一、Mallat算法中的初始化问题（论文文献综述）
董广凯[1]（2021）在《基于改进小波变换的地震资料信噪比提升方法研究》文中提出通常在地震勘探中采集到的地震资料因受各种因素的影响常常混杂着大量噪声,如果能有效的消除地震信号中的噪声干扰,这将为后续解释工作提供极大的保障。所以本文从消除地震信号随机噪声提高地震资料信噪比方向展开研究,主要研究内容如下:首先,本文介绍了小波变换由理论知识到实际应用的内容与流程,深入分析了常用小波阈值选取算法的优缺点。然后,研究改进了小波变换阈值去噪算法去除地震资料随机噪声。本文针对常用小波阈值去噪算法常通过预先估计得到的噪声方来计算阈值存在较大误差的问题,选用了不需要噪声方差参与的GCV阈值选取函数作为阈值选取的基函数,并结合模拟退火算法与果蝇寻优算法对小波阈值进行寻优得到最优阈值。改进之后的算法解决了局部最优阈值的问题,并且可以根据当前迭代次数动态的调整算法的搜索步长以及在保证算法复杂度的前提下选取更加合适的新迭代起点,从而获得小波变换的最优阈值。最后,研究改进了基于NLM算法的小波变换去除地震资料随机噪声。本文针对地震随机噪声存在空间冗余性的特点以及传统NLM算法仅采用固定的滤波参数造成去噪效果不理想的问题,在分析了将一维小波熵应用在NLM算法上时噪声方差的计算仅通过对一维单道信号取平均获得的缺点后,将二维小波熵与NLM算法相结合,通过用二维小波熵计算得到的噪声方差来调整滤波参数,并通过调控因子优化参数误差,从而提升去噪效果。将本文改进算法应用到模拟地震记录和实际地震资料上,通过处理前后的数据对比可以证明本文方法的有效性。
钱超[2]（2021）在《远程心电信号数据采集与预处理》文中研究指明随着智能时代的到来,数据共享,物联网技术已经覆盖了我们生活的方方面面,远程医疗也开始兴起。尤其对于心血管疾病,其具有突发性特点,研发便携式心电监测设备对其及时进行监测已成为人们的迫切需求。本文研究改进了信号预处理方法并设计了远程心电信号数据采集系统,为远程心脏疾病诊断提供依据,对实现智慧医疗具有重要意义。论文首先提出了一种消除频率混叠的小波阈值去噪算法（Remove frequency domain aliasing,RFDA）,该方法利用Stein无偏风险估计对阈值进行自适应估计,确定高频细节分量对应的风险值;针对小波MALLAT分解算法中由于正交镜像滤波器不具有理想截止频率特性,导致的频率混叠问题,论文采用了傅里叶变换及傅里叶逆变换的方式,以此去除高频细节分量中由于频率混叠产生的低频成分。由于减少了干扰频率,确定的阈值更加适合实际情况。最后仿真验证了该方法的有效性。在实际应用上通过详细分析国内外心电信号采集方式、心电信号生理特性的基础上,给出了心电采集系统的总体设计方案及结构框架。该系统为四层结构,分别为感知层、应用层、网络层和平台层;通过感知层实现可变导联心电数据采集,应用层用于用户资料和心电数据的上传、下载、播放以及预处理,网络层实现互联网的数据通信,平台层为心电数据的服务端,完成心电信号的存储,为专家会诊提供依据。在感知层中设计了基于ADS1293的可变导联心电信号实时采集系统,该系统分为上位机部分和下位机部分。下位机部分以STM32为核心控制不同方式导联的信号采集,外围电路包括三片生物芯片ADS1293、通信线路设计、电源电路设计、按键等。STM32与ADS1293采用SPI协议进行通信;在μC/OS-II嵌入式操作系统下完成了包括ADS1293在内的各功能初始化、通过SPI协议顺序读取经三片ADS1293转换、处理的心电数据、把待处理的心电数据转变为可用心电数据、将心电数据传输到其他设备进行显示和存储。上位机部分采用扬创科技的ES80N-L工业平板电脑显示由下位机传输过来的心电数据,在PC端LINUX环境QT开发框架下设计界面,交叉编译成可执行文件再移植到平板电脑上。在应用层中开发了用于人机交互的心电数据客户端,提供注册、登录、上传和下载心电数据、播放、去噪等交互服务。在网络层上,因客户端和服务端网络传输心电文件时需要保证数据的可靠性,这里选用TCP传输协议进行通信。在平台层中开发用于存储个人信息、心电数据和对心电数据进行预处理的服务端,该服务端中选择并且采用了两个数据库:My SQL数据库和Redis数据库,其中My SQL数据库用于存储个人信息和心电数据,而Redis数据库作为My SQL数据库的补充解决用户重复登陆和网络长连接的问题。针对存在大量客户端网络连接引起的高并发问题,服务端采用以I/O复用epoll技术和线程池技术相结合的方式进行解决。
李世云[3]（2021）在《基于小波变换和双模预测的心电信号压缩算法与硬件架构研究》文中指出心脏疾病是威胁人类身体健康的一种常见疾病。通过可穿戴心电设备监测人体心脏健康具有成本低,便捷性高等优点。但长时间不间断地采集和传输心电信号,对可穿戴心电设备的续航能力提出了极高的要求。本文以降低可穿戴心电设备的功耗,提升续航能力为目标,围绕心电压缩算法和硬件电路设计两个方面展开了研究。主要内容和创新点如下:1.针对现有心电压缩算法压缩率较低或计算过于复杂的问题,提出了一种基于小波变换和双模预测的高性能心电有损压缩算法。该算法从减小计算复杂度的角度出发,选用5/3提升小波变换对心电信号进行一级小波分解,并保留全部的低频系数。为了获得更大的压缩性能,对低频系数进行不同程度的缩放和平滑操作,使信号更加有利于后续的预测。采用线性预测和模板预测相结合的方法以应对心电信号不同区域的形态特点,获得了较小的预测误差序列。针对预测误差序列的分布特征,提出一种新型的编码方式——二级Golomb-Rice编码,获得了更短的编码码长。2.基于该有损心电压缩算法设计VLSI架构,通过将预测模块中的部分计算操作提前,减小了加法器的数量,通过预测电路复用的方式降低了芯片面积和功耗。基于SMIC 40nm工艺和MIT-BIH数据库对电路进行仿真综合实验,证明了该VLSI架构的适用性。
王亚清[4]（2021）在《基于小波分析的医学图像压缩方法的研究》文中提出随着远程通信技术与现代医疗信息技术的发展与结合,一种新型医疗服务方式产生——远程医疗。在当今信息化的全面普及下,远程医疗技术因其可实现远距离诊断与便捷高效的治疗特性得以广泛应用。然而,由于远程医疗系统中通信带宽与存储空间的限制性,使得它无法满足与日俱增的医疗数据的存储与传输。因此,对医疗图像进行压缩处理已是必然趋势。小波变换凭借其优良的时频局部化性能以及多分辨率表征图像的特性,已然成为图像压缩领域的研究热点。本文主要针对基于小波分析的医学图像压缩问题进行了重点研究,并且通过MATLAB平台实现了算法的仿真与分析,取得了一定的研究成果。首先,阐述了课题研究的背景意义以及国内外图像压缩编码技术的发展历程,继而阐述了医学图像压缩的相关知识,包括医学图像压缩的基本原理和压缩方法的分类以及常用的图像压缩方法,并简要叙述了医学图像压缩质量的评价标准和图像压缩的国际标准。其次,对小波分析的相关理论进行简要概述,包括小波变换的基本概念及其反变换存在的条件、多分辨率分析的思想以及Mallat算法分解与重构原理,并将小波变换理论运用到实际图像压缩中,探讨了小波系数的特点和小波分解级数以及信号延拓方式的问题。对基于小波变换的图像压缩编码思想进行深入学习,并以基于小波变换的EZW算法和SPIHT算法为重点研究内容进行深度分析与探讨,详细介绍了二者的编码原理与实现过程,分析了二者在编码过程中的不足,并针对EZW算法中阈值过大问题及SPIHT算法中重复性扫描的问题分别提出了改进方法,从而提高了编码效率。最后,通过MATLAB实现对医学图像的压缩编码,实验证明,改进的算法较原有的算法,在一定程度上提高了重构图像的PSNR值,并且有更好的图像复原质量。
陈俊新[5]（2020）在《基于HLT差异图与三重马尔科夫场的极化SAR图像变化检测》文中研究说明极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,Pol SAR）系统得益于交替接收与发射不同极化方式的信号的机制,具有全天时和全天候的观测能力,并且相比于传统的SAR系统,可以获取更为丰富的地物信息,更加适合于复杂场景下的环境监测。因此,极化SAR图像的变化检测已成为当今SAR遥感图像分析与理解的重要研究分支。极化SAR图像的变化检测是指在不同时刻下对同一地区获得的图像数据进行处理分析,根据数据之间的差异特征获取地物变化信息的技术。极化SAR系统在成像过程中也会引入相干斑噪声,降低变化检测结果的可信度。因此,对相干斑噪声的抑制,同时还要保持变化检测的准确定位是该领域研究的重点与难点。本文研究极化SAR图像的变化检测,主要研究创新工作如下:在第三章中,针对差异图的准确构建与变化检测的定位精度问题,提出一种基于HLT差异图与三重马尔科夫场（TMF）的极化SAR图像变化检测算法（简称HLTTMF算法）。该算法首先引入霍特林-劳利迹（Hotelling-Lawley Trace,HLT）统计量算子,并采用双边取大改进HLT算子,准确构建两时相极化SAR图像变化检测的差异图。之后在HLT差异图上,采用TMF模型进行建模分析,三重马尔科夫场模型引入辅助场U来对图像中的异质区域进行建模,具有更好的空间相关性描述与噪声抑制能力。从而更有效地在HLT差异图上进行变化检测的精确定位。通过对四组实测极化SAR图像数据的变化检测结果分析,证明了本章算法的有效性与可行性。在第四章中,针对极化SAR图像变化检测过程中的噪声抑制问题,提出一种基于HLT差异图与小波域TMF的极化SAR图像变化检测算法（简称HLT-WTMF算法）。该算法在获取HLT差异图后,采用平稳小波变换对HLT差异图执行4层小波分解操作,从而计算出每一尺度分解所对应的低频分量,对于每一层的低频分量,分别采用TMF算法进行变化检测,获得各尺度4幅低频分量的变化检测结果图,同时小尺度分解噪声较大但变化检测边缘定位高,而大尺度则与之相反;最后对多尺度分解的低频分量的变化检测结果图,利用多尺度融合策略进行噪声抑制,获取最终的变化检测结果。通过在四组实测的极化SAR图像数据上的仿真实验与分析,证实了该算法具有良好的噪声抑制能力,获取的变化检测结果更为准确。
冯文钊[6]（2020）在《无线传感器网络野外监测图像高效编码与传输方法》文中进行了进一步梳理无线图像传感器网络（WISNs）在远程、实时、精准信息监测领域有着广泛发展潜力。针对传感器功耗限制强、感知环境复杂、图像重要区域重构质量不高、图像传输缓慢且抗干扰能力弱等挑战,探索适合于大数据量、强噪声的野外监测图像高效编码与传输是解决问题的关键。以野生动物监测作为应用场景,本文以兼顾无线传感器网络模式下野生动物监测图像的重构质量、传输效率和能量消耗之间的平衡为目标,力图实现野生动物监测图像的高效编码与传输。研究基于改进直方图对比度的显着性目标检测方法,进而生成显着性目标区域的掩模图像,为提升图像中重要区域像素点的传输优先级提供参考依据;探索一种无线传感器网络模式下图像渐进式压缩编码算法以及分布式机制下图像数据分配的高效传输策略,保障了图像重点区域的重构质量以及网络资源的合理利用;提出一种基于改进自编码器的缺失图像自动恢复算法,提高复杂条件下图像样本的可利用性,为后续相关科学研究提供数据保障。（1）设计了基于WISNs远程监测系统,并对图像样本库进行建立,解决了野外环境信息获取滞后的问题。本文总共建立了包含马鹿、野猪、狍子、猞猁、貉、斑羚在内的10720张野生动物监测图像样本库,为后续开展算法实验提供了研究素材和数据保障。同时制作了野生动物区域的Ground truth真值图像,为后续野生动物显着性目标检测、压缩编码与传输等实验对比提供理论依据。（2）提出了基于改进直方图对比度的图像显着性目标检测算法,克服了野外监测图像背景复杂、数据量大、噪声干扰严重等问题。在传统的直方图对比度算法的基础上,本文结合图像主结构提取、边缘检测和位置显着图等策略,对图像显着性目标区域进行检测及提取,实现了图像纹理信息的平滑与图像噪声抑制。通过本文算法对野生动物监测样本库进行实验的平均Pr、Re和F-measure值分别达到了0.4895、0.7321、0.5300,相较于表现性能较好的HC和MC算法在每个评价指标方面分别提高了18.37%、19.53%、19.05%和6.42%、21.99%、8.74%。（3）探索了基于视觉感知的图像渐进式压缩编码算法,解决了WISNs图像压缩无法体现重要区域优先性的问题。本文在图像显着性目标检测结果的基础上,采用位平面提升和混合编码算法对野生动物监测图像进行分层渐进式压缩编码,分别实现了显着性目标区域的无损压缩和背景区域的有损压缩,保证了图像中重要区域信息的重构质量。本文算法在PSNR、SSIM方面的实验结果平均值分别为39.0365d B和0.9014,相较于EZW和DCT算法分别提高了21.11%、14.72%和9.47%、6.25%。（4）探索了基于分布式传输机制的图像数据分配策略,解决了由于WISNs自组织、多跳的传输模式造成的网络资源浪问题。通过对联合信号进行独立编码和联合解码的方法提出了一种显着性目标区域图像和背景区域图像分布式协同传输策略,其中显着性目标区域直接由簇头节点进行传输,而数据量相对较大的背景区域通过在同一传输级的簇内节点之间进行分配,实现了网络资源的合理利用。本文算法在PSNR和SSIM方面,与DCT和EZW相比,分别提高了7.47%、9.06%和16.98%、19.50%;在能量消耗方面,与多跳和单跳传输等单一模式相比,分别降低了29.96%和40.84%。（5）提出了基于改进自编码器的图像自动恢复算法研究,解决了由于外界环境干扰造成的WISNs图像内容缺失问题。本文针对不同区域图像间纹理信息的不同,通过将显着性目标区域和背景区域样本图像分开训练和测试的方法提出了一种基于改进自编码器的WISNs缺失图像自动恢复算法,实现了图像样本中重要缺失信息的自动恢复。实验结果表明,本文算法在PSNR和SSIM方面,相较于SPHIT和EZW算法,分别提升了7.93%、18.15%和7.01%、12.67%,保证了监测数据的可靠性,为后续相关科学研究提供素材保障。综上所述,本文针对大数据量、背景复杂的野外监测图像,提出了一种适用于WISNs的高效编码与传输方法,包括WISNs监测系统的设计、图像显着性目标检测、图像渐进式压缩编码与分布式传输策略以及图像缺失内容的自动恢复,为无线传感器网络在智能信息监测领域的推广提供了理论指导。
刘志辉[7]（2020）在《基于漏磁原理的钢丝绳断丝损伤定量识别研究》文中进行了进一步梳理钢丝绳作为一种铁磁性构件,具有承载能力强、自重轻、局部小缺陷不会发生骤断特点,普遍应用于港口、煤矿、起重等领域,其工作环境恶劣,经过长时间的使用必然发生磨损、疲劳、锈蚀等缺陷,最终导致断丝或骤断,这将对人的安全造成重大的威胁。本文以钢丝绳出现的断丝缺陷检测为目标,采用嵌入式ARM技术、模式识别和神经网络等方法对钢丝绳断丝进行检测与定量识别,主要完成了以下研究和工程实践:1.介绍了钢丝绳断丝损伤形式,分析了钢丝绳缺陷漏磁场形成机理,构建了基于磁荷理论的钢丝绳漏磁信号仿真模型,为后续断丝损伤信号分析和识别提供了理论基础。2.设计了钢丝绳磁化装置,介绍了霍尔传感器的检测原理及其在钢丝绳磁化装置中排布的位置。搭建了基于STM32的钢丝绳检测系统软硬件平台,并对系统各个电路模块性能进行了测试分析。系统采用等空间采样避免了检测速度的影响,同时记录钢丝绳缺陷出现的位置,设计的检测系统工作稳定可靠。3.研究了钢丝绳缺陷信号的频谱特性,提出了两种股波信号的抑制方法。针对股波信号幅值大,但频带较窄的特点,设计了陷波滤波器,消除股波信号;研究了小波分析方法,利用Mallat算法对钢丝绳缺陷信号进行分解,设定阈值后重构,最终滤除噪声的同时凸显出了真实损伤信号。在滤除噪声后,提取出断丝信号中幅值,波形态等时频特征,并将特征值归一化处理,为钢丝绳断丝损伤量化识别模型的构建奠定了基础。4.分析了BP神经网络和支持向量机（SVM）分类原理,分别构建了BP神经网络和支持向量机的两种钢丝绳断丝损伤量化识别模型,并对比并分析了两种钢丝绳断丝损伤识别模型的性能。针对BP网络初始权值和阈值及支持向量机分类模型中惩罚系数和核函数参数均为随机性问题,提出了一种改进的自适应粒子群算法,对模型参数进行优化。结果表明:改进的粒子群算法寻优速度快、精度高,构建的两种模型都能以较高的精度识别出钢丝绳断丝数量,SVM模型对小样本的断丝损伤分类识别性能更优。
朱宁[8]（2020）在《基于数字信号处理的超声波测距定位方法研究》文中研究表明超声波测距作为一种典型的非接触式测量方法,具有环境适应能力强、价格低廉等优点,广泛应用于移动机器人的避障系统中。然而超声波测距方法存在有效作用距离和测量精度间的矛盾,并且单一超声换能器无法对障碍物进行精确定位,在复杂环境中无法满足移动机器人的探测需求。论文以移动机器人避障作为应用背景,立足于这两个问题,从超声回波信号的数字信号处理角度出发,深入研究了基于单换能器的超声波测距方法和基于多换能器的超声波定位方法。针对超声波测距中有效作用距离和测量精度间的矛盾,研究了以互相关法为核心的超声波测距方法。首先利用提升小波变换对回波信号进行二次消噪以提高信噪比,详细讨论了小波基、分解尺度、阈值函数的选取方法。其次,针对参考信号获取困难的问题,论文基于遗传算法和Levenberg-Marquardt算法,利用超声波信号的混合指数模型对不同距离下的回波信号进行拟合以获得最优参数估计,并将模型重构信号作为参考信号。最后,为解决互相关法运算量大的问题,提出了在小波域粗略互相关、时域精确互相关的新型两步相关法,并利用Hilbert变换获取互相关函数包络以精确搜索峰值。针对超声换能器波束角较大导致的障碍物定位模糊问题,论文基于多元线形超声换能器阵列,研究了以相交定位法为核心的超声波定位方法。首先根据障碍物对超声波信号的反射情况将障碍物分为点型和平面型两类,并分别介绍了相应的定位模型。其次分别采用线性最小二乘法和基于泰勒级数展开的最小二乘法对多换能器数据进行融合。最后,针对单探测周期下多障碍物回波信号关联数据量大的问题,提出了基于假设-检验法的多障碍物定位算法。在上述研究的基础上,开发了基于五元线形超声换能器阵列的测距定位实验系统。系统以Xilinx公司的FPGA作为主控芯片,采用Verilog硬件描述语言编写了全局控制、时钟管理、回波信号处理、温度采集、串口通信等功能模块,实现了五通道的超声波测距算法。在PC上利用MATLAB GUI设计了上位机控制显示界面,实现了多障碍物定位算法和数据显示功能。最后对系统进行了测距定位实验,验证了算法在嵌入式系统中的可行性。
李春雪[9]（2020）在《基于并行计算情绪识别的研究》文中指出赋予机器情感以及对于情绪识别的研究是当今时代的一个热点话题。情绪识别的数据要利用EEG技术获得,但是随着硬件技术的发展,为了获取尽量丰富的脑电信息和较高精度的数据,通常利用多通道（32、64或128通道）高精度的脑电采集设备。通过增加采集脑电设备的通道数和采样频率,一方面增加了脑电采集设备的成本、也增加了设计难度和操作复杂度,一方面大量的脑电数据会导致计算量过大,影响情绪识别的实时性。快速的处理大量的脑电数已成为基于脑电信号的情绪识别的一个研究重点。在基于脑电信号特征提取算法中,常用的是小波包分解和小波分解。为了解决利用传统Mallat算法进行分解、重构的复杂性,本文在Mallat算法基础上,应用“半小波包”的概念,形成将小波分解与小波包分解相结合的“半小波包分解”算法,解决了小波分解只对低频信号有效以及小波包分解的冗余问题。首次利用半小波包和改进Mallat算法的卷积过程对DEAP数据库中的脑电信号进行分解重构,在保证准确度的基础上,优化后的Mallat算法达到了分解信号高速率、分解算法低复杂度的效果,与未优化的Mallat算法相比,优化后的Mallat算法大概只需要传统Mallat算法3/14的计算量。利用并行算法加速优化后的Mallat算法,加速效果更加明显。基于上述优化后的Mallat算法,本文利用NVIDIA公司的GPU对优化后的Mallat算法使用CUDA进行加速,得到Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma五个频段的数据。由于Alpha、Gamma频段对情绪识别影响较大,故对Alpha、Gamma频段的数据进行特征值的提取,使用主成分分析算法对特征进行选择,并使用CUDA进行加速。以采集一位受试者一次脑电实验数据,数据矩阵大小为32*7680。CUDA加速分解重构Alpha频段、提取Alpha频段的特征以及对Alpha频段的特征进行选择,其加速比分别为2.37、0.49、3.92。在同一条件下对比不同大小的矩阵CUDA加速的效果得出脑电信号矩阵越大CUDA加速效果越好,并行计算的优势会进一步的体现出来。对DEAP数据库中的脑电信号进行特征提取与选择后得到情绪识别所需的训练数据。提取DEAP数据库中online＿ratings.xls表格提供的样本数据,使用BP神经网络训练得出valence（效价）、arousal（唤醒度）、dominance（优势）对应情绪轮的情绪,定义情绪轮1到8为正向情绪定义为0,9到16为负向情绪定义为1。替换DEAP数据库原有的标签为正向情绪或负向情绪。得到新的标签结合从DEAP数据库提取的特征值组成新的数据和标签通过多预测深度玻尔兹曼机对情绪进行分类。使用多预测深度玻尔兹曼机对正负情绪进行识别得到的准确率为88.3%。
郑淋文[10]（2020）在《基于FCM算法的心电信号特征分类研究》文中提出随着社会经济的发展,人们生活方式发生转变,心血管疾病流行趋势明显,已逐渐成为我国人群的主要疾病负担。通过心电图可有效观测出心律失常,对预防和诊断心血管疾病具有重要意义。随着人工智能大数据的快速发展,机器学习技术在心电信号自动分类上的研究成果层出不穷,但至今未能广泛应用于临床诊断上。因此,研究可靠、稳定的自动分析诊断方法尤为重要。本文对目前国内外的心律失常识别技术进行了分析,针对目前心电信号处理、分析和智能诊断算法中存在的不足,提出了改进的心电信号处理和识别方法,并通过计算机仿真实验进行了验证。全文主要工作如下:（1）基于小波阈值的心电信号预处理。通过分析心电信号中的噪声特性,利用小波变换技术将信号进行多层小波分解,构造了一种介于软、硬阈值之间的新阈值函数。通过实验验证该方法与软硬阈值去噪相比,能有效提高信号的信噪比。（2）基于融合特征的心电信号特征提取。采用小波变换对心电信号进行特征点检测,将单个周期的心电信号作为数据样本,提取出间期和幅值等作为时域特征。采用深度稀疏自编码器对心电信号进行编解码,只需要少量标签就能完成网络预训练与微调,降低了对样本标签的依赖。过程中采用自适应矩估计进行参数寻优,提取出最高层的隐含输出,作为深度特征。应用加权融合的方式将时域特征和深度特征进行融合,并通过实验验证融合特征能有效的表征心电信号。（3）基于模糊C均值（FCM）算法的心电特征分类。针对FCM算法需要先验知识的不足,利用K近邻优化的密度峰值算法自适应获取聚类原型数。此外,考虑到心电信号数据集的极度不平衡,通过在FCM算法的目标函数中添加样本容量信息,降低正常心律边缘数据的误判率。实验证明,该方法对心律失常样本有较高精度的识别能力,在五种心律判别中取得了98.95%的正确率。
二、Mallat算法中的初始化问题（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Mallat算法中的初始化问题（论文提纲范文）
（1）基于改进小波变换的地震资料信噪比提升方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地震资料去噪研究现状 |
| 1.2.2 小波变换研究现状 |
| 1.3 地震资料处理的基本知识 |
| 1.3.1 地震勘测流程 |
| 1.3.2 地震信号噪声 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 第二章 小波变换理论基础知识 |
| 2.1 小波变换理论介绍 |
| 2.2 小波变换基本理论 |
| 2.2.1 傅里叶变换 |
| 2.2.2 连续小波变换 |
| 2.2.3 离散小波变换 |
| 2.2.4 二进小波变换 |
| 2.2.5 二维小波变换 |
| 2.2.6 小波包变换 |
| 2.3 小波变换理论框架 |
| 2.3.1 多分辨率分析理论与方法 |
| 2.3.2 Mallat算法 |
| 2.4 常见的小波基函数 |
| 2.5 小波变换尺度的选择 |
| 2.6 小波阈值去噪算法 |
| 2.6.1 小波阈值去噪算法理论 |
| 2.6.2 常见的阈值选取算法 |
| 2.6.3 阈值函数的选取 |
| 2.7 去噪效果的评价标准 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 改进小波变换阈值去噪算法去除地震资料随机噪声 |
| 3.1 GCV阈值选取函数 |
| 3.2 果蝇优化算法 |
| 3.2.1 参数初始化 |
| 3.2.2 嗅觉搜索 |
| 3.2.3 视觉搜索 |
| 3.3 模拟退火算法 |
| 3.4 改进小波变换阈值选取算法 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.6 实际地震资料处理 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 改进基于NLM算法的小波变换去除地震资料随机噪声 |
| 4.1 NLM算法原理 |
| 4.2 基于一维小波熵的自适应NLM算法 |
| 4.3 基于二维小波熵的自适应NLM算法 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 实际地震资料处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）远程心电信号数据采集与预处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电信号预处理研究现状 |
| 1.2.2 心电信号采集研究现状 |
| 1.3 心电信号生理特性分析 |
| 1.3.1 心电信号波形分析 |
| 1.3.2 心电信号特征 |
| 1.4 导联系统 |
| 1.5 系统总体结构设计 |
| 1.6 主要研究内容 |
| 第2章 小波阈值去噪算法的原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 小波分析与传统信号处理方法 |
| 2.2.1 傅立叶变换 |
| 2.2.2 小波变换 |
| 2.3 小波变换的去噪原理 |
| 2.3.1 含噪信号的基本数学模型 |
| 2.3.2 小波阈值去噪算法 |
| 2.3.3 阈值去噪函数选取 |
| 2.3.4 阈值的选取 |
| 2.3.5 小波函数的选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 RFDA小波阈值去噪算法原理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 频域混叠 |
| 3.2.1 频域混叠产生的原因 |
| 3.2.2 MALLAT算法对心电信号分解产生的频域混叠 |
| 3.3 RFDA小波阈值去噪算法原理 |
| 3.4 对改进前和RFDA的小波阈值去噪算法进行对比和仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 心电信号采集系统设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 心电信号采集采集系统下位机设计 |
| 4.2.1 硬件系统设计原则 |
| 4.2.2 硬件系统总体设计结构 |
| 4.2.3 生物芯片ADS1293 |
| 4.2.4 STM32与AD1293接口电路 |
| 4.2.5 应用系统设计 |
| 4.2.6 嵌入式操作系统与主控模块运行流程 |
| 4.3 心电信号采集系统上位机设计 |
| 4.3.1 上位机硬件与运行环境 |
| 4.3.2 上位机界面及程序 |
| 4.4 心电采集系统硬件测试 |
| 4.5 心电数据服务端和客户端的设计与实现 |
| 4.5.1 运行环境 |
| 4.5.2 使用技术 |
| 4.5.3 数据库设计 |
| 4.5.4 内部运行机制及效果 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所取得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）基于小波变换和双模预测的心电信号压缩算法与硬件架构研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无损心电压缩算法 |
| 1.2.2 有损心电压缩算法 |
| 1.2.3 心电压缩硬件架构研究 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 心电信号及其压缩算法 |
| 2.1 心电信号基本特征 |
| 2.2 心电信号压缩算法理论 |
| 2.2.1 线性预测 |
| 2.2.2 小波变换基本理论 |
| 2.2.3 离散小波快速算法 |
| 2.2.4 提升小波变换 |
| 2.3 编码算法 |
| 2.3.1 哈夫曼编码 |
| 2.3.2 Golomb-Rice编码 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于小波变换和双模预测的压缩算法与电路设计 |
| 3.1 压缩算法设计 |
| 3.1.1 信号分解与处理 |
| 3.1.2 基于心电形态的预测机制 |
| 3.1.3 二级Golomb-Rice编码 |
| 3.1.4 数据封装策略 |
| 3.2 硬件设计与优化 |
| 3.2.1 整体架构描述 |
| 3.2.2 基于预测前提的信号分解模块设计 |
| 3.2.3 基于电路复用的预测模块设计 |
| 3.2.4 封装方式 |
| 3.2.5 电路工作方式 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 实验与结果分析 |
| 4.1 实验平台和环境 |
| 4.1.1 MIT-BIH标准数据库 |
| 4.2 压缩性能评价指标 |
| 4.3 压缩算法性能分析 |
| 4.4 电路综合实验参数 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文研究工作总结 |
| 5.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者攻读硕士学位期间学术成果 |
（4）基于小波分析的医学图像压缩方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文结论安排 |
| 第2章 小波变换及其在医学图像压缩中的应用 |
| 2.1 医学图像压缩原理以及压缩方法 |
| 2.2 图像压缩编码的国际标准 |
| 2.3 医学图像质量评价准则 |
| 2.4 小波分析理论 |
| 2.4.1 连续小波变换与离散小波变换 |
| 2.4.2 多分辨率分析及Mallat算法 |
| 2.5 小波变换在医学图像压缩中的应用 |
| 2.5.1 小波分解层数 |
| 2.5.2 边界延拓 |
| 2.5.3 小波系数的特点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于改进嵌入式零树编码的医学图像压缩算法 |
| 3.1 EZW算法原理 |
| 3.1.1 零树表示 |
| 3.1.2 系数类型 |
| 3.1.3 EZW基本思想 |
| 3.2 EZW算法实现 |
| 3.3 EZW算法的改进 |
| 3.3.1 EZW算法的分析 |
| 3.3.2 小波提升算法 |
| 3.3.3 改进算法编码 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进多级树集合分裂的医学图像压缩算法 |
| 4.1 SPIHT算法原理 |
| 4.1.1 符号和概念的说明 |
| 4.1.2 空间方向树 |
| 4.1.3 编码中的链表 |
| 4.1.4 集合分裂过程 |
| 4.1.5 量化过程 |
| 4.2 SPIHT算法编码实现 |
| 4.3 SPIHT算法的改进 |
| 4.3.1 SPIHT算法不足 |
| 4.3.2 SPIHT算法改进与实现 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于HLT差异图与三重马尔科夫场的极化SAR图像变化检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 极化SAR图像变化检测的研究现状 |
| 1.2.1 极化SAR图像变化检测方法介绍 |
| 1.2.2 极化SAR图像变化检测存在的主要问题 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 极化SAR图像及其变化检测基本理论 |
| 2.1 电磁波极化特性及其描述 |
| 2.1.1 极化椭圆和琼斯矢量 |
| 2.1.2 斯托克斯矢量和Poincare球 |
| 2.2 目标极化散射特性的描述 |
| 2.2.1 极化散射矩阵 |
| 2.2.2 Mueller矩阵和Stokes矩阵 |
| 2.2.3 极化协方差矩阵和极化相干矩阵 |
| 2.2.4 各矩阵之间的关系 |
| 2.3 极化目标分解 |
| 2.3.1 相干目标分解 |
| 2.3.2 非相干目标分解 |
| 2.4 极化SAR图像特征 |
| 2.4.1 极化SAR数据的相干斑点噪声 |
| 2.4.2 极化SAR图像统计模型 |
| 2.5 极化SAR图像变化检测基本理论 |
| 2.5.1 极化SAR图像变化检测一般流程 |
| 2.5.2 极化SAR图像变化检测评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于HLT差异图与三重马尔科夫场的极化SAR图像变化检测 |
| 3.1 三重马尔科夫随机场基本理论 |
| 3.1.1 马尔科夫随机场 |
| 3.1.2 辅助场U的引入 |
| 3.1.3 三重马尔科夫场建模 |
| 3.2 基于HLT差异图与三重马尔科夫场的极化SAR图像变化检测 |
| 3.2.1 HLT差异图的构建 |
| 3.2.2 辅助场U的初始化 |
| 3.2.3 先验能量函数的构建 |
| 3.2.4 参数估计 |
| 3.2.5 算法步骤与框图 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.3.1 图像数据介绍 |
| 3.3.2 仿真结果与性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于HLT差异图与小波域三重马尔科夫场的极化SAR图像变化检测 |
| 4.1 小波分析基本理论 |
| 4.1.1 小波变换 |
| 4.1.2 平稳小波变换 |
| 4.2 基于HLT与小波域三重马尔科夫场的极化SAR图像变化检测 |
| 4.2.1 基于HLT差异图的平稳小波变换 |
| 4.2.2 基于小波域三重马尔科夫随机场的变化检测 |
| 4.2.3 变化图像的多尺度融合 |
| 4.2.4 算法步骤与框图 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 图像数据介绍 |
| 4.3.2 仿真结果与性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）无线传感器网络野外监测图像高效编码与传输方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1. 选题背景及意义 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.2.1. WISNs监测系统研究现状 |
| 1.2.2. 图像压缩编码研究现状 |
| 1.2.3. 视觉感知目标检测研究现状 |
| 1.2.4. WISNs图像传输研究现状 |
| 1.2.5. 图像恢复研究现状 |
| 1.3. 本文的研究内容及研究路线 |
| 1.3.1. 研究内容 |
| 1.3.2. 研究路线 |
| 2.基于WISNs的远程监测系统设计及图像样本库建立 |
| 2.1. 样本图像采集区域概况 |
| 2.2. WISNs远程监测系统设计 |
| 2.2.1. 监测系统架构分析 |
| 2.2.2. 终端节点设计分析 |
| 2.2.3. 协调节点设计分析 |
| 2.3. 图像样本数据库建立 |
| 2.3.1. 监测图像样本获取 |
| 2.3.2. 监测图像人工标注 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3.基于改进直方图对比度的图像显着性目标检测算法 |
| 3.1. 直方图对比度显着性检测理论 |
| 3.2. 基于改进HC的图像显着性目标检测算法 |
| 3.2.1. 基于窗口总变差的图像主结构提取 |
| 3.2.2. 基于直方图对比度的图像显着性检测 |
| 3.2.3. 图像边缘完整性检测算法 |
| 3.2.4. 基于汉宁窗理论的图像显着图优化 |
| 3.3. 实验结果与分析 |
| 3.4. 本章小结 |
| 4.基于显着性感知的图像渐进式压缩编码算法 |
| 4.1. 图像小波变换Mallat分解与重构 |
| 4.2. 显着性目标区域小波系数掩模标记 |
| 4.3. 显着性目标区域系数位平面提升 |
| 4.3.1. 一般位移法 |
| 4.3.2. 交错平面位移法 |
| 4.3.3. 最大位移法 |
| 4.4. 基于小波变换的图像混合编码算法 |
| 4.4.1. 显着性目标区域图像编码算法 |
| 4.4.2. 背景区域图像编码算法 |
| 4.5. 实验结果与分析 |
| 4.6. 本章小结 |
| 5.基于分布式传输机制的数据分配策略 |
| 5.1. 分布式图像压缩编码理论 |
| 5.1.1. Slepian-Wolf无损分布式编码理论 |
| 5.1.2. Wyner-Ziv有损分布式编码理论 |
| 5.2. WISNs分布式图像传输模型的建立 |
| 5.2.1. 传统WISNs图像分布式传输策略 |
| 5.2.2. WISNs图像分布式数据分配策略 |
| 5.3. 基于压缩感知的图像压缩算法 |
| 5.3.1. 信号稀疏表示 |
| 5.3.2. 信号线性测量 |
| 5.3.3. 信号重构过程 |
| 5.4. 分布式图像压缩感知算法 |
| 5.4.1. 联合稀疏信号模型建立 |
| 5.4.2. 重构端联合解码算法实现 |
| 5.5. 实验结果与分析 |
| 5.5.1. 图像重构质量评价 |
| 5.5.2. 网络能量消耗分析 |
| 5.6. 本章小结 |
| 6.无线传感器网络监测图像自动恢复算法 |
| 6.1. 深度学习网络结构特征学习模式 |
| 6.1.1. 监督学习训练模式 |
| 6.1.2. 无监督学习训练模式 |
| 6.1.3. 半监督学习训练模式 |
| 6.2. 传统自编码器神经网络算法概述 |
| 6.2.1. 自编码器神经网络结构 |
| 6.2.2. 变分自编码器网络结构 |
| 6.2.3. 深度自编码器神经网络结构 |
| 6.3. 基于改进自编码器的无监督图像自动恢复算法 |
| 6.3.1. 基于跳跃层短连接的自编码神经网络 |
| 6.3.2. 损失函数设计 |
| 6.4. 实验结果与分析 |
| 6.4.1. 图像恢复质量分析 |
| 6.4.2. 图像恢复可靠性分析 |
| 6.5. 本章小结 |
| 7.结论与展望 |
| 7.1. 结论 |
| 7.2. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（7）基于漏磁原理的钢丝绳断丝损伤定量识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 钢丝绳缺陷检测方法和识别国内外研究现状 |
| 1.2.1 钢丝绳无损检测方法 |
| 1.2.2 钢丝绳电磁检测法发展现状 |
| 1.2.3 钢丝绳缺陷信号处理及识别方法国内外研究现状 |
| 1.3 本论文研究内容 |
| 第二章 钢丝绳损伤形式、检测原理及漏磁信号仿真 |
| 2.1 钢丝绳结构及损伤形式 |
| 2.2 钢丝绳漏磁检测原理 |
| 2.3 钢丝绳漏磁信号仿真 |
| 2.3.1 钢丝绳漏磁场磁偶极子模型 |
| 2.3.2 钢丝绳漏磁场磁偶极子模型仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 钢丝绳检测装置和采集系统的设计 |
| 3.1 钢丝绳漏磁检测装置 |
| 3.1.1 霍尔传感器工作原理 |
| 3.1.2 霍尔传感器实物图和内部构造 |
| 3.1.3 传感器布置方式 |
| 3.2 励磁装置的设计 |
| 3.2.1 励磁方式和励磁回路 |
| 3.2.2 励磁装置结构及其材料选择 |
| 3.3 钢丝绳采集系统的设计 |
| 3.3.1 采集系统总体设计 |
| 3.3.2 主控芯片的介绍 |
| 3.3.3 系统电源模块 |
| 3.3.4 信号预处理电路 |
| 3.3.5 ADC模块 |
| 3.3.6 液晶显示模块 |
| 3.3.7 编码器模块 |
| 3.4 采集系统软件设计 |
| 3.5 硬件系统平台及漏磁信号波形显示 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 信号的预处理及特征提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 漏磁信号分析 |
| 4.3 陷波滤波器的设计 |
| 4.4 小波信号去噪方法 |
| 4.4.1 小波分析原理 |
| 4.4.2 小波分析理论 |
| 4.4.3 缺陷信号小波阈值去噪原理与方法 |
| 4.5 缺陷信号的特征提取及归一化处理 |
| 4.5.1 信号特征提取 |
| 4.5.2 特征值的归一化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 钢丝绳断丝损伤定量识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 钢丝绳断丝定量识别过程 |
| 5.3 基于BP神经网络的钢丝绳定量识别方法 |
| 5.3.1 BP网络模型 |
| 5.3.2 BP网络L-M训练算法 |
| 5.4 粒子群优化算法 |
| 5.4.1 粒子群优化算法原理 |
| 5.4.2 带惯性权重的粒子群优化算法 |
| 5.4.3 自适应学习因子 |
| 5.4.4 IPSO-BP模型及对钢丝绳断丝预测结果分析 |
| 5.5 支持向量机模型 |
| 5.5.1 VC维理论与结构化风险 |
| 5.5.2 支持向量机理论 |
| 5.5.3 SVM核函数技巧 |
| 5.5.4 SVM参数优化 |
| 5.5.5 SVM实现钢丝绳断丝损伤多分类 |
| 5.5.6 IPSO-SVM组合分类模型及结果分析 |
| 5.6 BP神经网络和SVM对钢丝绳断丝损伤测试结果对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）基于数字信号处理的超声波测距定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 超声波测距及其数字信号处理方法现状 |
| 1.3 超声波定位技术现状 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 第二章 超声波测距技术综述及硬件平台设计 |
| 2.1 超声波特性 |
| 2.2 超声回波信号模型 |
| 2.2.1 高斯经验模型 |
| 2.2.2 混合指数经验模型 |
| 2.3 互相关时延估计理论 |
| 2.4 总体方案设计 |
| 2.5 硬件平台设计 |
| 2.5.1 超声换能器选型 |
| 2.5.2 超声波发射电路 |
| 2.5.3 超声波接收电路 |
| 2.5.4 温度测量模块 |
| 2.5.5 电源模块 |
| 2.5.6 主控制器 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于单换能器的超声波测距方法研究 |
| 3.1 小波去噪 |
| 3.1.1 小波变换理论 |
| 3.1.2 小波基选取 |
| 3.1.3 分解层数选取 |
| 3.1.4 阈值及阈值函数选取 |
| 3.1.5 数值仿真 |
| 3.2 参考信号选取 |
| 3.2.1 遗传算法原理 |
| 3.2.2 Levenberg-Marquardt算法原理 |
| 3.2.3 GA-LM联合寻优算法 |
| 3.2.4 数值仿真 |
| 3.3 两步相关法 |
| 3.4 Hilbert包络提取 |
| 3.5 测距算法仿真 |
| 3.6 实验分析 |
| 3.6.1 小波去噪实验 |
| 3.6.2 参考信号获取实验 |
| 3.6.3 测距实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于多换能器的超声波定位方法研究 |
| 4.1 相交定位法 |
| 4.2 单障碍物定位 |
| 4.2.1 定位模型的建立 |
| 4.2.2 多换能器数据融合 |
| 4.2.3 单一障碍物定位算法 |
| 4.3 多障碍物定位 |
| 4.3.1 基于多探测周期的多障碍物定位算法 |
| 4.3.2 基于单探测周期的多障碍物定位算法 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 换能器间距对定位精度的影响 |
| 4.4.2 多障碍物定位实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统开发与实验 |
| 5.1 系统总体方案设计 |
| 5.2 FPGA开发 |
| 5.2.1 顶层模块 |
| 5.2.2 全局控制模块 |
| 5.2.3 时钟管理模块 |
| 5.2.4 回波信号处理模块 |
| 5.2.5 温度采集模块 |
| 5.2.6 串口通信模块 |
| 5.3 上位机软件开发 |
| 5.4 实验和误差分析 |
| 5.4.1 测距定位实验 |
| 5.4.2 误差分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 实验测量数据 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）基于并行计算情绪识别的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 脑电信号的研究现状 |
| 1.2.2 情绪识别的研究现状 |
| 1.2.3 并行计算的研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 基于脑电信号的情绪识别原理 |
| 2.1 脑电的概念 |
| 2.2 脑电数据的处理 |
| 2.2.1 脑电信号来源 |
| 2.2.2 脑电信号的预处理 |
| 2.2.3 脑电信号特征提取与选择 |
| 2.3 情绪识别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于DAUBECHIES小波的脑电特征提取与选择 |
| 3.1 原理与方法 |
| 3.1.1 脑电信号提取原理 |
| 3.1.2 离散小波变换原理(Daubechies小波) |
| 3.1.3 Mallat算法原理 |
| 3.2 MALLAT算法改进 |
| 3.2.1 改进小波包 |
| 3.2.2 卷积过程的改进 |
| 3.2.3 信号重构 |
| 3.3 基于主成分分析算法对ALPHA、GAMMA频段进行特征提取 |
| 3.3.1 提取Alpha、Gamma频段的频域特征 |
| 3.3.2 基于主成分分析算法进行特征选择 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于并行加速MALLAT算法及特征值提取与选择 |
| 4.1 CUDA体系架构及其运行方式 |
| 4.1.1 CUDA体系结构 |
| 4.1.2 CUDA运行方式 |
| 4.2 CUDA加速特征值提取和特征选择 |
| 4.2.1 实验平台 |
| 4.2.2 CUDA加速改进Mallat算法 |
| 4.2.3 CUDA加速基于Alpha、Gamma频段的特征提取 |
| 4.2.4 CUDA加速基于Alpha、Gamma频段的特征选择 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于深度学习的情绪识别 |
| 5.1 DEAP数据库标签数据转换 |
| 5.2 基于深度信念网络的情绪识别 |
| 5.2.1 受限玻尔兹曼机 |
| 5.2.2 深度信念网络 |
| 5.3 基于多预测深度玻尔兹曼机的情绪识别 |
| 5.3.1 深度玻尔兹曼机 |
| 5.3.2 多预测深度玻尔兹曼机 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（10）基于FCM算法的心电信号特征分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 心电信号预处理研究现状 |
| 1.2.2 心电信号特征提取研究现状 |
| 1.2.3 心电信号分类研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文的结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 2 心电信号的相关理论知识 |
| 2.1 心电信号的产生机理与特点 |
| 2.1.1 心电信号的产生机理 |
| 2.1.2 心电信号的特点 |
| 2.2 心律失常的基本介绍与典型波形 |
| 2.3 心律失常分类的难点与挑战 |
| 2.4 常用心电信号数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 心电信号预处理 |
| 3.1 心电信号噪声分析 |
| 3.2 数据读取 |
| 3.3 小波变换理论以及在去噪上的应用 |
| 3.4 基于小波阈值的心电信号预处理 |
| 3.4.1 小波基的选择 |
| 3.4.2 分解层数确定 |
| 3.4.3 基于小波阈值的心电信号去噪 |
| 3.5 心电信号预处理仿真实验及分析 |
| 3.5.1 小波分解系数处理 |
| 3.5.2 信号重构 |
| 3.5.3 去噪效果评估及对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 心电信号的波形检测与特征提取 |
| 4.1 时频域特征提取 |
| 4.1.1 特征选择 |
| 4.1.2 特征点识别 |
| 4.1.3 基于小波变换的心电特征识别与提取 |
| 4.2 深度特征提取 |
| 4.2.1 深度稀疏自编码器 |
| 4.2.2 基于深度稀疏自编码器(DSAEs)的心电特征提取 |
| 4.3 特征融合 |
| 4.4 心电信号特征提取仿真实验及分析 |
| 4.4.1 基于时域特征有效性测试和结果分析 |
| 4.4.2 基于深度特征有效性测试和结果分析 |
| 4.4.3 基于融合特征的有效性测试和结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于FCM算法的心电信号特征分类 |
| 5.1 模糊聚类分析 |
| 5.1.1 聚类分析的数学模型与常用方法 |
| 5.1.2 相似度测度 |
| 5.1.3 模糊理论 |
| 5.1.4 基于目标函数的模糊聚类(FCM) |
| 5.1.5 FCM算法的优势与缺点 |
| 5.2 基于FCM算法的心电信号特征分类 |
| 5.2.1 FCM算法的改进 |
| 5.2.2 FCM聚类算法的收敛性分析 |
| 5.2.3 基于FCM算法的心电特征分类算法结构 |
| 5.3 心电信号特征分类仿真实验及结果分析 |
| 5.3.1 心电信号特征分类实验评价指标 |
| 5.3.2 基于FCM算法的心电应用结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
四、Mallat算法中的初始化问题（论文参考文献）
- [1]基于改进小波变换的地震资料信噪比提升方法研究[D]. 董广凯. 西安石油大学, 2021(09)
- [2]远程心电信号数据采集与预处理[D]. 钱超. 哈尔滨理工大学, 2021(09)
- [3]基于小波变换和双模预测的心电信号压缩算法与硬件架构研究[D]. 李世云. 浙江大学, 2021(01)
- [4]基于小波分析的医学图像压缩方法的研究[D]. 王亚清. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [5]基于HLT差异图与三重马尔科夫场的极化SAR图像变化检测[D]. 陈俊新. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]无线传感器网络野外监测图像高效编码与传输方法[D]. 冯文钊. 北京林业大学, 2020
- [7]基于漏磁原理的钢丝绳断丝损伤定量识别研究[D]. 刘志辉. 江西理工大学, 2020
- [8]基于数字信号处理的超声波测距定位方法研究[D]. 朱宁. 东南大学, 2020(01)
- [9]基于并行计算情绪识别的研究[D]. 李春雪. 长春理工大学, 2020(01)
- [10]基于FCM算法的心电信号特征分类研究[D]. 郑淋文. 西南科技大学, 2020(08)
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