 第94页 |
| ·测量误差的分析与不确定度评定 | 第94-98页 |
| ·测量误差的信息熵描述 | 第98-104页 |
| ·误差熵系数在测量数据中分析 | 第104-107页 |
| ·小结 | 第107-108页 |
| 7 总结与展望 | 第108-110页 |
| ·主要研究成果 | 第108页 |
| ·未来工作展望 | 第108-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-125页 |
| 附录1 A攻读博士学位期间发表和录用的学术论文 | 第125-127页 |
| 附录2 攻读学位期间参加的课题 | 第127页 |
