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基于MET地震检波器的周界入侵防御系统 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第11-17页 | | 1.1 论文的研究背景及意义 | 第11-12页 | | 1.2 论文的研究现状 | 第12-14页 | | 1.3 论文的研究内容 | 第14页 | | 1.4 本章小结 | 第14-17页 | | 第2章 地震动信号的基本理论 | 第17-21页 | | 2.1 地震动信号的产生与传播 | 第17-18页 | | 2.2 地震动信号中的瑞雷波 | 第18-20页 | | 2.2.1 弹性波波动方程 | 第18-19页 | | 2.2.2 瑞雷波 | 第19-20页 | | 2.3 本章小结 | 第20-21页 | | 第3章 MET 地震检波器简介 | 第21-29页 | | 3.1 MET 地震检波器的结构 | 第21页 | | 3.2 MET 地震检波器的工作原理 | 第21-24页 | | 3.3 MET 地震检波器的性能测试 | 第24-28页 | | 3.3.1 自身噪声测定 | 第24-25页 | | 3.3.2 灵敏度测定 | 第25-26页 | | 3.3.3 相频特性测定 | 第26-28页 | | 3.4 本章小结 | 第28-29页 | | 第4章 基于小波包组合神经网络的目标识别算法 | 第29-47页 | | 4.1 目标信号的时域特征分析 | 第29-31页 | | 4.1.1 过零分析 | 第29-30页 | | 4.1.2 峰度分析 | 第30-31页 | | 4.2 目标信号的频域特征分析 | 第31-33页 | | 4.2.1 功率谱的定义 | 第31页 | | 4.2.2 经典谱估计 | 第31-32页 | | 4.2.3 改进的周期图法—Welch 法 | 第32-33页 | | 4.3 目标信号的小波包分析 | 第33-39页 | | 4.3.1 小波分析简介 | 第33-34页 | | 4.3.2 小波函数 | 第34-35页 | | 4.3.3 多分辨分析 | 第35-36页 | | 4.3.4 小波分解与重构 | 第36页 | | 4.3.5 小波去噪 | 第36-38页 | | 4.3.6 小波包分析 | 第38-39页 | | 4.4 BP 神经网络 | 第39-43页 | | 4.4.1 神经元简介 | 第39-40页 | | 4.4.2 神经网络结构 | 第40-41页 | | 4.4.3 BP 神经网络的建立 | 第41-43页 | | 4.5 目标识别算法模型 | 第43-46页 | | 4.5.1 基于小波包分析的目标信号特征提取 | 第44页 | | 4.5.2 基于 BP 神经网络的目标识别 | 第44-46页 | | 4.6 本章小结 | 第46-47页 | | 第5章 周界入侵防御系统 | 第47-61页 | | 5.1 系统整体设计 | 第47页 | | 5.2 前端探测单元 | 第47-49页 | | 5.3 数据采集部分 | 第49-50页 | | 5.4 系统软件 | 第50-60页 | | 5.4.1 BP 神经网络训练模块 | 第51-53页 | | 5.4.2 目标识别启停模块 | 第53-55页 | | 5.4.3 数据保存启停模块 | 第55-56页 | | 5.4.4 离线分析模块 | 第56-60页 | | 5.5 本章小结 | 第60-61页 | | 第6章 实验结果分析 | 第61-71页 | | 6.1 目标信号的预处理 | 第61-62页 | | 6.2 目标信号特征提取 | 第62-66页 | | 6.3 BP 神经网络目标识别 | 第66-69页 | | 6.4 本章小结 | 第69-71页 | | 第7章 总结与展望 | 第71-73页 | | 7.1 总结 | 第71-72页 | | 7.2 展望 | 第72-73页 | | 参考文献 | 第73-79页 | | 作者简介及在学期间所获得的科研成果 | 第79-81页 | | 致谢 | 第81页 |
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论文编号BS3058001，这篇论文共81页
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