| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-13页 |
| ·课题来源 | 第7页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7页 |
| ·小波分析发展及其研究现状 | 第7-8页 |
| ·神经网络的研究现状及其发展 | 第8-10页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第10-13页 |
| 第2章 小波变换的基本理论 | 第13-22页 |
| ·小波变换基本原理 | 第13-20页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第13-15页 |
| ·一维连续小波变换 | 第15-18页 |
| ·离散小波变换 | 第18页 |
| ·离散小波变换的Mallat 算法 | 第18-20页 |
| ·多分辨率分析 | 第20-22页 |
| 第3章 神经网络的基本理论 | 第22-30页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第22-25页 |
| ·神经网络的定义和特点 | 第22-23页 |
| ·神经元模型 | 第23-25页 |
| ·神经网络的组成结构 | 第25-27页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第25-26页 |
| ·神经网络的分类 | 第26-27页 |
| ·神经网络的学习过程 | 第27-28页 |
| ·神经网络在信号处理中的应用 | 第28-30页 |
| 第4章 双模噪声的数学模型 | 第30-37页 |
| ·双模噪声研究的理论意义 | 第30页 |
| ·双模噪声的研究现状 | 第30页 |
| ·双模噪声的数学模型 | 第30-32页 |
| ·三种简化双模噪声的数字特征 | 第32-36页 |
| ·三种简化双模噪声模型间的关系 | 第36-37页 |
| 第5章 双模噪声下基于小波变换的信号去噪的研究 | 第37-45页 |
| ·小波变换的去噪原理 | 第37-38页 |
| ·硬阈值处理函数和软阈值处理函数 | 第38-39页 |
| ·改进的阈值函数 | 第39-40页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第40-43页 |
| ·信号去噪效果的评价指标 | 第40-41页 |
| ·实验仿真 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第43-45页 |
| 第6章 双模噪声下基于小波神经网络的信号去噪的研究 | 第45-56页 |
| ·小波神经网络的概念和应用 | 第45-46页 |
| ·小波神经网络的分类 | 第46-47页 |
| ·小波神经网络的结构 | 第47-50页 |
| ·基于小波神经网络的信号去噪算法 | 第50-51页 |
| ·小波网络的去噪仿真研究 | 第51-54页 |
| ·不同小波基函数的去噪效果 | 第54-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 论文作者硕士期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |