小波分析在光谱数据去噪处理中的应用
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小波分析在光谱数据去噪处理中的应用
论文目录
摘要
第1-5 页
ABSTRACT
第5-11 页
第一章 绪论
第11-14 页
· 课题背景及意义
第11-12 页
· 本文的研究目的和所做的研究工作
第12-13 页
· 研究工具
第13-14 页
第二章 小波分析的理论基础
第14-38 页
· 连续小波分析
第14-16 页
· 连续小波分析的基本概念
第14-15 页
· 连续小波分析的时频窗口特性
第15-16 页
· 连续小波分析的重要性质
第16 页
· 小波分析和傅立叶分析的比较
第16-17 页
· 常用小波函数
第17-19 页
· 离散小波分析
第19-20 页
· 多分辨率分析
第20-31 页
· 小波包分析
第31-36 页
· 小波包的概念和定义
第32-33 页
· 小波包分解
第33-35 页
· 小波包算法
第35-36 页
· 最好基与代价函数
第36 页
· 本章小结
第36-38 页
第三章 基于小波分析的去噪方法研究
第38-49 页
· 引言
第38 页
· 基于小波分析模极大值的信号去噪方法
第38-42 页
· 小波分析与Lipschitz 指数的关系
第38-39 页
· 信号在小波分析下特性
第39-40 页
· 白噪声的模极大值传播特性
第40 页
· 小波模极大值消噪算法
第40-42 页
· 基于阈值的小波分析去噪方法
第42-46 页
· 含噪声信号的小波分析特性
第43-44 页
· 小波消噪阈值的选取规则
第44-46 页
· 仿真实验
第46-48 页
· 一维小波分析对平稳信号的消噪
第46-47 页
· 一维小波分析对非平稳信号的消噪
第47-48 页
· 本章小结
第48-49 页
第四章 小波分析去噪在近红外光谱预处理中的应用
第49-64 页
· 引言
第49 页
· 小波母函数的选择
第49-52 页
· 小波包分析去噪在牛奶近红外光谱分析中的应用
第52-57 页
· 阈值选择方法
第52-54 页
· 小波包分析对信号的消噪步骤
第54 页
· 仪器和光谱采集
第54 页
· 建模过程
第54-55 页
· 结果与分析
第55-57 页
· 小波分析去噪在人血清中葡萄糖的短波近红外定量分析中的应用
第57-62 页
· 仪器和光谱采集
第58-59 页
· 建模过程
第59 页
· 光谱数据的小波分析预处理
第59-60 页
· 利用iPLS 对葡萄糖光谱进行数据分析
第60-62 页
· 本章小结
第62-64 页
第五章 小波软件的编制
第64-71 页
· 小波软件
第64-68 页
· VC++程序设计
第68-71 页
第六章 总结
第71-73 页
· 主要结论
第71-72 页
· 存在的问题和主要展望
第72-73 页
参考文献
第73-77 页
附录
第77-85 页
攻读硕士学位期间已录用的论文
第85-86 页
致谢
第86-88 页
本篇论文共
88
页,
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。
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