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弱信号检测方法研究
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弱信号检测方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-6 页
目录第6-8 页
第一章 引言第8-10 页
　　· 课题的介绍及意义第8-9 页
　　· 课题的主要研究内容第9-10 页
第二章 基于高阶统计量的信号检测第10-22 页
　　· 引言第10 页
　　· 高阶统计量的基本概念第10-14 页
　　　　· 随机变(向)量的特征函数第10-11 页
　　　　· 高阶矩和高阶累积量的定义第11 页
　　　　· 高阶矩谱和高阶累积量谱的定义第11-12 页
　　　　· 双谱的性质和算法第12-14 页
　　· 基于双谱的信号检测第14-16 页
　　· 基于三阶累积量的信号检测第16-22 页
第三章 基于自适应滤波的信号检测第22-40 页
　　· 引言第22-23 页
　　· 自适应滤波原理第23-31 页
　　　　· 最小均方误差滤波第23-24 页
　　　　· 最陡下降法及LMS 算法第24-31 页
　　· 新的LMS 自适应算法第31-36 页
　　· 高阶统计量自适应算法第36-40 页
第四章 基于时频分析的信号检测第40-59 页
　　· 引言第40 页
　　· 基于小波变换的信号检测第40-47 页
　　　　· 引言第40 页
　　　　· 小波变换的基本理论第40-42 页
　　　　· 基于小波变换的信号检测第42-47 页
　　· 基于WIGNER-VILLE 分布的信号检测第47-50 页
　　　　· 匹配滤波器信号检测第47-48 页
　　　　· Wigner-Ville 分布及信号检测第48-50 页
　　· 基于RADON-WIGNER 变换的信号检测第50-53 页
　　· 基于分数阶傅立叶变换的信号检测第53-59 页
　　　　· 分数阶Fourier 变换的基本理论第53-55 页
　　　　· 分数阶Fourier 变换在信号检测中的应用第55-56 页
　　　　· 检测性能的理论分析第56-59 页
第五章 基于神经网络的信号检测第59-75 页
　　· 引言第59 页
　　· 基于BP 神经网络的时域检测方法第59-65 页
　　　　· BP 神经网络基本理论第59-63 页
　　　　· 基于BP 神经网络的信号时域检测方法第63 页
　　　　· 仿真实验及结果分析第63-65 页
　　· 基于AR 模型参数的LVQ 神经网络检测方法第65-75 页
　　　　· 自组织与LVQ 神经网络概述第65-66 页
　　　　· 参数模型功率谱估计简介第66-68 页
　　　　· 基于LVQ 神经网络的信号检测第68-75 页
第六章 各种检测方法的差异及其应用第75-78 页
第七章 结论第78-79 页
参考文献第79-81 页
致谢第81-82 页
个人简历第82 页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。
 
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