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基于盲源分离的设备故障音检测算法与应用

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基于盲源分离的设备故障音检测算法与应用
论文目录
 
摘要第11-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-19页
  1.1 课题背景及意义第13-14页
  1.2 国内外现状第14-17页
    1.2.1 盲信号分离的发展现状第14-16页
    1.2.2 盲信号分离的应用第16-17页
  1.3 论文结构安排第17-19页
第二章 盲信号分离的基本理论及相关数学知识第19-31页
  2.1 盲信号分离的基本假设第19页
  2.2 盲信号分离的相关数学知识第19-23页
    2.2.1 概率论第19-20页
    2.2.2 统计知识第20-21页
    2.2.3 信息理论第21-23页
  2.3 盲信号分离的数学模型第23-26页
    2.3.1 线性瞬时混合模型第23-24页
    2.3.2 卷积混合模型第24-25页
    2.3.3 非线性混合模型第25-26页
  2.4 盲信号分离的预处理方法第26-29页
    2.4.1 中心化第26-27页
    2.4.2 白化处理第27-29页
  2.5 分离效果评价指标第29-30页
    2.5.1 信号波形对比和分离音测听第29页
    2.5.2 性能指数第29页
    2.5.3 相似系数第29-30页
    2.5.4 二次残差第30页
  2.6 本章小结第30-31页
第三章 基于线性模型的盲分离算法研究第31-44页
  3.1 独立分量分析的基本内容第31-34页
    3.1.1 信息最大化目标函数第31-32页
    3.1.2 最大似然目标函数第32-33页
    3.1.3 最大化非高斯性目标函数第33-34页
    3.1.4 最小化互信息目标函数第34页
  3.2 非高斯性最大化的盲分离算法研究第34-38页
    3.2.1 峭度最大化法第35-36页
    3.2.2 负熵最大化法第36-38页
  3.3 自然梯度算法研究第38-42页
    3.3.1 信息最大化法第38-40页
    3.3.2 互信息最小化法第40-42页
  3.4 联合近似对角化算法研究第42-43页
  3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于非线性模型的盲分离算法研究第44-53页
  4.1 非线性去混叠系统概述第44-45页
  4.2 基于非线性混叠的盲信号分离第45-49页
    4.2.1 非线性最大熵法第46-47页
    4.2.2 非线性最小互信息法第47-49页
  4.3 基于反向传播神经网络的非线性盲信号分离第49-52页
    4.3.1 MISEP理论基础概述第49-50页
    4.3.2 基于多层感知器的累积概率密度函数约束第50页
    4.3.3 反向传播神经网络的训练第50-52页
  4.4 本章小结第52-53页
第五章 盲信号分离算法在故障音检测中的应用第53-65页
  5.1 算法有效性验证第53-57页
    5.1.1 基于负熵最大化算法的有效性验证第54-55页
    5.1.2 联合近似对角化算法的有效性验证第55-56页
    5.1.3 信息最大化法有效性验证第56-57页
  5.2 FastICA算法、JADE算法和Infomax算法分离性能对比分析第57-64页
    5.2.1 源信号分析第58-59页
    5.2.2 建立盲源分离数学统计模型第59页
    5.2.3 三种算法的分离效果第59-64页
  5.3 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-66页
  6.1 总结第65页
  6.2 未解决的问题和以后工作展望第65-66页
参考文献第66-71页
致谢第71-72页
攻读硕士学位期间发表的论文第72-73页
附件第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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