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基于自适应随机共振的微弱信号检测方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 课题背景及意义第9-10页
    1.2 随机共振的发展历程及研究现状第10页
    1.3 课题的研究方向及内容第10-17页
        1.3.1 自适应随机共振检测微弱信号的研究现状第11-13页
        1.3.2 自适应随机共振检测微弱信号存在的问题第13页
        1.3.3 本文的主要研究工作及内容安排第13-17页
2 双稳态随机共振理论第17-21页
    2.1 朗之万方程第17页
    2.2 双稳系统的动力学模型及检测微弱周期信号的机制第17-19页
    2.3 变尺度随机共振第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 自适应随机共振系统第21-29页
    3.1 引言第21页
    3.2 随机共振效应的判定依据第21-23页
        3.2.1 输出信噪比第21-22页
        3.2.2 互相关系数第22-23页
        3.2.3 误码率及信道容量第23页
    3.3 自适应随机共振算法第23-24页
        3.3.1 固定步长线性调节方法第23页
        3.3.2 线性随机搜索算法(LRS算法)第23-24页
        3.3.3 智能优化算法第24页
    3.4 几种智能优化算法在随机共振参数优化中的性能比较第24-27页
        3.4.1 性能评价指标第24页
        3.4.2 目标优化函数第24-25页
        3.4.3 几种智能算法在随机共振系统参数优化中的仿真结果及分析第25-27页
    3.5 本章小结第27-29页
4 多频微弱信号的自适应随机共振检测方法第29-45页
    4.1 引言第29页
    4.2 基于知识的粒子群算法的多频微弱信号自适应随机共振第29-33页
        4.2.1 基于知识的粒子群算法第29-31页
        4.2.2 目标优化函数第31-32页
        4.2.3 基于知识的粒子群算法的多频微弱信号自适应随机共振流程第32-33页
    4.3 基于知识的粒子群算法的多频微弱信号自适应随机共振检测仿真第33-40页
        4.3.1 基于知识的粒子群算法与粒子群算法的性能比较第33-34页
        4.3.2 多频小参数信号检测第34-35页
        4.3.3 多频大参数信号检测第35-37页
        4.3.4 宽频带多频大参数信号检测第37-40页
    4.4 工程应用第40-43页
    4.5 本章小结第43-45页
5 微弱冲击信号的自适应随机共振检测方法第45-51页
    5.1 引言第45页
    5.2 基于知识的粒子群算法的微弱冲击信号自适应随机共振第45-48页
        5.2.1 目标优化函数第45-46页
        5.2.2 基于知识的粒子群算法的微弱冲击信号自适应随机共振流程第46-48页
    5.3 基于知识的粒子群算法的微弱冲击信号自适应随机共振检测仿真第48-50页
        5.3.1 知识的粒子群算法与粒子群算法的性能比较第48-50页
        5.3.2 微弱冲击信号检测第50页
    5.4 本章小结第50-51页
6 微弱数字脉冲信号的自适应随机共振检测方法第51-59页
    6.1 引言第51页
    6.2 基于知识的粒子群算法的微弱数字脉冲信号自适应随机共振第51-55页
        6.2.1 数字脉冲信号第51-52页
        6.2.2 目标优化函数第52-53页
        6.2.3 基于知识的粒子群算法的微弱数字脉冲信号自适应随机共振流程第53-55页
    6.3 基于知识的粒子群算法的微弱数字脉冲信号自适应随机共振检测仿真第55-58页
        6.3.1 知识的粒子群算法与粒子群算法的性能比较第55-56页
        6.3.2 微弱数字脉冲信号检测第56-57页
        6.3.3 高速微弱数字脉冲信号检测第57-58页
    6.4 本章小结第58-59页
7 总结与展望第59-61页
    7.1 总结第59-60页
    7.2 展望第60-61页
8 致谢第61-63页
9 参考文献第63-68页
攻读硕士期间发表的论文第68页

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