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前言
第1章 方法与基本原理
1.1 经验模态分解
1.2 广义S变换
1.3 小波变换
1.4 局域均值分解
1.5 高阶累积量成高阶谱
参考文献
第2章 经验模态分解及其组合方法在信号处理中的应用
2.1 基于经验模态分解的去噪方法
2.2 基于经验模态分解和独立分量分析的大地电磁数据强干扰处理
2.3 基于经验模态分解和独立分量分析的核磁共振测并信号去噪
2.4 基于经验模态分解和数学形态学组合滤波的矿集区大地电磁信号去噪
2.5 基于经验模态分解和数学形态学组合滤波的鱼油EPA含量近红外光谱检测
2.6 基于频率域经验模态分解阔值滤波的核磁共振测井信号去噪
2.7 基于Hilbert-Huang瞬时谱的大地电磁响应函数稳健估计
2.8 Hilbert-Huang变换与傅里叶变换在大地电磁数据处理中的适用性分析
参考文献
第3章 广义S变换及其组合方法在信号处理中的应用
3.1 基于广义S域时频去噪的小齿轮故障诊断
3.2 基于广义S变换时频分析的轴承故障诊断
3.3 基于广义S变换的烟草近红外光谱去噪
3.4 基于广义S变换和奇异值分解去噪的轴承故障诊断
3.5 基于广义S变换和奇异值分解的近红外光谱去噪
3.6 基于广义S变换和奇异值分解的核磁共振测并信号滤波
参考文献
第4章 小波变换及其改进方法在信号处理中的应用
4.1 小波变换在大地电磁数据脉冲干扰处理中的应用
4.2 基于小波白适应阈值去噪的小齿轮故障诊断
4.3 基于频率切片小波变换的时频分析与大地电磁信号去噪
4.4 基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断
4.5 大地电磁信号处理中小波变换与Hilbert-Huang变换的对比
参考文献
第5章 局域均值分解在信号处理的应用
5.1 基于LMD-Teager变换的功率谱估计
5.2 Hilbert Huang变换与局域均值分解在信号处理中的对比
5.3 基于局域均值分解和高阶谱的轴承故障信号特征提取
5.4 基于局部均值分解和Teager能量算子的滚动轴承故障信号特征提取
参考文献
第6章 高阶累积量和高阶谱在信号处理中的应用
6.1 基于高阶统计量的大地电磁数据处理与仿真
6.2 基于经验模态分解与1.5维谱的齿轮故障诊断
6.3 基于Sobel算子和Wigner-Hought变换的齿轮故障信号特征提取
参考文献
更新时间：2025-03-28 18:19:14
完结共46章
倒序