| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 专业术语缩写表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第13-15页 |
| ·从航空运输的安全和经济性出发 | 第13-14页 |
| ·从舱音信息研究的复杂性出发 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·信息融合研究现状 | 第15-16页 |
| ·黑匣子舱音信息分析研究现状 | 第16-17页 |
| ·论文内容和结构安排 | 第17-18页 |
| ·论文内容 | 第17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 飞机舱音记录系统与飞机舱音信号 | 第19-28页 |
| ·舱音记录系统 | 第19-23页 |
| ·信号采集部分 | 第19-20页 |
| ·控制组件 | 第20页 |
| ·舱音记录器 | 第20-23页 |
| ·舱音信息 | 第23-24页 |
| ·舱音信息的分类 | 第24页 |
| ·舱音信息的特点 | 第24页 |
| ·舱音的辨听 | 第24-27页 |
| ·舱音的辨听流程 | 第24-25页 |
| ·影响舱音辨听效果的因素 | 第25-26页 |
| ·舱音信息的分析处理流程 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于MATLAB的飞机舱音分析及GUI系统设计 | 第28-37页 |
| ·MATLAB软件分析平台 | 第28页 |
| ·基于MATLAB噪声滤波的舱音样本语音增强 | 第28-29页 |
| ·舱音导入MATALB及时频案例分析 | 第29-32页 |
| ·载入典型舱音“火警警铃” | 第29-30页 |
| ·“火警警铃”舱音样本的频谱的分析 | 第30-31页 |
| ·声谱图分析 | 第31-32页 |
| ·舱音样本处理分析的MATLAB GUI设计 | 第32-36页 |
| ·GUI操作的优点 | 第32页 |
| ·GUI分析设计案例 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 信息融合理论基础 | 第37-45页 |
| ·信息融合的概念 | 第37-38页 |
| ·信息融合原理 | 第38页 |
| ·信息融合的层次 | 第38-39页 |
| ·信息融合功能模型 | 第39-41页 |
| ·JDL模型 | 第39-40页 |
| ·Dasarathy I/O模型 | 第40-41页 |
| ·信息融合结构模型 | 第41-42页 |
| ·信息融合数学方法 | 第42-43页 |
| ·加权平均法 | 第42页 |
| ·Bayes估计方法 | 第42-43页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第43页 |
| ·证据理论 | 第43页 |
| ·人工神经网络 | 第43页 |
| ·信息融合学科、技术的评价 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于产生式规则的飞机舱音故障诊断 | 第45-52页 |
| ·知识的表示 | 第45-46页 |
| ·产生式表示形式 | 第45页 |
| ·产生式规则的树形表示形式 | 第45页 |
| ·产生式规则的数学公式表示形式 | 第45-46页 |
| ·产生式规则原理 | 第46-48页 |
| ·产生式系统 | 第46页 |
| ·产生式推理机制 | 第46-48页 |
| ·产生式规则的优缺点 | 第48-49页 |
| ·基于产生式规则的舱音信号分析与诊断案例分析 | 第49-51页 |
| ·舱音声信息的特征库的建立 | 第49页 |
| ·产生式规则下的舱音分析诊断流程 | 第49-50页 |
| ·推理方法的选择及舱音声信号规则库的构建 | 第50页 |
| ·基于产生式规则的舱音声信号分析诊断 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 基于卡尔曼滤波的飞机舱音故障诊断 | 第52-60页 |
| ·卡尔曼滤波理论的发展 | 第52页 |
| ·随机线性离散系统的数学模型 | 第52-54页 |
| ·随机线性离散系统Kalman滤波方程 | 第54-56页 |
| ·基于卡尔曼滤波的典型飞机舱音案例分析 | 第56-59页 |
| ·卡尔曼滤波去噪分析 | 第56-58页 |
| ·卡尔曼滤波去噪信噪比分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 基于多属性融合及D-S证据理论的典型飞机舱音辨识 | 第60-69页 |
| ·多属性融合概述 | 第60-61页 |
| ·确定权重的方法 | 第60页 |
| ·多属性决策矩阵 | 第60页 |
| ·多属性融合方法 | 第60-61页 |
| ·基于多属性融合的典型飞机舱音处理 | 第61-62页 |
| ·典型舱音特征获取 | 第61页 |
| ·典型舱音特征矩阵 | 第61-62页 |
| ·多属性融合结果 | 第62页 |
| ·D-S证据理论 | 第62-64页 |
| ·概率分配函数 | 第63页 |
| ·信任函数和似然函数 | 第63-64页 |
| ·基于D-S证据理论的典型飞机舱音处理 | 第64-65页 |
| ·两种融合方法的对比案例分析 | 第65-68页 |
| ·基于多属性融合的方法 | 第66-67页 |
| ·基于D-S证据理论的信息融合方法 | 第67-68页 |
| ·本章小节 | 第68-69页 |
| 第8章 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和所开展的科研项目 | 第77页 |