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基于主分量和独立分量分析的结构信号处理和损伤识别研究
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基于主分量和独立分量分析的结构信号处理和损伤识别研究
论文目录
 
中文摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-13 页
第1章 绪论第13-31 页
　　· 课题的背景及研究意义第13-15 页
　　· 结构损伤识别研究现状第15-22 页
　　　　· 基于动力指纹直接比较的损伤识别方法第15-17 页
　　　　· 基于模型修正的损伤识别方法第17 页
　　　　· 基于计算智能技术的损伤识别方法第17-21 页
　　　　· 基于统计方法的损伤识别方法第21-22 页
　　· 结构信号处理的研究现状第22-25 页
　　　　· 时域方法第23 页
　　　　· 频域方法第23-24 页
　　　　· 其他方法第24-25 页
　　· 主分量和独立分量分析在信号处理和损伤识别中的研究现状第25-28 页
　　　　· 主分量分析第26-27 页
　　　　· 独立分量分析第27-28 页
　　· 本文的主要工作第28-31 页
第2章 主分量分析的基本原理第31-49 页
　　· 基本概念第31-33 页
　　　　· 相关和不相关第31-33 页
　　　　· 白化第33 页
　　· PCA基本原理第33-39 页
　　　　· PCA数学模型第33-34 页
　　　　· 主分量的计算第34-39 页
　　· 基于PCA的信号预处理第39-47 页
　　　　· PCA降维第40-41 页
　　　　· PCA降维的作用第41-42 页
　　　　· 算例分析第42-47 页
　　· 本章小结第47-49 页
第3章 独立分量分析的基本原理第49-67 页
　　· 基本概念第49-50 页
　　　　· 统计独立性第49-50 页
　　　　· 中心极限定理第50 页
　　· 独立分量分析的定义第50-52 页
　　　　· ICA的数学模型第50-51 页
　　　　· ICA的约束条件和不确定性第51-52 页
　　· 独立分量分析的预处理第52-54 页
　　　　· 中心化第53 页
　　　　· 白化第53-54 页
　　　　· PCA第54 页
　　· ICA方法第54-65 页
　　　　· ICA的目标函数第55-60 页
　　　　· ICA的优化算法第60-65 页
　　· 本章小结第65-67 页
第4章 基于独立分量分析的结构信号降噪处理第67-95 页
　　· 噪声的产生第67-76 页
　　　　· 噪声的来源第68-71 页
　　　　· 噪声在频域内的表现形式第71-76 页
　　· 抗噪声干扰技术第76-79 页
　　　　· 硬件方法第76-78 页
　　　　· 计算处理方法第78-79 页
　　· ICA降噪处理第79-82 页
　　　　· 有噪声的ICA模型第79-80 页
　　　　· 基于ICA的降噪方法第80-81 页
　　　　· 降噪后信号重构第81-82 页
　　· 实验及分析第82-94 页
　　　　· 实验概述第82 页
　　　　· 同测点扩展通道降噪第82-87 页
　　　　· 多通道信号增加噪声通道降噪第87-94 页
　　· 本章小结第94-95 页
第5章 结构损伤特征提取第95-119 页
　　· 结构损伤识别与特征提取第95-97 页
　　　　· 结构损伤识别与模式识别第95-96 页
　　　　· 基于结构振动信号的特征提取第96-97 页
　　· 基于PCA的结构损伤特征提取第97-104 页
　　　　· 结构状态的PCA特征第97-102 页
　　　　· PCA特征指标第102-103 页
　　　　· PCA损伤特征提取思路第103-104 页
　　· 基于ICA的结构损伤特征提取第104-109 页
　　　　· ICA相关特征第104-106 页
　　　　· ICA特征指标第106-108 页
　　　　· ICA损伤特征提取思路第108-109 页
　　· 实验分析第109-117 页
　　　　· 实验概述第109-110 页
　　　　· 基于PCA的结构损伤特征提取第110-113 页
　　　　· 基于ICA的结构损伤特征提取第113-117 页
　　· 本章小结第117-119 页
第6章 总结与展望第119-122 页
　　· 全文总结第119-120 页
　　· 展望第120-122 页
参考文献第122-131 页
致谢第131-132 页
攻读博士学位期间参加的科研项目和发表的学术论文第132 页

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