非平稳信号特征提取方法及其应用

1 (p1): 第1章 绪论
1 (p1-1): 1.1特征提取与信号表示
3 (p1-2): 1.2信号的稀疏分解
4 (p1-2-1): 1.2.1基展开和过完备展开
5 (p1-2-2): 1.2.2时频原子和字典
6 (p1-3): 1.3从频域分析到时频域分析
8 (p1-4): 1.4 Heisenberg测不准原理
8 (p1-5): 1.5信号特征提取方法及国内外研究现状
9 (p1-5-1): 1.5.1平稳信号处理方法
9 (p1-5-2): 1.5.2非平稳信号时频分析方法
22 (p1-5-3): 1.5.3非高斯信号分析方法
24 (p1-6): 1.6本书的主要内容
27 (p2): 第2章 小波分析
27 (p2-1): 2.1正交分解与投影定理
27 (p2-1-1): 2.1.1正交的概念
27 (p2-1-2): 2.1.2投影定理
28 (p2-1-3): 2.1.3空间中的Fourier分析
28 (p2-1-4): 2.1.4空间中的Fourier级数
28 (p2-2): 2.2小波变换
28 (p2-2-1): 2.2.1小波变换的定义
30 (p2-2-2): 2.2.2多分辨分析及其工程意义
32 (p2-2-3): 2.2.3正交小波基的构造与信息独立化提取
38 (p2-3): 2.3小波提升方案
38 (p2-3-1): 2.3.1小波提升方案的背景
40 (p2-3-2): 2.3.2提升小波的基本原理
42 (p2-4): 2.4典型应用
42 (p2-4-1): 2.4.1基于小波变换的信号奇异性检测
44 (p2-4-2): 2.4.2基于小波提升方案的图像分解
47 (p3): 第3章 匹配追踪信号分解及应用
48 (p3-1): 3.1信号展开与内积
50 (p3-2): 3.2信号特征提取中的两个热点问题
50 (p3-2-1): 3.2.1字典原子与特征波形的匹配问题
51 (p3-2-2): 3.2.2多种特征波形共存时的特征提取问题
51 (p3-3): 3.3匹配追踪算法
51 (p3-3-1): 3.3.1匹配追踪算法基本原理
54 (p3-3-2): 3.3.2匹配追踪算法存在的问题
55 (p3-4): 3.4匹配追踪算法的改进及其实现
55 (p3-4-1): 3.4.1遗传算法简介
61 (p3-4-2): 3.4.2混合编码遗传算法
67 (p3-4-3): 3.4.3基于混合编码遗传算法的匹配追踪算法
71 (p3-5): 3.5实验研究
74 (p3-6): 3.6往复机械故障特征提取与诊断
76 (p4): 第4章 基于非参数基函数的特征波形提取方法
77 (p4-1): 4.1滤波器组理论
77 (p4-1-1): 4.1.1滤波器组的基本概念
78 (p4-1-2): 4.1.2信号的抽取与插值
80 (p4-1-3): 4.1.3几种常用的滤波器
81 (p4-1-4): 4.1.4 M通道滤波器组及完全重构条件
83 (p4-2): 4.2奇异值分解理论
84 (p4-3): 4.3基于非参数基函数的特征波形提取方法的原理
85 (p4-3-1): 4.3.1非参数基函数的构造
86 (p4-3-2): 4.3.2特征波形的提取原理
87 (p4-3-3): 4.3.3基于非参数基函数的特征波形提取方法的实现
92 (p4-4): 4.4基于非参数基函数的特征波形提取方法的性能评估
93 (p4-4-1): 4.4.1方法的重构性验证
94 (p4-4-2): 4.4.2非参数基函数的调节能力验证
97 (p4-4-3): 4.4.3方法的抗干扰能力验证
100 (p4-5): 4.5应用举例
103 (p5): 第5章 基于匹配追踪和非参数基函数的特征提取方法
104 (p5-1): 5.1匹配追踪和非参数基函数的特征提取方法的结合
105 (p5-2): 5.2 MP-NBFE方法的实现
105 (p5-2-1): 5.2.1关键参数的选取
106 (p5-2-2): 5.2.2 MP-NBFE提取方法的实现过程
107 (p5-3): 5.3提取方法的性能分析
107 (p5-3-1): 5.3.1提取方法自适应性的验证
112 (p5-3-2): 5.3.2 MP-NBFE方法的收敛性评估
115 (p5-3-3): 5.3.3 MP-NBFE方法的仿真验证
121 (p5-4): 5.4实验数据分析
125 (p6): 第6章 经验模式分解及其应用
125 (p6-1): 6.1经验模式分解基本原理
125 (p6-1-1): 6.1.1瞬时频率
126 (p6-1-2): 6.1.2瞬时频率定义分析
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