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基于小波神经网络木质材料无损检测方法研究
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基于小波神经网络木质材料无损检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-7 页
1 引言第7-14 页
　　· 声发射检测技术的研究进展第7-11 页
　　　　· 声发射技术的发展过程以及在其他学科中的应用第7-8 页
　　　　· 声发射技术在木质材料中的应用研究现状第8-10 页
　　　　· 声发射检测技术的特点第10-11 页
　　· 信号处理技术发展概况第11-12 页
　　　　· 声发射信号分析处理技术的目的第11 页
　　　　· 声发射信号处理技术简介第11 页
　　　　· 小波分析声发射信号处理研究情况第11-12 页
　　　　· 神经网络声发射信号处理研究情况第12 页
　　· 本课题研究的目的与意义第12-13 页
　　· 本论文的安排和主要内容第13-14 页
2 声发射信号的检测方法第14-23 页
　　· 声发射信号的特点第14 页
　　· 检测系统的硬件构成第14-19 页
　　· 木质材料声发射检测实验方案第19-22 页
　　· 本章小结第22-23 页
3 声发射信号的小波包分析第23-33 页
　　· 小波分析第23-24 页
　　　　· 小波分析概述第23 页
　　　　· 小波分析Mallat算法第23-24 页
　　· 小波包分析第24-25 页
　　　　· 小波包定义第25 页
　　　　· 小波包分解的Mallet算法第25 页
　　· 利用小波包进行信号消噪处理第25-28 页
　　　　· 小波包消噪原理第26 页
　　　　· 小波包阈值消噪算法第26-27 页
　　　　· 小波包消噪中阈值的选取第27 页
　　　　· Matlab中实现小波包消噪第27-28 页
　　· 利用小波包进行木质材料缺陷的特征提取第28-32 页
　　　　· 特征提取过程第28-31 页
　　　　· Matlab中实现信号能量特征提取第31-32 页
　　· 本章小结第32-33 页
4 神经网络第33-43 页
　　· BP神经网络第33-36 页
　　　　· BP神经网络概述第33 页
　　　　· BP神经网络的结构第33-34 页
　　　　· BP神经网络的算法过程第34-35 页
　　　　· BP网络的算法框图第35-36 页
　　· BP网络的设计考虑第36-38 页
　　　　· 设计的理论依据第36-37 页
　　　　· 隐层数的确定第37 页
　　　　· 隐层节点数的确定第37 页
　　　　· 输入层与输出层节点数的确定第37 页
　　　　· 传递函数的选择第37-38 页
　　　　· 几个网络参数值的选择第38 页
　　· 小波分析与 BP网络的结合应用第38-42 页
　　　　· 构造训练样本第38-39 页
　　　　· 训练网络第39-41 页
　　　　· 网络训练结果第41 页
　　　　· 验证网络第41-42 页
　　· 本章小结第42-43 页
5基于 LabVIEW的声发射模式识别平台第43-51 页
　　· LabVIEW开发环境第43 页
　　· Matlab第43 页
　　· LabVIEW与Matlab第43-44 页
　　· 声发射检测系统程序流程图第44 页
　　· 小波神经网络声发射检测系统软件界面第44-50 页
　　　　· 小波包分析模块第45-48 页
　　　　· 神经网络识别模块第48-50 页
　　· 本章小结第50-51 页
6 结论第51-53 页
参考文献第53-56 页
个人简介第56-57 页
导师简介第57-58 页
获得成果目录清单第58-59 页
致谢第59页

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