独立分量分析在机械振动信号中的应用研究



独立分量分析在机械振动信号中的应用研究

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独立分量分析在机械振动信号中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-10 页
第1章绪论	第10-16 页
· 引言	第10-11 页
· 独立分量分析的发展历史	第11-13 页
· 独立分量分析的应用现状	第13-14 页
· 本文的研究内容	第14-16 页
第2章独立分量分析理论	第16-31 页
· 独立分量分析的定义	第16-18 页
· ICA的线性模型	第17-18 页
· 非线性ICA模型	第18 页
· ICA(BSS)混叠模型	第18-20 页
· 线性瞬时混叠模型	第18-19 页
· 线性卷积模型	第19 页
· 非线性混叠模型	第19-20 页
· 独立分量分析的假设条件	第20-23 页
· 统计独立性	第20-21 页
· 具有非高斯分布	第21-22 页
· 混合矩阵是方阵	第22-23 页
· 独立分量分析的不确定性	第23-24 页
· 方差(能量或幅值)的不确定性	第23 页
· 次序的不确定性	第23-24 页
· 等价性变化	第24-25 页
· 信息论的几个基本概念	第25-29 页
· 熵	第25-27 页
· Kullback-Leibler散度	第27 页
· 互信息	第27-29 页
· 负熵	第29 页
· 本章小结	第29-31 页
第3章独立分量分析的算法	第31-44 页
· 数据预处理	第32-34 页
· 数据的中心化	第32 页
· 数据的白化	第32-34 页
· 降维	第34 页
· 独立分量分析的独立性判据	第34-38 页
· 信息极大化判据	第34-35 页
· 极小化互信息判据	第35-36 页
· 非高斯性极大化判据	第36-38 页
· 极大似然估计判据	第38 页
· 用高阶统计量作独立性判据	第38 页
· 独立性判据的等价性	第38-39 页
· 独立分量分析的优化算法	第39-42 页
· 自然梯度算法	第40-41 页
· 梯度算法	第41 页
· 不动点迭代法	第41-42 页
· 分离效果的检验方法	第42-43 页
· PI(C)评价指标	第42 页
· 相关性指标	第42-43 页
· 本章小结	第43-44 页
第4章柴油机缸盖系统振动分析和实验设计	第44-52 页
· 柴油机的发火时序分析	第44-45 页
· 柴油机缸盖振动信号的性质	第45-47 页
· 柴油机工作时的主要激励源	第45-46 页
· 缸盖振动信号的频谱特性	第46-47 页
· 实验设计	第47-51 页
· 试验机型	第47-48 页
· 测试仪器与测点布置	第48-51 页
· 实验要点	第51 页
· 本章小结	第51-52 页
第5章基于独立分量分析的缸盖振动信号分离	第52-70 页
· FastICA(快速不动点)算法	第52-53 页
· 仿真试验	第53-63 页
· 非高斯信号分离试验	第53-57 页
· 柴油机仿真信号的分离试验	第57-63 页
· 柴油机缸盖振动信号的分离	第63-68 页
· 本章小结	第68-70 页
第6章总结与展望	第70-72 页
参考文献	第72-75 页
致谢	第75-76 页
攻读硕士期间发表的论文	第76 页

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