非平穩(wěn)信號處理方法與應(yīng)用研究

第1章 方法與基本原理
1.1經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
1.2廣義S變換
1.3小波變換
1.4局域均值分解
1.5高階累積量與高階譜
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第2章 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解及其組合方法在信號處理中的應(yīng)用
2.1基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的去噪方法
2.2基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和獨(dú)立分量分析的大地電磁數(shù)據(jù)強(qiáng)干擾處理
2.3基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和獨(dú)立分量分析的核磁共振測井信號去噪
2.4基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)組合濾波的礦集區(qū)大地電磁信號去噪
2.5基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)組合濾波的魚油EPA含量近紅外光譜檢測
2.6基于頻率域經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解閾值濾波的核磁共振測井信號去噪
2.7基于Hilbert-Huang瞬時(shí)譜的大地電磁響應(yīng)函數(shù)穩(wěn)健估計(jì)
2.8 Hilbert-Huang變換與傅里葉變換在大地電磁數(shù)據(jù)處理中的適用性分析
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第3章 廣義S變換及其組合方法在信號處理中的應(yīng)用
3.1基于廣義S域時(shí)頻去噪的齒輪故障診斷
3.2基于廣義S變換時(shí)頻分析的軸承故障診斷
3.3基于廣義S變換的煙草近紅外光譜去噪
3.4基于廣義S變換和奇異值分解去噪的軸承故障診斷
3.5基于廣義S變換和奇異值分解的近紅外光譜去噪
3.6基于廣義S變換和奇異值分解的核磁共振測井信號濾波
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第4章 小波變換及其改進(jìn)方法在信號處理中的應(yīng)用
4.1小波變換在大地電磁數(shù)據(jù)脈沖干擾處理中的應(yīng)用
4.2基于小波自適應(yīng)閾值去噪的齒輪故障診斷
4.3基于頻率切片小波變換的時(shí)頻分析與大地電磁信號去噪
4.4基于頻率切片小波變換時(shí)頻分析的齒輪故障診斷
4.5大地電磁信號處理中小波變換與Hilbert-Huang變換的對比
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第5章 局域均值分解在信號處理中的應(yīng)用
5.1基于LMD-Teager變換的功率譜估計(jì)
5.2 Hilbert-Huang變換與局域均值分解在信號處理中的對比
5.3基于局域均值分解和高階譜的軸承故障信號特征提取
5.4基于局部均值分解和Teager能量算子的滾動軸承故障信號特征提取
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第6章 高階累積量和高階譜在信號處理中的應(yīng)用
6.1基于高階統(tǒng)計(jì)量的大地電磁數(shù)據(jù)處理與仿真
6.2基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與1.5維譜的齒輪故障診斷
6.3基于Sobel算子和Wigner-Hough變換的齒輪故障信號特征提取
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