基于小波变换和高阶谱分析的噪声源识别方法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第6页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第6-8页 |
| ·本文的研究内容 | 第8-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 噪声源识别理论与分析方法 | 第11-30页 |
| ·噪声的性质与度量 | 第11-15页 |
| ·噪声的性质 | 第11页 |
| ·噪声的物理度量 | 第11-12页 |
| ·噪声的主观评价 | 第12-15页 |
| ·基于ICA 的声源波达方向估计 | 第15-22页 |
| ·传统的波达方向估计 | 第15-17页 |
| ·独立分量分析理论 | 第17-20页 |
| ·基于独立分量分析的波达方向估计 | 第20-22页 |
| ·主噪声源信号的分析与特征提取 | 第22-29页 |
| ·传统的噪声信号分析与特征提取 | 第22页 |
| ·基于小波变换和高阶谱的时频统计分析 | 第22-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于小波变换和高阶谱分析的噪声源识别方法 | 第30-36页 |
| ·信号预处理 | 第30页 |
| ·噪声源波达方向估计及定位 | 第30-32页 |
| ·噪声源信号的时频高阶统计特征的分析与提取 | 第32-35页 |
| ·时频分析 | 第32-33页 |
| ·高阶统计分析 | 第33-35页 |
| ·时频高阶统计特征的分析与提取 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 噪声源识别软件的开发及实验研究 | 第36-57页 |
| ·噪声源识别软件的开发 | 第36-41页 |
| ·软件的预处理部分 | 第37-38页 |
| ·滤波方式、倍频程分析及时域分析部分 | 第38页 |
| ·传统谱分析和现代信号后处理部分 | 第38页 |
| ·声源定位部分 | 第38-40页 |
| ·图形控制与格式转换部分 | 第40-41页 |
| ·噪声源识别的实验验证 | 第41-56页 |
| ·实验数据采集系统 | 第41-44页 |
| ·实验仿真信号及其预处理 | 第44-49页 |
| ·混合阵列信号的盲源分离 | 第49页 |
| ·独立分量的功率谱分析 | 第49-52页 |
| ·独立分量的时频高阶统计分析 | 第52-55页 |
| ·噪声源的波达方向估计 | 第55-56页 |
| ·主噪声源的识别 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结 | 第57-59页 |
| ·研究成果 | 第57-58页 |
| ·研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第64-65页 |
