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经验模态分解的改进方法及应用研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究的目的和意义第14-15页
    1.2 经验模态分解的研究进展第15-22页
        1.2.1 理论研究第15-16页
        1.2.2 改进算法研究第16-19页
        1.2.3 应用研究第19-22页
    1.3 本文主要研究内容及安排第22-24页
第二章 几种主要时频分析方法与性能对比第24-40页
    2.1 典型时频分析方法回顾第24-26页
        2.1.1 短时 Fourier 变换第24-25页
        2.1.2 Wigner–Ville 分布第25页
        2.1.3 连续小波变换第25-26页
    2.2 自适应的时频分析方法——经验模态分解第26-31页
        2.2.1 EMD 算法的重要概念第27-29页
        2.2.2 筛分过程第29-31页
    2.3 EMD 与典型时频分析方法的比较第31-37页
    2.4 经验模态分解的优越性第37-39页
        2.4.1 完备性第37页
        2.4.2 近似正交性第37-38页
        2.4.3 局部性第38页
        2.4.4 自适应性第38-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 三次样条插值的特性分析第40-60页
    3.1 筛分过程的系统解释第40-41页
    3.2 三次样条插值第41-49页
        3.2.1 三次样条插值的计算第42-44页
        3.2.2 三次样条插值与极值点个数的关系第44-49页
    3.3 三次样条插值特性的实验验证第49-59页
        3.3.1 仿真信号验证第49-54页
        3.3.2 实测信号验证第54-59页
    3.4 本章小结第59-60页
第四章 端点效应抑制方法研究第60-80页
    4.1 端点效应处理方法分析第60-67页
        4.1.1 镜像对称法第60-63页
        4.1.2 资料扩充法第63-65页
        4.1.3 资料重建法第65-67页
    4.2 几种处理方法的对比研究第67-74页
    4.3 本文的端点效应处理方法第74-79页
    4.4 本章小结第79-80页
第五章 EMD 算法在直升机声信号分析中的应用研究第80-98页
    5.1 应用背景第80页
    5.2 直升机声信号特性分析与建模第80-85页
        5.2.1 直升机声信号特性分析第80-83页
        5.2.2 直升机声信号建模第83-84页
        5.2.3 峰值判定准则的建立第84-85页
    5.3 实验结果分析第85-96页
        5.3.1 IMFs 分析第86-90页
        5.3.2 小波变换分析第90-92页
        5.3.3 目标分类第92-96页
    5.4 本章小结第96-98页
第六章 EMD 算法在爆破地震动信号分析中的应用研究第98-108页
    6.1 应用背景第98页
    6.2 爆破地震动信号特性分析第98-101页
        6.2.1 地震波的分类第99页
        6.2.2 地震波的特点第99-100页
        6.2.3 地震波的参数第100-101页
    6.3 基于 EMD 的爆破振动信号分析第101-106页
    6.4 本章小结第106-108页
结论第108-110页
参考文献第110-124页
攻读学位期间发表的学术论文与科研情况第124-125页
致谢第125页

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