工程机械司机室内噪声信号盲源分离及特性研究

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工程机械司机室内噪声信号盲源分离及特性研究

     论文目录

摘要第1-14页

ABSTRACT第14-18页

第1章 绪论第18-30页

   ·研究背景与意义第18-19页

   ·司机室振动噪声国内外研究现状第19-21页

   ·司机室内噪声源识别的主要研究方法第21-27页

     ·传统噪声源识别方法第22页

     ·传声器阵列噪声源识别法第22-23页

     ·现代数字信号分析识别法第23-27页

   ·存在的问题第27-28页

   ·本文研究目标及内容第28-30页

第2章 司机室振动噪声源及特性分析第30-44页

   ·推土机司机室内噪声形成机理第30-32页

     ·动力舱噪声第31页

     ·传动系噪声第31-32页

   ·司机室内部振动噪声及特性第32-33页

   ·司机室内振动噪声信号初步分析第33-41页

     ·司机室内振动噪声信号频率特性第33-37页

     ·小波变换及参数选择第37-39页

     ·司机室内振动噪声信号时频分析第39-41页

   ·本章小结第41-44页

第3章 基于MEEMD的司机室振动噪声源特征分析第44-62页

   ·改进集总经验模态分解(MEEMD)基础第44-46页

     ·EEMD基本原理和算法第44-45页

     ·MEEMD基本算法第45-46页

   ·MEEMD方法适用性研究第46-50页

   ·司机室内振动噪声信号能量特征分析第50-61页

     ·IMF能量特征指标第50-51页

     ·振动信号IMF能量特征分析第51-55页

     ·噪声信号IMF能量特征分析第55-60页

     ·司机室振动、噪声信号能量特征的变化规律第60-61页

   ·本章小结第61-62页

第4章 司机室内振动噪声源数估计第62-84页

   ·欠定混合信号盲分离概述第62-63页

   ·基于特征值分解的源数估计方法第63-66页

     ·基于观测信号噪声子空间维数估计第63-64页

     ·基于IMF分量相关矩阵SVD的源数估计第64-65页

     ·基于IMF分量相关矩阵SVD的源数估计流程第65-66页

   ·基于IMF稀疏特征的源数估计方法第66-68页

     ·信号的时频域稀疏特征第66-67页

     ·基于IMF的稀疏特性的源数估计方法第67-68页

   ·源数估计方法适用性研究第68-75页

   ·司机室内振动噪声信号源数估计第75-82页

   ·本章小结第82-84页

第5章 司机室内振动噪声源识别第84-104页

   ·噪声源独立成分分离第84-87页

     ·独立成分分析(ICA)算法第84-85页

     ·非高斯性测度及其收敛性第85-87页

     ·FICA算法的稳定性改进第87页

   ·MEEMD-ICA算法适用性分析第87-90页

   ·基于MEEMD-ICA的司机室内噪声源分离第90-101页

     ·基于MEEMD-ICA的噪声源分离流程第90-91页

     ·推土机司机室内噪声信号采集第91-92页

     ·司机室内噪声源分离第92-100页

     ·司机室内振动噪声治理实践第100-101页

   ·本章小结第101-104页

总结与展望第104-108页

参考文献第108-126页

攻读博士学位期间发表的学术论文及参与课题第126-128页

致谢第128-130页

外文论文第130-147页

学位论文评阅及答辩情况表第147页

论文编号BS2206835，这篇论文共147页
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