| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-28页 |
| ·论文的研究背景和选题意义 | 第11-15页 |
| ·局域波法理论、方法及其工程应用现状 | 第15-25页 |
| ·局域波理论的起源 | 第15-17页 |
| ·局域波理论与方法及其发展状况 | 第17-23页 |
| ·局域波法的工程应用现状 | 第23-25页 |
| ·论文的结构安排与主要工作 | 第25-28页 |
| ·论文研究的主要问题 | 第25页 |
| ·论文的研究内容和章节安排 | 第25-28页 |
| 2 局域波分解与小波分解的比较 | 第28-40页 |
| ·局域波分解与小波分解的原理比较 | 第28-29页 |
| ·局域波分解与小波分解的特性比较 | 第29-30页 |
| ·局域波分解与小波分解的应用比较 | 第30-38页 |
| ·信号分解 | 第30-32页 |
| ·奇异性检测 | 第32-36页 |
| ·数据压缩 | 第36-37页 |
| ·非平稳信号的时频分析 | 第37-38页 |
| ·局域波与小波现存问题的分析 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 3 局域波分解特点的深入研究 | 第40-59页 |
| ·局域波分解能力分析 | 第40-49页 |
| ·采样频率对局域波分解能力的影响 | 第40-42页 |
| ·频率差、能量差与局域波分解能力的关系 | 第42-46页 |
| ·正(余)弦调幅信号的局域波分析 | 第46-49页 |
| ·局域波基本模式分量的Hilbert变换的深入研究 | 第49-54页 |
| ·局域波分解的伪分量分析 | 第54-58页 |
| ·局域波过分解原因分析 | 第54-55页 |
| ·伪分量鉴别方法 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 4 基于局域波分解的信号降噪 | 第59-69页 |
| ·基于相关分析的信号降噪 | 第59-61页 |
| ·基于基本模式噪声判别的信号降噪 | 第61-63页 |
| ·噪声判别方法 | 第61-62页 |
| ·基于噪声判别的信号降噪 | 第62-63页 |
| ·基于局域波降噪的变速箱故障诊断 | 第63-67页 |
| ·变速箱故障分析 | 第64页 |
| ·变速箱故障诊断 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 5 基于局域波分解的趋势成分提取和应用 | 第69-87页 |
| ·局域波分解趋势项的特点分析 | 第69-70页 |
| ·基于局域波分解的缓变趋势提取方法 | 第70-72页 |
| ·基于局域波分解缓变趋势提取的非参数密度与回归估计 | 第72-77页 |
| ·概率密度估计 | 第72-74页 |
| ·回归估计 | 第74-77页 |
| ·基于局域波分解趋势项的非参数瞬时频率估计 | 第77-82页 |
| ·信号的瞬时频率与极大似然估计 | 第77-78页 |
| ·基于局域波分解趋势项的瞬时频率估计与仿真 | 第78-82页 |
| ·柴油机不同喷油状况下的绝对趋势分析 | 第82-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 6 局域波近似熵及其在故障诊断中的应用 | 第87-102页 |
| ·局域波近似熵 | 第87-91页 |
| ·近似熵 | 第87-89页 |
| ·近似熵的特点及工程应用分析 | 第89-90页 |
| ·局域波近似熵 | 第90-91页 |
| ·基于局域波近似熵的齿轮箱故障诊断 | 第91-94页 |
| ·局域波近似熵在转子故障分类中的应用 | 第94-101页 |
| ·转子故障的局域波近似熵分析 | 第94-98页 |
| ·转子故障的概率神经网络(PNN)分类 | 第98-101页 |
| ·小结 | 第101-102页 |
| 结论 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-110页 |
| 附录A 局域波的几种分解算法 | 第110-112页 |
| 附录B 局域波的边界处理方法 | 第112-114页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文情况 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第116页 |