| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 信号细微特征分析与处理系统概述 | 第14-15页 |
| 1.3 研究现状 | 第15-21页 |
| 1.3.1 暂态特征提取技术的现状分析 | 第15-16页 |
| 1.3.2 稳态特征提取技术的现状分析 | 第16-18页 |
| 1.3.3 分类技术现状分析 | 第18-21页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第21-25页 |
| 第二章 基于改进HHT的细微特征提取及个体识别方法 | 第25-39页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 方法原理 | 第25-31页 |
| 2.2.1 希尔伯特黄变换简介 | 第25-27页 |
| 2.2.2 EAD-DQ分解 | 第27-28页 |
| 2.2.3 改进HHT特征提取 | 第28-31页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第31-37页 |
| 2.3.1 实验设置 | 第31页 |
| 2.3.2 性能评价指标 | 第31页 |
| 2.3.3 仿真实验验证 | 第31-34页 |
| 2.3.4 实测信号分析 | 第34-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于改进双谱的细微特征提取及个体识别方法 | 第39-51页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 特征提取方法原理 | 第39-48页 |
| 3.2.1 高阶谱 | 第39-45页 |
| 3.2.2 改进双谱个体特征提取方法 | 第45-47页 |
| 3.2.3 特征提取及识别算法 | 第47-48页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 3.3.1 仿真信号识别率对比分析 | 第48-49页 |
| 3.3.2 实际信号识别率对比分析 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于高阶谱谱骨架的细微特征提取及个体识别方法 | 第51-59页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 基于波形骨架的信号细微特征识别 | 第51-55页 |
| 4.2.1 主曲线理论 | 第52-54页 |
| 4.2.2 分形骨架对比 | 第54-55页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于分形理论的细微特征提取及个体识别方法 | 第59-71页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 基于分形理论的特征提取 | 第59-63页 |
| 5.2.1 基于EMD的关联维数分析 | 第60页 |
| 5.2.2 信号的多重分形分析 | 第60-62页 |
| 5.2.3 特征提取步骤 | 第62-63页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第63-68页 |
| 5.3.1 基于EMD的关联维数特征提取 | 第63-65页 |
| 5.3.2 多重分形特征提取 | 第65-67页 |
| 5.3.3 分类识别结果 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 作者简历 | 第81页 |