地灾次声信号特征提取与聚类研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的内容结构安排 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 信号聚类 | 第15-21页 |
| 2.1 聚类 | 第15-18页 |
| 2.2 信号聚类方法 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 特征提取 | 第21-35页 |
| 3.1 小波变换 | 第22-26页 |
| 3.2 希尔伯特-黄变换 | 第26-34页 |
| 3.2.1 经验模态分解 | 第27-30页 |
| 3.2.2 希尔伯特变换 | 第30-32页 |
| 3.2.3 边际谱 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 聚类算法实现 | 第35-56页 |
| 4.1 相似度量方法 | 第35-36页 |
| 4.2 聚类效果评估 | 第36-39页 |
| 4.3 基于划分聚类算法 | 第39-44页 |
| 4.3.1 K-均值聚类算法 | 第39-41页 |
| 4.3.2 K-中心值算法 | 第41-44页 |
| 4.4 基于层次聚类算法 | 第44-47页 |
| 4.5 基于密度的聚类算法 | 第47-50页 |
| 4.6 基于模型的聚类算法 | 第50-55页 |
| 4.6.1 最大似然法 | 第50-51页 |
| 4.6.2 基于GMM聚类算法 | 第51-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 聚类结果对比与分析 | 第56-68页 |
| 5.1 地灾次声信号 | 第56-58页 |
| 5.2 次声信号聚类系统 | 第58-64页 |
| 5.3 聚类结果分析 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-71页 |
| 6.1 论文的主要工作和结论 | 第68-69页 |
| 6.1.1 论文的主要工作 | 第68-69页 |
| 6.1.2 论文的主要结论 | 第69页 |
| 6.2 对未来研究的展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 | 第75页 |
