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基于混沌和神经网络的微弱信号检测方法

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基于混沌和神经网络的微弱信号检测方法
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  · 混沌理论的研究现状与应用第10-12页
    · 混沌理论的研究情况第11页
    · 混沌的工程应用第11-12页
  · 微弱信号检测的原理及发展历程第12-13页
  · 混沌理论在微弱信号检测中的应用第13-14页
  · 论文工作第14-15页
第2章 混沌振子检测微弱信号的原理第15-31页
  · Duffing 系统的基本原理第15-22页
    · Duffing 系统的数学模型第15-17页
    · Duffing 系统的轨道表示第17-19页
    · Duffing 系统的分叉值第19-22页
  · 混沌振子的参数敏感性第22-25页
    · 初值敏感性的概念第22-24页
    · Duffing 系统的初值敏感性第24-25页
  · Duffing 系统的周期轨道第25-26页
  · 检测微弱信号的系统建模第26-29页
    · Duffing 振子的仿真建模第26-28页
    · Duffing 系统离散化步长 h 的选择对系统特性的影响第28-29页
  · Duffing 方程的改进第29-30页
  · 本章小结第30-31页
第3章 混沌振子检测模型的仿真实验和特性分析第31-39页
  · Duffing 振子检测模型的仿真实验第31-36页
    · 白噪声背景下的仿真实验第31-34页
    · 有色噪声背景下的仿真实验第34-36页
  · 混沌振子检测的性能分析第36-38页
    · 混沌振子检测微弱信号的长处第36-37页
    · 混沌振子检测微弱信号的不足及改善第37-38页
  · 本章小结第38-39页
第4章 时间序列的重构相空间第39-47页
  · 重构相空间的理论与 Takens 定理第39-42页
    · 延迟坐标相空间重构法第39-40页
    · 导数相空间重构法第40页
    · 主分量相空间重构法第40-42页
  · 确定重构相空间延迟时间的方法第42-44页
    · 自相关法第42-43页
    · 复自相关法第43-44页
    · 互信息量法第44页
  · 确定重构相空间嵌入维的方法第44-46页
    · G-P 关联维数法第44-45页
    · 伪邻近点法第45-46页
  · 本章小结第46-47页
第5章 径向基函数神经网络进行时间序列预测的原理第47-55页
  · RBF 神经网络的结构第47-48页
  · RBF 神经网络的学习算法第48-53页
  · RBF 神经网络的逼近特性第53-54页
  · 本章小结第54-55页
第6章 混沌时间序列的神经网络预测方法第55-79页
  · 混沌背景预测标准第55-59页
    · 拓扑不变性第55页
    · 局部预测性第55-59页
  · 混沌时序的重构相空间参数的确定第59-61页
    · 嵌入维的确定第59-60页
    · 延迟时间的确定第60-61页
  · 混沌背景预测的 RBF 神经网络参数的确定第61-65页
    · RBF 网络预测模型的参数的讨论第61-64页
    · 最优 RBF 网络预测模型的 K 值第64-65页
  · 混沌背景下微弱谐波信号的检测模型第65-67页
  · 混沌背景下微弱谐波信号检测的仿真实验第67-75页
    · 混沌背景信号为洛伦兹系统分量下的仿真实验第67-72页
    · 混沌背景信号为 Duffing 系统分量下的仿真实验第72-75页
  · 误差分析第75-78页
  · 本章小结第78-79页
结论第79-81页
参考文献第81-84页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-85页
致谢第85页

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