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海杂波混沌分形特性分析、建模及小目标检测

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-22页
   ·课题研究的目的和意义第13-14页
   ·课题国内外研究现状第14-19页
     ·海杂波的混沌动态特性研究现状第14-16页
     ·海杂波的分形特性研究现状第16-17页
     ·海杂波背景下小目标检测研究现状第17-19页
   ·论文的主要研究内容第19-22页
第2章 海杂波的混沌特性分析与建模第22-44页
   ·实验数据说明第22-25页
   ·海杂波时间序列的混沌特性分析第25-38页
     ·相空间重构第26-32页
     ·关联维第32-34页
     ·Lyapunov指数第34-35页
     ·Kolmogorov熵第35-38页
   ·海杂波时空混沌特性分析与建模第38-43页
     ·海杂波时空混沌描述第38-40页
     ·关联长度第40-41页
     ·耦合映像格子第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 海杂波的分形特性分析与建模第44-63页
   ·几种常用分形维的计算方法第45-48页
     ·相似维数第45-46页
     ·容量维数第46页
     ·合维数第46-47页
     ·信息维数第47页
     ·广义维数第47-48页
   ·海杂波分数布朗运动模型第48-54页
     ·分数布朗运动第48-49页
     ·Hurst指数计算第49-54页
   ·海杂波多重分形特性分析第54-61页
     ·基于WTMM的海杂波多重分形分析第54-57页
     ·基于MFDFA的海杂波多重分形分析第57-61页
   ·基于时空域的海杂波分形特性的分析第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第4章 海杂波的短时非线性预测第63-77页
   ·预测效果评价指标第63-64页
   ·海杂波时间序列的短时预测第64-72页
     ·基于加权一阶局域法的海杂波时间序列预测第64-65页
     ·基于归一化RBF神经网络的海杂波时间序列预测第65-67页
     ·基于Volterra预测器的海杂波时间序列预测第67-70页
     ·基于LSSVM的海杂波时间序列预测第70-72页
   ·基于LSSVM-CML的海杂波时空预测第72-75页
     ·LSSVM-CML算法第73-74页
     ·预测效果第74-75页
   ·各种方法预测效果的分析与讨论第75-76页
   ·本章小结第76-77页
第5章 海杂波背景下小目标检测第77-105页
   ·基于LSSVM-CML算法的小目标检测第78-82页
     ·RBF算法检测小目标第78-79页
     ·LSSVM-CML算法检测小目标第79-81页
     ·检测实验结果分析第81-82页
   ·基于广义分形维偏差的小目标检测第82-86页
     ·广义分形维偏差法检测小目标第82-84页
     ·检测实验结果分析第84-86页
   ·基于时间-Doppler分析法的小目标检测第86-93页
     ·时间-Doppler分析法第86-87页
     ·时间-Doppler分析法检测小目标第87-89页
     ·检测实验结果分析第89-93页
   ·基于局部幅值统计法的小目标检测第93-103页
     ·最大幅值法第93-99页
     ·幅值标准偏差法第99-102页
     ·检测实验结果分析第102-103页
   ·本章小结第103-105页
第6章 海杂波的噪声去除第105-127页
   ·海杂波的噪声来源和常用去噪算法分析第105-109页
     ·噪声来源第105页
     ·常用去噪算法分析第105-109页
     ·去噪效果的衡量标准第109页
   ·海杂波信号的小波去噪第109-117页
     ·小波阈值去噪及改进第109-115页
     ·基于小波算法的海杂波信号去噪第115-117页
   ·海杂波信号的EMD算法去噪第117-125页
     ·EMD算法第117-119页
     ·噪声判断准则第119-121页
     ·基于EMD算法的海杂波噪声滤除第121-125页
   ·各种方法去噪分析第125-126页
   ·本章小结第126-127页
结论第127-130页
参考文献第130-144页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第144-146页
致谢第146-147页
附录第147-148页

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