| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 光纤传感技术研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 相位调制型光纤传感技术 | 第10-14页 |
| 1.2.1 相位调制型光纤传感器简介 | 第10-12页 |
| 1.2.2 相位调制型光纤传感器研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 相位调制型光纤传感器信号处理关键问题及其进展 | 第13-14页 |
| 1.3 课题主要研究内容及论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 光纤传感技术理论研究 | 第16-26页 |
| 2.1 Michelson干涉型光纤传感器理论分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 Michelson干涉型光纤传感器传感原理 | 第16-19页 |
| 2.1.2 Michelson干涉型光纤传感器输出信号分析 | 第19页 |
| 2.2 非平稳信号分析与特征提取方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基于时频域的信号特征提取法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于小波变换的特征提取方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于希尔伯特黄变换的特征提取方法 | 第21-23页 |
| 2.3 基于人工神经网络的模式识别分类算法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 Michelson干涉型光纤振动传感系统设计 | 第26-36页 |
| 3.1 传感系统总体结构 | 第26-27页 |
| 3.2 影响系统稳定性的几个关键因素 | 第27-31页 |
| 3.2.1 光波偏振态衰落的控制 | 第27-28页 |
| 3.2.2 传感系统相位解调技术 | 第28-31页 |
| 3.3 系统器件选择与参数设定 | 第31-32页 |
| 3.4 光纤振动传感系统搭建与外界振动信号采集 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于时频分析的光纤传感信号模式识别方法 | 第36-46页 |
| 4.1 光纤传感信号特征提取方法 | 第36-40页 |
| 4.1.1 基于小波包变换的传感信号特征提取方法 | 第36-38页 |
| 4.1.2 基于希尔伯特黄变换的传感信号特征提取方法 | 第38-40页 |
| 4.2 基于BP神经网络的光纤传感信号模式识别方法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 BP神经网络基本工作原理 | 第40-42页 |
| 4.2.2 基于小波包能量特征的BP神经网络仿真 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于信号边际谱特征的BP神经网络仿真 | 第43-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于两级信号判别的光纤传感信号模式识别方法 | 第46-58页 |
| 5.1 算法主要思想流程 | 第46-47页 |
| 5.2 基于短时过门限率算法的初级信号判断 | 第47-49页 |
| 5.3 基于改进型稀疏自编码器的第二级信号判别 | 第49-55页 |
| 5.3.1 深度学习理论框架 | 第49-51页 |
| 5.3.2 改进型稀疏自编码器特征提取算法 | 第51-54页 |
| 5.3.3 基于softmax分类器设计 | 第54-55页 |
| 5.4 算法仿真实现与结果分析 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文的主要工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
