基于经验模态分解的多分量信号分析方法研究

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基于经验模态分解的多分量信号分析方法研究

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基于经验模态分解的多分量信号分析方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-18页
1.1 课题来源及研究的背景和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状及分析	第10-16页
1.2.1 传统时频分析方法	第10-13页
1.2.2 经验模态分解算法	第13-14页
1.2.3 多分量信号时频提取研究现状	第14-16页
1.3 本文主要研究内容	第16-18页
第2章信号源建模及经验模态分解基本理论	第18-35页
2.1 多分量信号源建模	第18-22页
2.1.1 多分量雷达辐射源信号产生原因	第18-19页
2.1.2 多分量雷达辐射源信号基本模型	第19-22页
2.2 EMD基本原理介绍	第22-25页
2.2.1 IMF基本概念	第22-23页
2.2.2 EMD算法步骤	第23-25页
2.3 EMD算法主要问题	第25-34页
2.4 本章小结	第34-35页
第3章多分量信号经验模态分解问题抑制	第35-55页
3.1 基于极值点延拓的端点效应抑制	第35-38页
3.2 基于相关处理的IMF虚假分量消除	第38-40页
3.3 EEMD方法对模态混叠效应抑制	第40-46页
3.3.1 产生模态混叠的原因	第40-41页
3.3.2 EEMD算法原理和步骤	第41-44页
3.3.3 EEMD对间断信号引起的模态混叠抑制	第44-46页
3.4 独立分量分析与高阶统计量相结合的噪声抑制研究	第46-54页
3.4.1 基本概念	第47-50页
3.4.2 基于ICA噪声抑制基本步骤	第50-54页
3.5 本章小结	第54-55页
第4章多分量信号时频线提取及参数估计	第55-67页
4.1 基于改进希尔伯特变换信号时频分布提取	第55-58页
4.1.1 改进希尔伯特变换	第55-57页
4.1.2 时频分布提取	第57-58页
4.2 高斯窗平滑滤波	第58-62页
4.3 基于幅度加窗加权K-均值聚类信号时频线的提取	第62-66页
4.3.1 幅度加窗加权K-均值聚类概念	第62-64页
4.3.2 信号时频线的提取	第64-66页
4.4 本章小结	第66-67页
结论	第67-68页
参考文献	第68-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第72-74页
致谢	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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