小波包结合ICA在中压载波中的滤波研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 中压宽带电力线载波发展历程及研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 小波包发展历程及研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 ICA发展历程及研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作及创新点 | 第15-16页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 中压载波通信概述 | 第18-24页 |
| 2.1 中压载波通信的基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 中压载波通信的信道特性 | 第19-22页 |
| 2.2.1 阻抗特性 | 第20页 |
| 2.2.2 多径效应 | 第20页 |
| 2.2.3 衰减特性 | 第20-21页 |
| 2.2.4 噪声特性 | 第21-22页 |
| 2.3 中压载波通信的特点 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 小波包与ICA分析算法的概述及改进 | 第24-56页 |
| 3.1 小波包算法概述 | 第24-31页 |
| 3.1.1 小波及小波变换 | 第24-25页 |
| 3.1.2 小波包算法的基本理论 | 第25-27页 |
| 3.1.3 小波包算法的分析流程 | 第27-28页 |
| 3.1.4 小波包算法的常用方法 | 第28-29页 |
| 3.1.5 小波包算法的改进策略 | 第29-31页 |
| 3.2 小波包算法的改进 | 第31-37页 |
| 3.2.1 改进思想 | 第31页 |
| 3.2.2 改进算法的实现过程 | 第31-34页 |
| 3.2.3 改进算法的验证分析 | 第34-37页 |
| 3.3 ICA分析基本理论 | 第37-43页 |
| 3.3.1 基本模型 | 第38-39页 |
| 3.3.2 数据处理流程 | 第39-41页 |
| 3.3.3 不确定性分析 | 第41-42页 |
| 3.3.4 误差性能评价准则 | 第42-43页 |
| 3.4 ICA分析的典型算法 | 第43-50页 |
| 3.4.1 信息最大化算法 | 第43-45页 |
| 3.4.2 互信息最小化算法 | 第45-46页 |
| 3.4.3 基于自然梯度的ICA算法 | 第46-47页 |
| 3.4.4 特征矩阵的联合近似对角化算法 | 第47-50页 |
| 3.5 FastICA算法 | 第50-54页 |
| 3.5.1 FastICA算法处理流程 | 第50-52页 |
| 3.5.2 FastICA算法评价指标 | 第52-54页 |
| 3.6 小波包与ICA分析算法的结合 | 第54-55页 |
| 3.6.1 问题提出 | 第54页 |
| 3.6.2 算法描述 | 第54页 |
| 3.6.3 算法流程分析 | 第54-55页 |
| 3.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 小波包与ICA算法在中压载波中的滤波研究 | 第56-66页 |
| 4.1 数据来源 | 第56-58页 |
| 4.2 数据预处理 | 第58页 |
| 4.3 算法仿真分析 | 第58-64页 |
| 4.3.1 信噪比分析 | 第63页 |
| 4.3.2 均方差分析 | 第63-64页 |
| 4.3.3 总结分析 | 第64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 附录A (攻读硕士期间发表的论文、专利、软著) | 第76页 |
