| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·背景及意义 | 第13-14页 |
| ·防抱死制动系统ABS概述 | 第13页 |
| ·防抱死制动系统ABS发展史 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14页 |
| ·轮速信号处理综述 | 第14-17页 |
| ·数字滤波技术 | 第14-16页 |
| ·基于统计理论的滤波方法 | 第16页 |
| ·小波分析 | 第16-17页 |
| ·参考车速处理方法综述 | 第17-18页 |
| ·最大轮速法 | 第17页 |
| ·斜率法 | 第17页 |
| ·综合法 | 第17-18页 |
| ·基于车辆制动学模型的参考车速算法 | 第18页 |
| ·多传感器数据融合估计算法 | 第18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-20页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·技术思路 | 第19-20页 |
| 第二章 试验数据采集 | 第20-29页 |
| ·防抱死制动系统ABS结构及工作原理 | 第20-24页 |
| ·ABS结构 | 第20页 |
| ·ABS理论基础 | 第20-23页 |
| ·ABS工作过程 | 第23-24页 |
| ·ABS试验台及试验过程介绍 | 第24-25页 |
| ·ABS试验台简介 | 第24页 |
| ·试验过程及结果 | 第24-25页 |
| ·试验数据的预处理 | 第25-28页 |
| ·轮速传感器的工作原理 | 第25页 |
| ·轮速计算方法分析 | 第25-26页 |
| ·ABS试验台数据预处理 | 第26-27页 |
| ·计算车速与轮速 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 小波分析 | 第29-39页 |
| ·小波分析概述 | 第29页 |
| ·小波分析发展概况 | 第29页 |
| ·小波分析的优点及应用现状 | 第29页 |
| ·小波变换理论基础 | 第29-32页 |
| ·连续小波变换 | 第29-31页 |
| ·离散小波变换与二进小波变换 | 第31页 |
| ·小波框架 | 第31-32页 |
| ·正交小波 | 第32页 |
| ·多分辨率分析 | 第32-34页 |
| ·尺度函数与尺度空间 | 第32-33页 |
| ·多分辨率分析 | 第33页 |
| ·小波函数与小波空间 | 第33-34页 |
| ·正交小波变换与多分辨率分析 | 第34页 |
| ·Mallat算法 | 第34-36页 |
| ·二尺度方程 | 第34-35页 |
| ·Mallat算法 | 第35-36页 |
| ·小波去噪方法简介 | 第36-38页 |
| ·小波阈值去噪 | 第36-37页 |
| ·小波系数相关性去噪 | 第37页 |
| ·小波分析模极大值去噪 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于模极大值的ABS轮速信号处理 | 第39-49页 |
| ·模极大值和奇异性指数 | 第39-40页 |
| ·模极大值定义 | 第39页 |
| ·奇异性指数 | 第39-40页 |
| ·信号奇异点和白噪声小波变换模极大值的尺度传播特性 | 第40-41页 |
| ·信号奇异点的小波变换模极大值的尺度传播特性 | 第40页 |
| ·白噪声的小波变换模极大值的尺度传播特性 | 第40-41页 |
| ·尺度跟踪理论 | 第41页 |
| ·去噪算法 | 第41-44页 |
| ·对信号进行二进小波变换 | 第42页 |
| ·采用层间相关搜索去除噪声的模极大值 | 第42-43页 |
| ·利用保留的模极大值重构 | 第43-44页 |
| ·ABS轮速信号处理 | 第44-47页 |
| ·二进小波变换 | 第44-45页 |
| ·采用层间相关搜索去除噪声的模极大值 | 第45-46页 |
| ·利用保留的模极大值重构信号 | 第46-47页 |
| ·轮速信号信噪比计算分析 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于数据融合估计理论的参考车速估计 | 第49-63页 |
| ·数据融合概述 | 第49-50页 |
| ·数据融合技术的优势 | 第49页 |
| ·数据融合的结构 | 第49-50页 |
| ·多传感器信息融合算法 | 第50-51页 |
| ·基于权系数的融合方法 | 第50页 |
| ·贝叶斯估计法 | 第50页 |
| ·基于模糊神经网络的融合方法 | 第50-51页 |
| ·基于卡尔曼滤波的融合方法 | 第51页 |
| ·最优估计理论 | 第51-53页 |
| ·最小二乘估计 | 第51-52页 |
| ·加权最小二乘估计 | 第52页 |
| ·最小方差估计 | 第52页 |
| ·线性最小方差估计 | 第52-53页 |
| ·基于融合估计理论的卡尔曼滤波 | 第53-58页 |
| ·经典卡尔曼滤波理论 | 第53-54页 |
| ·多传感器集中式卡尔曼数据融合滤波 | 第54-55页 |
| ·多传感器分散卡尔曼数据融合滤波 | 第55-58页 |
| ·参考车速估计 | 第58-62页 |
| ·基于综合法的参考车速估算 | 第58-59页 |
| ·基于融合估计算法的参考车速计算 | 第59-61页 |
| ·两种参考车速估算方法比较 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |