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基于小波及聚类分析的空间相机电磁兼容故障诊断

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 相关领域的研究现状第10-12页
        1.2.1 电磁兼容研究现状第10-11页
        1.2.2 电磁兼容故障诊断发展状况第11-12页
    1.3 本文的主要工作及安排第12-15页
第2章 空间相机EMC故障诊断方案设计第15-23页
    2.1 传统的EMC故障诊断方法及不足第15-18页
    2.2 基于模式识别的故障诊断方法第18-22页
        2.2.1 模式识别第18-19页
        2.2.2 改进的空间相机EMC诊断方案第19-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 小波分析及聚类分析理论第23-35页
    3.1 小波分析理论第23-30页
        3.1.1 傅立叶变换第23-24页
        3.1.2 小波变换第24-27页
        3.1.3 多分辨率分析第27-28页
        3.1.4 小波包第28-30页
    3.2 聚类分析理论第30-34页
        3.2.1 聚类分析概述第30-31页
        3.2.2 数据的相似性度量第31-33页
        3.2.3 几种常见的聚类分析算法第33-34页
    3.3 本章小结第34-35页
第4章 空间相机电磁兼容性及测试方法的研究第35-43页
    4.1 空间相机的电磁兼容测试方法第35-38页
        4.1.1 电磁兼容测试标准第35-36页
        4.1.2 空间相机电磁兼容测试项目第36-38页
    4.2 空间相机的电子学组成及结构第38-40页
    4.3 空间相机的电磁干扰源及耦合途径第40-42页
        4.3.1 空间相机电磁干扰源第40-41页
        4.3.2 空间相机干扰耦合途径第41-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 基于小波及聚类分析的空间相机EMC诊断方法第43-67页
    5.1 基于小波及聚类分析的故障诊断方案第43-44页
    5.2 空间相机电磁辐射发射测试数据的特征选择第44-46页
    5.3 信号特征提取第46-55页
        5.3.1 基于小波包的信号能量参数提取第46-53页
        5.3.2 信号包络特征提取第53-54页
        5.3.3 信号峰值特征提取第54-55页
    5.4 基于聚类分析的分类器的构建第55-62页
        5.4.1 测试数据聚类第55-59页
        5.4.2 特征样本库的建立第59-61页
        5.4.3 数据分类匹配第61-62页
    5.5 测试数据验证及结果分析第62-66页
    5.6 本章小结第66-67页
第6章 总结与展望第67-69页
    6.1 全文总结第67页
    6.2 工作展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第75页

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