钻头测试信号的去噪分析及基于阀值自学习的信号去噪方法研究

摘要	第1-3页
Abstract	第3-7页
第1章 绪论	第7-31页
·本课题研究的目的	第7-8页
·现有去噪方法的原理及其比较	第8-15页
·傅里叶变换	第9-10页
·短时傅里叶变换	第10-11页
·小波变换	第11-13页
·小波分析和傅里叶分析以及短时傅里叶分析的比较	第13-15页
·小波分析的相关介绍	第15-22页
·连续小波变换的一些性质	第15-16页
·常用的小波函数	第16-18页
·多分辨分析	第18-19页
·小波变换的直观理解及其工程解释	第19-22页
·小波去噪的原理和步骤	第22-25页
·小波去噪方法及阀值处理	第25-30页
·阀值去噪法	第25-28页
·阀值处理	第28-30页
·小波去噪的性能评价标准	第30-31页
第2章 钻头测试信号的去噪分析	第31-67页
·引言	第31页
·牙轮转速测试试验分析	第31-48页
·牙轮转速测量的试验装置设计	第33-40页
·测速电机变速运动测试试验	第40-45页
·测速电机的标定	第45-46页
·传动皮带滑差率测试	第46-48页
·单牙轮钻头牙齿测力试验分析	第48-53页
·试验用钻头及岩石	第48-49页
·试验准备	第49-52页
·牙齿载荷测试试验	第52-53页
·测试信号的小波去噪分析	第53-67页
·基于小波包变换的牙轮转速测试信号去噪分析	第53-64页
·小波包变换	第53-59页
·基于小波包变换的浮动阀值去噪算法	第59-60页
·基于浮动阀值算法的牙轮转速信号去噪	第60-64页
·牙齿测力测试信号的小波变换去噪分析	第64-67页
第3章 基于小波神经网络的信号去噪阀值自学习	第67-87页
·引言	第67页
·小波神经网络的基本结构	第67-72页
·基于阀值自学习的信号去噪研究	第72-85页
·基于阀值自学习的信号去噪方法的原理	第72-73页
·阀值自学习的网络结构	第73-75页
·尺度函数和小波函数的选取	第75-76页
·子网络隐层节点数目的确定	第76-77页
·网络的训练算法	第77-79页
·去噪实验分析	第79-85页
·理想信号去噪仿真实验	第79-82页
·钻头扭矩信号去噪实验	第82-85页
·本章小结	第85-87页
第4章 总结	第87-90页
致谢	第90-91页
参考资料	第91-93页