振动信号自适应稀疏模态定阶与特征提取

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振动信号自适应稀疏模态定阶与特征提取

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振动信号自适应稀疏模态定阶与特征提取

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
引言	第9-10页
1 绪论	第10-16页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-14页
· 本文的工作与创新	第14-15页
· 本章小结	第15-16页
2 模态识别方法	第16-24页
· 频域方法概述	第16-17页
· 时域方法概述	第17-18页
· 常用环境激励下的模态参数识别技术	第18-23页
· 随机减量技术RDT	第18-19页
· 模态参数提取ITD法	第19-21页
· 最小二乘复指数法（LSCE）	第21-23页
· 本章小结	第23-24页
3 压缩感知简介	第24-29页
· 压缩采样过程	第24-25页
· 稀疏最优化模型	第25-26页
· 矩阵非相干性和约束等距性质	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
4 模态参数的稀疏提取方法	第29-40页
· 基于Hankel矩阵的LSCE方法	第29-31页
· Hankel矩阵定阶去噪方法	第29-30页
· Hankel矩阵奇异值迭代阈值优化	第30-31页
· 基于LSCE的稀疏基构造	第31-35页
· 稀疏LSCE算法	第35-39页
· 稀疏LSCE优化求解	第35-37页
· 稀疏LSCE算法与Hankel方法仿真对比	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
5 稀疏定阶方法研究	第40-50页
· 稳定图定阶方法	第40-41页
· 稳定图法存在的问题	第41-42页
· 稀疏稳定图方法	第42-49页
· 改进的稳定图法	第42-45页
· 振型定阶法	第45-49页
· 本章小结	第49-50页
6 算法测试与应用	第50-55页
· 斜拉索桥梁模型的模态识别实验	第50-51页
· 轻轨信号稳定图定阶测试	第51-53页
· 本章小结	第53-55页
7 结论与展望	第55-57页
· 结论	第55-56页
· 展望	第56-57页
参考文献	第57-60页
在学研究成果	第60-61页
致谢	第61页

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