基于振动信号的轮式机器人地面分类方法研究



基于振动信号的轮式机器人地面分类方法研究

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基于振动信号的轮式机器人地面分类方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-24页
· 轮式机器人地面分类系统	第12-13页
· 研究的目的与意义	第13-15页
· 移动机器人地面分类方法的国内外研究现状	第15-20页
· 移动机器人地面分类方法的国外研究现状	第15-19页
· 移动机器人地面分类方法的国内研究现状	第19-20页
· 轮式机器人地面分类需要解决的两个问题	第20-22页
· 本文的主要研究内容和结构	第22-24页
第2章实验数据的采集	第24-37页
· 实验的目的	第24页
· 实验系统	第24-30页
· 机器人的结构与传感器	第25-27页
· 动态信号测试分析系统与台式电脑	第27-29页
· 实验地面	第29-30页
· 实验方案与数据采集过程	第30-34页
· 实验数据处理与分析	第34-35页
· 本章小结	第35-37页
第3章基于改进的k -近邻方法的地面分类	第37-56页
· 地面特征	第37-40页
· kNN法存在的问题	第40-42页
· 改进的kNN方法	第42-44页
· 改进的 kNN 法原理	第42-43页
· 改进的 kNN 算法描述	第43-44页
· 基于改进kNN法的地面分类算法流程图	第44页
· 实验结果及分析	第44-54页
· 单一传感器数据的实验结果及分析	第44-51页
· 融合数据的实验结果及分析	第51-54页
· 本章小结	第54-56页
第4章基于改进的概率神经网络方法的地面分类	第56-68页
· PNN 方法存在的问题	第56-58页
· 改进的 PNN 方法	第58-63页
· 平滑因子σ的迭代寻优方法	第58-59页
· 平滑因子σ对分类准确率的影响	第59-63页
· 改进的 PNN 算法描述	第63页
· 基于改进 PNN 的地面分类算法流程图	第63-64页
· 实验结果及分析	第64-67页
· 本章小结	第67-68页
第5章基于改进的一对一支持向量机方法的地面分类	第68-86页
· SVM 方法存在的问题	第68-74页
· 改进的一对一 SVM 方法	第74-79页
· 改进的一对一 SVM 方法原理	第74-75页
· 使用 LIBSVM 软件中一对一 SVM 二值分类程序的主要过程	第75-78页
· 改进的一对一 SVM 算法描述	第78-79页
· 基于改进的一对一 SVM 的地面分类算法流程图	第79-80页
· 实验结果及分析	第80-82页
· 改进的kNN、改进的 PNN 及改进的一对一 SVM 方法的比较	第82-85页
· 本章小结	第85-86页
第6章基于奇异值分解的地面分类方法及不同方法的比较	第86-115页
· 基于奇异值分解（SVD）的地面分类	第86-91页
· 基于奇异值分解的特征提取方法	第86-88页
· 基于奇异值分解的特征提取算法描述	第88页
· 基于奇异值分解的地面分类算法流程图	第88-89页
· 实验结果及分析	第89-91页
· 基于快速傅里叶变换（FFT）的地面分类	第91-101页
· 离散傅里叶变换(DFT)	第91-92页
· 快速傅里叶变换（FFT）	第92-93页
· 按时间抽取（DIT）基-2FFT 算法	第93-94页
· 基于 FFT 的特征提取方法	第94-97页
· 基于 FFT 的特征提取算法描述	第97-98页
· 基于 FFT 的地面分类算法流程图	第98页
· 实验结果及分析	第98-101页
· 基于功率谱密度（PSD）的地面分类	第101-112页
· 功率谱估计的经典方法	第101-105页
· 基于 PSD 的特征提取方法	第105-108页
· 基于 PSD 的特征提取算法描述	第108-109页
· 基于 PSD 的地面分类算法流程图	第109页
· 实验结果及分析	第109-112页
· 三种特征提取方法的比较	第112-114页
· 本章小结	第114-115页
结论	第115-117页
参考文献	第117-127页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第127-128页
致谢	第128-129页
个人简历	第129 页

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