动态测试信号降噪及系统动态补偿方法研究



动态测试信号降噪及系统动态补偿方法研究

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动态测试信号降噪及系统动态补偿方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
·绪论	第10-18页
· 课题研究背景、目的及意义	第10-11页
· 课题所涉及国内外研究现状	第11-15页
· 测试信号去噪技术国内外研究现状	第11-13页
· 传感器非线性校正技术的国内外研究现状	第13-14页
· 传感器动态补偿技术国内外研究现状	第14-15页
· 课题研究内容与创新点	第15-16页
· 论文章节安排	第16-17页
· 本章小结	第17-18页
·传感器的动态特性描述及一般模型	第18-26页
· 测试系统动态特性描述方程	第18-20页
· 常系数微分方程	第18-19页
· 差分方程	第19页
· 传递函数	第19-20页
· 测试系统动态性能指标	第20-22页
· 时间域动态性能指标	第20-21页
· 频率域动态性能指标	第21-22页
· 动态误差与动态补偿	第22-23页
· 传感器的动态标定	第23-24页
· 传感器的一般模型	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
·基于小波分解的信号降噪方法研究	第26-39页
· 基于数字滤波器的去噪方法	第26-28页
· 小波分析的理论基础	第28-34页
· 小波变换	第29-30页
· 分解算法	第30-31页
· 经典小波基及其选择	第31-34页
· 基于小波技术的信号去噪方法	第34-35页
· 小波技术在信号去噪中的应用举例	第35-38页
· 本章小结	第38-39页
·基于稀疏分解的信号降噪方法研究	第39-49页
· 匹配跟踪(MP)算法	第39-40页
· 原子库的构建	第40-41页
· 自适应遗传算法对稀疏分解的改进	第41-44页
· 基于相干比阈值的迭代终止条件	第44-46页
· 稀疏分解在测试信号去噪中的应用举例	第46-48页
· 本章小结	第48-49页
·传感器非线性校正	第49-59页
· 引言	第49页
· 基于最小二乘多项式拟合的非线性拟合	第49-54页
· 基于 BP 神经网络的非线性拟合	第54-58页
· BP 神经网络模型	第54-55页
· BP 神经网络参数设置及在 MATLAB 平台下的实现	第55-58页
· 本章小结	第58-59页
·传感器动态补偿方法研究	第59-73页
· 引言	第59页
· 动态补偿滤波器阶次的确定	第59-62页
· 动态补偿滤波器参数的辨识	第62-64页
· 常用传感器的动态补偿	第64-72页
· 热电偶的动态补偿	第64-68页
· 压力传感器的动态补偿	第68-72页
· 本章小结	第72-73页
·总结与展望	第73-75页
· 本文总结	第73-74页
· 工作展望	第74-75页
参考文献	第75-78页
攻读硕士期间发表的论文及参与课题情况	第78-79页
致谢	第79 页

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