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      1. 電子專業論文提綱

        時間:2022-12-04 02:15:15 論文提綱 我要投稿
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        目錄:

        摘要 4-5
        Abstract 5
        第一章 緒論 9-13
            1.1 研究背景與意義 9-10
            1.2 雷達信號分選的國內外研究現狀 10-12
            1.3 本文所做的工作 12-13
        第二章 雷達信號分選概述 13-25
            2.1 電子對抗面臨的挑戰 13
            2.2 雷達信號分選的關鍵技術 13-15
                2.2.1 雷達對抗電磁環境的模擬 13-14
                2.2.2 雷達信號分選的特征參數 14
                2.2.3 雷達信號分選算法 14
                2.2.4 雷達信號分選的硬件實現技術 14-15
            2.3 雷達信號分選的主要依據 15-18
            2.4 雷達信號分選的結構模型 18-19
            2.5 雷達信號及其分選參數描述 19-23
                2.5.1 雷達信號的數學模型 19-20
                2.5.2 雷達信號的PRI 調制模型 20-23
            2.6 影響信號分選和識別的因素 23-24
            2.7 本章小結 24-25
        第三章 典型的信號分選算法 25-40
            3.1 引言 25
            3.2 相關函數法重頻鑒別技術 25-27
            3.3 直方圖法 27-32
                3.3.1 累計差值直方圖法 28-30
                3.3.2 序列差值直方圖法 30-31
                3.3.3 序列差值直方圖法改進之處 31
                3.3.4 序列差值直方圖算法的檢測門限 31-32
            3.4 PRI 變換法 32-38
                3.4.1 PRI 變換的原理 32-34
                3.4.2 PRI 變換的檢測門限 34-35
                3.4.3 PRI 變換法仿真分析 35-36
                3.4.4 修正PRI 變換法 36-38
                3.4.5 修正PRI 變換法仿真分析 38
            3.5 本章小結 38-40
        第四章 信號分選的改進算法 40-55
            4.1 引言 40-41
            4.2 卡爾曼濾波在雷達信號分選中的應用 41-49
            4.2.1 卡爾曼濾波的基本原理 41-42
                4.2.2 卡爾曼濾波初值的確定 42-44
                4.2.3 基于卡爾曼濾波的信號模型參數 44-46
                4.2.4 基于卡爾曼濾波的脈沖列處理 46-47
                4.2.5 仿真分析 47-49
            4.3 小波變換在雷達信號分選中的應用 49-53
                4.3.1 小波變換的定義 49-50
                4.3.2 小波的應用 50-51
                4.3.3 Morlet 小波的性質 51-52
                4.3.4 目標分選方法 52
                4.3.5 仿真分析 52-53
            4.4 本章小結 53-55
        第五章 獨立分量分析(ICA)在信號分選中的應用 55-81
            5.1 引言 55-56
            5.2 X 的分解 56-58
                5.2.1 X 的奇異值分解 56-57
                5.2.2 X 的主分量分解 57
                5.2.3 X 的球化分解 57-58
            5.3 ICA 的原理 58-59
            5.4 基于ICA 問題的數學模型 59-60
            5.5 隨機變量中的幾個概念 60-63
            5.6 獨立分量的預處理 63-66
                5.6.1 中心化63-64
                5.6.2 白化 64-65
                5.6.3 降維 65-66
            5.7 ICA 的主要判據 66-68
            5.8 ICA 的主要算法 68-71
                5.8.1 高斯和非高斯混合信號的分離算法 68-70
                5.8.2 超高斯和亞高斯混合信號的分離算法 70-71
            5.9 算法仿真 71-79
                5.9.1 基于JADE 算法 72-76
                5.9.2 盲分離的移位阻斷(SHIBBS)算法 76-78
                5.9.3 性能分析 78-79
            5.10 兩種分選方法的比較 79-80
            5.11 本章小結 80-81
        第六章 總結與展望 81-83
            6.1 論文所做主要工作的總結 81-82
            6.2 后續工作及展望 82-83
        致謝 83-84
        參考文獻 84-86
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