小波变换和高阶统计量（高阶谱）在振动信号检测中的应用



小波变换和高阶统计量（高阶谱）在振动信号检测中的应用

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小波变换和高阶统计量（高阶谱）在振动信号检测中的应用

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-10页
第一章绪论	第10-16页
· 研究背景与选题的意义	第10-12页
· 高阶统计量理论的发展简介	第12-13页
· 小波分析理论的发展简介	第13-14页
· 本文的主要内容及结构	第14-16页
第二章信号检测的基本理论	第16-24页
· 引言	第16-17页
· 二元假设检测	第17-19页
· 二元假设检验	第17页
· 基本检测模型	第17页
· 信号检测系统的设计思想	第17-19页
· 判决准则	第19-24页
· 贝叶斯(Bayes)准则	第20-21页
· 最小错误概率准则	第21-22页
· 最大似然准则	第22页
· 奈曼—皮尔逊(Neyman-pearson)准则	第22-24页
第三章经典信号检测系统的研究	第24-35页
· 经典信号检测系统及其性能	第24-31页
· 经典信号检测系统	第24-28页
· 系统的检测性能	第28-31页
· 多种分布的噪声信号通过经典系统的仿真分析	第31-35页
· 信号模型	第31-32页
· 系统模型	第32页
· 仿真实验	第32-34页
· 经典检测系统的性能分析	第34页
· 结论	第34-35页
第四章基于高阶统计量的信号检测	第35-50页
· 概述	第35-36页
· 高阶矩与高阶累积量及其谱	第36-40页
· 高阶矩与高阶累积量的定义	第36-38页
· 随机过程的高阶矩和高阶累积量	第38-39页
· 高阶矩谱和高阶累积量谱	第39-40页
· 高斯过程的高阶矩和高阶累积量	第40-42页
· 单个高斯随机变量的高阶矩和高阶累积量	第40页
· 高斯随机向量的高阶矩和高阶累积量	第40-42页
· 高斯随机过程的高阶矩和高阶累积量	第42页
· 高阶累积量的性质	第42-43页
· 基于双谱的信号检测	第43-49页
· 模型与假设	第43-44页
· 双谱的估计	第44-46页
· 双谱检验统计量	第46-48页
· 检验功效	第48-49页
· 结论	第49-50页
第五章小波及小波包分析基本理论	第50-63页
· 小波分析	第50-51页
· 小波分析的定义	第50-51页
· 小波基的性质	第51页
· 连续小波变换理论	第51-53页
· 连续小波变换的定义	第51-52页
· 连续小波变换的性质	第52-53页
· 离散小波变换	第53-55页
· 离散小波变换	第53-54页
· 二进小波	第54-55页
· 多分辨分析原理	第55-56页
· 小波包理论的引入	第56-62页
· 小波包的定义	第57-59页
· 小波包的性质	第59页
· L~2(R)空间的小波包分解及小波包算法	第59-62页
· 本章小结	第62-63页
第六章小波包变换在非高斯噪声信号检测中的应用	第63-78页
· 理论依据及其仿真	第63-67页
· 理论依据	第63页
· 仿真	第63-66页
· 结论	第66-67页
· 小波包变换信号检测系统模型	第67-68页
· 小波包变换检测系统性能分析	第68-78页
· 仿真波形图	第68-76页
· 结论	第76-78页
第七章小波变换和高阶谱(高阶累积量)的联合应用	第78-85页
· 引言	第78页
· 小波包分解	第78-79页
· 基于高阶统计量的小波包去噪的瞬态信号检测方法	第79-81页
· 影响检测性能的主要参数的选取	第81页
· 仿真研究和实验数据处理	第81-84页
· 结论	第84-85页
全文总结	第85-87页
致谢	第87-88页
参考文献	第88-92页
附录	第92 页

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