振动信号的稀疏去噪研究与应用



振动信号的稀疏去噪研究与应用

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振动信号的稀疏去噪研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
引言	第9-11页
1 绪论	第11-20页
· 课题背景及研究意义	第11-13页
· 研究现状与进展	第13-16页
· 振动信号去噪方法	第13-15页
· 压缩感知研究现状	第15-16页
· 关于本课题	第16-20页
· 课题预期达到的目标	第16-17页
· 研究思路与内容	第17-18页
· 本文结构安排	第18-20页
2 信号稀疏表示理论	第20-31页
· 压缩感知理论	第20-22页
· 信号稀疏表示	第22-30页
· 信号的稀疏性	第22-23页
· 信号的稀疏表示	第23-26页
· 稀疏分解算法	第26-30页
· 本章小结	第30-31页
3 稀疏去噪理论分析	第31-57页
· ARMA模型	第31-33页
· 稀疏表示中字典的选择与构造	第33-37页
· 典型稀疏字典	第33-35页
· 自适应冗余字典	第35-37页
· 基于信号模型的稀疏去噪算法	第37-47页
· 基于AR模型构造过完备稀疏基	第37-40页
· 信号去噪重构	第40-41页
· 对振动信号去噪实验仿真	第41-47页
· 基于字典训练的稀疏去噪算法	第47-55页
· 振动信号字典训练稀疏去噪改进算法	第48-49页
· 用训练字典对振动信号进行稀疏去噪仿真	第49-55页
· 本章小结	第55-57页
4 去噪算法实际应用	第57-63页
· 实际信号采集	第57-58页
· 用基于自适应过完备稀疏基算法对实际信号去噪	第58-60页
· 字典训练稀疏去噪算法对实际信号去噪	第60-62页
· 本章小结	第62-63页
5 总结与展望	第63-66页
· 总结	第63-64页
· 展望	第64-66页
参考文献	第66-68页
在学研究成果	第68-69页
致谢	第69页

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