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基于全相位滤波的DMZI周界安防系统入侵识别算法研究
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基于全相位滤波的DMZI周界安防系统入侵识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
　　1.1 引言第9-10页
　　1.2 论文研究背景第10-13页
　　　　1.2.1 光纤传感器的发展第10-11页
　　　　1.2.2 用于模式分类的人工神经网络发展第11-12页
　　　　1.2.3 光纤周界防范技术研究现状第12-13页
　　1.3 论文研究意义第13-14页
　　1.4 主要内容与结构安排第14-15页
第二章 用于光纤振动信号信息提取的数字滤波方法第15-27页
　　2.1 数字滤波在DMZI光纤振动信号分析的意义第15-16页
　　2.2 数字滤波基本概念第16-17页
　　　　2.2.1 数字滤波器第16页
　　　　2.2.2 数字滤波器组第16-17页
　　2.3 FIR滤波器频率采样设计法第17-20页
　　　　2.3.1 基本设计思想第17-18页
　　　　2.3.2 线性相位约束条件第18-19页
　　　　2.3.3 逼近误差及其改进措施第19-20页
　　2.4 全相位滤波第20-23页
　　　　2.4.1 全相位数据预处理第20-22页
　　　　2.4.2 全相位等效FIR滤波器第22-23页
　　2.5 小波滤波器组第23-26页
　　　　2.5.1 小波变换第24-25页
　　　　2.5.2 小波包变换第25-26页
　　2.6 本章小结第26-27页
第三章 DMZI系统与侵犯动作识别方案总体介绍第27-33页
　　3.1 周界防范系统可行性分析第27-30页
　　　　3.1.1 Michelson光纤周界安防系统第27-28页
　　　　3.1.2 Sagnac干涉型光纤周界安防系统第28-29页
　　　　3.1.3 Mach-Zehnder光纤周界安防系统第29-30页
　　3.2 DMZI周界安防系统系统第30-31页
　　3.3 侵犯动作识别方案总框图第31-32页
　　3.4 本章小结第32-33页
第四章 端点检测算法第33-40页
　　4.1 端点检测算法可行性分析第33-34页
　　4.2 端点检测算法流程第34-35页
　　4.3 全相位高通滤波器配置原理第35-37页
　　4.4 端点检测实验第37-39页
　　4.5 本章小结第39-40页
第五章 特征提取算法与模式识别分类器第40-54页
　　5.1 特征提取算法可行性分析第40-41页
　　5.2 全相位滤波器组第41-47页
　　　　5.2.1 频域特性第41-43页
　　　　5.2.2 时域特性第43-46页
　　　　5.2.3 系数配置第46-47页
　　5.3 模式识别分类器第47-53页
　　　　5.3.1 BP神经网络第48-49页
　　　　5.3.2 RBF神经网络第49-52页
　　　　5.3.3 光纤周界安防系统中模式分类器选取的考虑第52-53页
　　5.4 本章小结第53-54页
第六章 仿真与实验第54-60页
　　6.1 滤波器组性能模拟仿真第54-56页
　　6.2 实验第56-59页
　　　　6.2.1 实验环境介绍第56-57页
　　　　6.2.2 基于全相位滤波器组的特征提取实验第57-59页
　　　　6.2.3 基于RBF神经网络的模式识别实验第59页
　　6.3 本章小结第59-60页
第七章 总结与展望第60-62页
参考文献第62-66页
发表论文和参加科研情况说明第66-67页
致谢第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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