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液体危险品太赫兹时域信号特征提取与分类方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | ABSTRACT | 第6-14页 | | 第一章绪论 | 第14-24页 | | 1.1研究背景 | 第14-15页 | | 1.2研究意义 | 第15-17页 | | 1.3课题来源 | 第17页 | | 1.4国内外研究现状 | 第17-21页 | | 1.4.1光谱信号预处理研究现状 | 第17-18页 | | 1.4.2特征提取方法在太赫兹领域的研究现状 | 第18-19页 | | 1.4.3深度学习技术在光谱领域的研究现状 | 第19-21页 | | 1.5研究内容和结构 | 第21-24页 | | 第二章相关基础理论介绍 | 第24-34页 | | 2.1太赫兹时域光谱的理论基础 | 第24-26页 | | 2.2特征提取的理论基础 | 第26-31页 | | 2.2.1特征提取的意义与分类 | 第26-27页 | | 2.2.2线性特征提取方法 | 第27-28页 | | 2.2.3非线性特征提取方法 | 第28-31页 | | 2.3支持向量机的理论基础 | 第31-33页 | | 2.4本章小结 | 第33-34页 | | 第三章太赫兹时域信号平滑处理 | 第34-46页 | | 3.1信号平滑处理的意义 | 第34-35页 | | 3.2基于噪声特点的太赫兹时域信号平滑法 | 第35-38页 | | 3.2.1高斯平滑法的原理及效果 | 第36页 | | 3.2.2均值平滑法的原理及效果 | 第36-38页 | | 3.2.3基于噪声特点的太赫兹时域信号平滑法小结 | 第38页 | | 3.3基于拟合的太赫兹时域信号平滑法 | 第38-41页 | | 3.3.1线性回归平滑法的原理及效果 | 第38-39页 | | 3.3.2Savitzky-Golay平滑法的原理及效果 | 第39-41页 | | 3.3.3基于拟合的太赫兹时域信号平滑法小结 | 第41页 | | 3.4基于EMD-R/S分析的太赫兹时域信号平滑算法 | 第41-45页 | | 3.4.1EMD的理论基础 | 第42-43页 | | 3.4.2R/S分析法 | 第43-44页 | | 3.4.3基于EMD-R/S分析的光谱平滑实验 | 第44-45页 | | 3.5本章小结 | 第45-46页 | | 第四章多维标度法提取特征与SVM分类 | 第46-66页 | | 4.1多维标度法提取特征与SVM分类实验 | 第46-56页 | | 4.1.1度量式多维标度法提取液体危险品太赫兹时域信号特征的原理 | 第47页 | | 4.1.2选择合适的距离度量方式 | 第47-51页 | | 4.1.3选择合适的分类算法 | 第51-54页 | | 4.1.4选择合适的特征维数 | 第54-56页 | | 4.2不同方法的特征提取效果比较实验 | 第56-60页 | | 4.3改进多维标度法提取液体危险品太赫兹时域信号特征 | 第60-65页 | | 4.3.1线性判别分析 | 第60-61页 | | 4.3.2改进多维标度法提取特征实验结果 | 第61-65页 | | 4.3.3实验结果分析 | 第65页 | | 4.4本章小结 | 第65-66页 | | 第五章基于DBN的太赫兹时域信号特征提取与分类 | 第66-75页 | | 5.1受限玻尔兹曼机 | 第66-68页 | | 5.2深度信念网络（DBN） | 第68-69页 | | 5.3基于深度信念网络的太赫兹时域信号分类实验 | 第69-74页 | | 5.3.1实验评价指标 | 第71页 | | 5.3.2深度信念网络参数设置 | 第71-72页 | | 5.3.3实验结果 | 第72-73页 | | 5.3.4实验结果分析 | 第73-74页 | | 5.4本章小结 | 第74-75页 | | 结论 | 第75-77页 | | 工作总结 | 第75-76页 | | 未来工作展望 | 第76-77页 | | 参考文献 | 第77-82页 | | 攻读学位期间发表的论文 | 第82-83页 | | 攻读学位期间参加的科研项目 | 第83-85页 | | 致谢 | 第85页 |
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