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压电式管道泄漏信号的特征提取及应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | ABSTRACT | 第7-16页 | | 第一章 绪论 | 第16-28页 | | ·课题研究的背景和意义 | 第16-17页 | | ·文献综述 | 第17-23页 | | ·我国油气管道的安全状况 | 第17-20页 | | ·管道泄漏检测技术的发展现状 | 第20-23页 | | ·神经网络技术的发展和现状 | 第23-25页 | | ·神经网络简介 | 第23-24页 | | ·神经网络的特性 | 第24页 | | ·神经网络的应用 | 第24-25页 | | ·检测技术发展趋势与展望 | 第25-26页 | | ·本论文研究的主要内容 | 第26-28页 | | 第二章 神经网络 | 第28-42页 | | ·神经网络概述 | 第28-32页 | | ·神经网络基本特征 | 第28-29页 | | ·神经网络的发展阶段 | 第29-32页 | | ·神经网络模型 | 第32-35页 | | ·神经元结构模型 | 第32-35页 | | ·神经网络的互连模式 | 第35页 | | ·BP神经网络 | 第35-37页 | | ·BP神经网络的学习 | 第37-42页 | | ·网络误差与权值调整 | 第38页 | | ·BP网络权值推导 | 第38-39页 | | ·计算网络误差对各层输出的偏导 | 第39-42页 | | 第三章 小波分析 | 第42-52页 | | ·小波分析的基本理论 | 第43-47页 | | ·小波函数 | 第44-45页 | | ·连续小波变换(CWT——Continue Wavelet Transform) | 第45页 | | ·离散小波变换(DWT——Discrete Wavelet Transform) | 第45-46页 | | ·二进制小波变换(Dyadic Wavelet Transform) | 第46-47页 | | ·小波发展经过的几个阶段 | 第47-48页 | | ·监测信号的小波分析 | 第48-52页 | | ·监测数据的含噪模型及其小波变换 | 第48-49页 | | ·信号特征与小波系数的关系 | 第49-50页 | | ·噪声在小波变换下的特性 | 第50-52页 | | 第四章 管道泄漏信号的特征提取 | 第52-62页 | | ·不同工况下的泄漏信号差异与信号增强 | 第52-54页 | | ·泄漏信号的特征分析与提取 | 第54-59页 | | ·特征提取的准则 | 第54-55页 | | ·泄漏信号的特征提取 | 第55-59页 | | ·泄漏诊断模型及应用 | 第59-62页 | | 第五章 输油管道泄漏监测系统的设计与实现 | 第62-74页 | | ·Linux操作系统 | 第62-64页 | | ·Linux操作系统概述 | 第62页 | | ·Linux操作系统的优势 | 第62-64页 | | ·Qt用户界面系统 | 第64-67页 | | ·Qt简介 | 第64-65页 | | ·信号与槽机制 | 第65-66页 | | ·Qt中的TCP/IP类 | 第66-67页 | | ·输油管道监测系统设计与实现 | 第67-74页 | | ·监控系统软件设计架构 | 第67-69页 | | ·监测系统设计 | 第69-74页 | | 第六章 结论 | 第74-75页 | | 参考文献 | 第75-77页 | | 致谢 | 第77-78页 | | 研究成果及发表的学术论文 | 第78-79页 | | 作者及导师简介 | 第79-80页 | | 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第80-81页 |
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论文编号BS699275，这篇论文共81页
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