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海杂波混沌分形特性分析、建模及小目标检测
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海杂波混沌分形特性分析、建模及小目标检测
论文目录
摘要
第1-7 页
ABSTRACT
第7-13 页
第1章 绪论
第13-22 页
· 课题研究的目的和意义
第13-14 页
· 课题国内外研究现状
第14-19 页
· 海杂波的混沌动态特性研究现状
第14-16 页
· 海杂波的分形特性研究现状
第16-17 页
· 海杂波背景下小目标检测研究现状
第17-19 页
· 论文的主要研究内容
第19-22 页
第2章 海杂波的混沌特性分析与建模
第22-44 页
· 实验数据说明
第22-25 页
· 海杂波时间序列的混沌特性分析
第25-38 页
· 相空间重构
第26-32 页
· 关联维
第32-34 页
· Lyapunov指数
第34-35 页
· Kolmogorov熵
第35-38 页
· 海杂波时空混沌特性分析与建模
第38-43 页
· 海杂波时空混沌描述
第38-40 页
· 关联长度
第40-41 页
· 耦合映像格子
第41-43 页
· 本章小结
第43-44 页
第3章 海杂波的分形特性分析与建模
第44-63 页
· 几种常用分形维的计算方法
第45-48 页
· 相似维数
第45-46 页
· 容量维数
第46 页
· 合维数
第46-47 页
· 信息维数
第47 页
· 广义维数
第47-48 页
· 海杂波分数布朗运动模型
第48-54 页
· 分数布朗运动
第48-49 页
· Hurst指数计算
第49-54 页
· 海杂波多重分形特性分析
第54-61 页
· 基于WTMM的海杂波多重分形分析
第54-57 页
· 基于MFDFA的海杂波多重分形分析
第57-61 页
· 基于时空域的海杂波分形特性的分析
第61-62 页
· 本章小结
第62-63 页
第4章 海杂波的短时非线性预测
第63-77 页
· 预测效果评价指标
第63-64 页
· 海杂波时间序列的短时预测
第64-72 页
· 基于加权一阶局域法的海杂波时间序列预测
第64-65 页
· 基于归一化RBF神经网络的海杂波时间序列预测
第65-67 页
· 基于Volterra预测器的海杂波时间序列预测
第67-70 页
· 基于LSSVM的海杂波时间序列预测
第70-72 页
· 基于LSSVM-CML的海杂波时空预测
第72-75 页
· LSSVM-CML算法
第73-74 页
· 预测效果
第74-75 页
· 各种方法预测效果的分析与讨论
第75-76 页
· 本章小结
第76-77 页
第5章 海杂波背景下小目标检测
第77-105 页
· 基于LSSVM-CML算法的小目标检测
第78-82 页
· RBF算法检测小目标
第78-79 页
· LSSVM-CML算法检测小目标
第79-81 页
· 检测实验结果分析
第81-82 页
· 基于广义分形维偏差的小目标检测
第82-86 页
· 广义分形维偏差法检测小目标
第82-84 页
· 检测实验结果分析
第84-86 页
· 基于时间-Doppler分析法的小目标检测
第86-93 页
· 时间-Doppler分析法
第86-87 页
· 时间-Doppler分析法检测小目标
第87-89 页
· 检测实验结果分析
第89-93 页
· 基于局部幅值统计法的小目标检测
第93-103 页
· 最大幅值法
第93-99 页
· 幅值标准偏差法
第99-102 页
· 检测实验结果分析
第102-103 页
· 本章小结
第103-105 页
第6章 海杂波的噪声去除
第105-127 页
· 海杂波的噪声来源和常用去噪算法分析
第105-109 页
· 噪声来源
第105 页
· 常用去噪算法分析
第105-109 页
· 去噪效果的衡量标准
第109 页
· 海杂波信号的小波去噪
第109-117 页
· 小波阈值去噪及改进
第109-115 页
· 基于小波算法的海杂波信号去噪
第115-117 页
· 海杂波信号的EMD算法去噪
第117-125 页
· EMD算法
第117-119 页
· 噪声判断准则
第119-121 页
· 基于EMD算法的海杂波噪声滤除
第121-125 页
· 各种方法去噪分析
第125-126 页
· 本章小结
第126-127 页
结论
第127-130 页
参考文献
第130-144 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
第144-146 页
致谢
第146-147 页
附录
第147-148页
本篇论文共
148
页,
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