| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 国内外钢板表面缺陷检测技术的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2 常见钢板表面缺陷无损检测方法 | 第12-15页 |
| 1.2.1 超声波无损检测技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 漏磁无损检测技术 | 第13-15页 |
| 1.2.3 超声波检测与漏磁检测的比较 | 第15页 |
| 1.3 钢板表面缺陷检测数据压缩的意义 | 第15-16页 |
| 1.4 钢板表面缺陷数据压缩方法的分类 | 第16-17页 |
| 1.5 数据压缩的主要性能指标 | 第17-18页 |
| 1.6 本文所做的主要工作 | 第18-21页 |
| 第2章 基于漏磁检测信号特征的数据压缩算法比较研究 | 第21-41页 |
| 2.1 钢板表面缺陷漏磁检测信号的特征分析 | 第21-23页 |
| 2.2 霍夫曼编码分析 | 第23-25页 |
| 2.3 预测编码分析 | 第25-28页 |
| 2.4 小波变换编码分析 | 第28-37页 |
| 2.4.1 小波变换基本概念 | 第28-29页 |
| 2.4.2 多分辨率分析及Mallat算法 | 第29-32页 |
| 2.4.3 小波变换编码 | 第32-37页 |
| 2.5 基于钢板表面缺陷漏磁检测信号特征的数据压缩方案选择 | 第37-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 基于SPIHT算法的漏磁检测数据压缩方法研究 | 第41-65页 |
| 3.1 钢板表面缺陷漏磁检测数据压缩流程 | 第41页 |
| 3.2 钢板表面缺陷漏磁检测数据预处理 | 第41-48页 |
| 3.2.1 钢板表面缺陷漏磁检测数据变换 | 第41-42页 |
| 3.2.2 直流平移分析 | 第42-45页 |
| 3.2.3 差分脉冲编码调制分析 | 第45-47页 |
| 3.2.4 预处理方案的选择 | 第47-48页 |
| 3.3 小波变换在钢板表面缺陷漏磁检测数据中的应用 | 第48-51页 |
| 3.3.1 Mallat算法在钢板表面缺陷漏磁检测数据中的应用 | 第48-49页 |
| 3.3.2 小波基的选择 | 第49-51页 |
| 3.4 SPIHT算法在钢板表面缺陷漏磁检测数据中的应用 | 第51-55页 |
| 3.4.1 SPIHT算法空间方向树及集合划分规则 | 第51-53页 |
| 3.4.2 基于钢板表面缺陷漏磁检测数据的SPIHT算法描述 | 第53-55页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第55-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第4章 基于改进SPIHT算法的漏磁检测数据压缩方法研究 | 第65-83页 |
| 4.1 SPIHT算法改进方案 | 第65-67页 |
| 4.2 整数小波变换在钢板表面缺陷漏磁检测数据中的应用 | 第67-72页 |
| 4.2.1 整数小波变换 | 第67-70页 |
| 4.2.2 小波基的选择 | 第70-71页 |
| 4.2.3 小波分解级数的确定 | 第71-72页 |
| 4.3 改进SPIHT算法在钢板表面缺陷漏磁检测数据中的应用 | 第72-74页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第74-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 攻读硕士期间所得成果 | 第91页 |
