一、小波分析在热重实验数据处理中的应用（论文文献综述）
韩珂楠[1]（2021）在《角闪石脱水动力学及其地球物理启示》文中提出俯冲带是地球内部重要的循环系统,已有研究发现俯冲带内部中深源地震存在明显的分层,同时各层之间存在着不同的震源机制,特别体现在环太平洋俯冲带区域的中深源地震。其中中源地震（30～300 km）存在的双地震带可以用脱水脆化解释。角闪石在俯冲带区域含量丰富,结构复杂,开展角闪石族矿物脱水动力学对于理解俯冲带区域水的赋存和运移,以及探讨中源地震形成机制具有重要意义。本论文开展了不同升温速率下普通角闪石和透闪石高温热重实验研究,采用模型法和非模型法（Friedman法）分别计算了脱水过程中的动力学参数,并拟合出脱水最有可能的动力学方程;同时在1.0、2.0和3.0 GPa下开展了普通角闪石高压差热实验研究,主要获得了以下几点认识:1、普通角闪石的热分解发生在848～1473 K范围内,Friedman非模型拟合下普通角闪石脱水最有可能的反应机理为一级反应（F1）,但随着反应进程（α）的变化,活化能E变化范围为437～812 kJ/mol,单一的动力学机制难以有效的模拟角普通闪石的脱水过程。作为对比,采用模型法将普通角闪石的脱水曲线分为848～1058 K、1058～1243 K和1243～1473 K三个阶段,每个阶段皆采用n级模型（Fn）进行拟合,整体相关系数为99.953%,第一阶段活化能E为416.6 kJ/mol,指前因子A为1.58×1022 s-1,反应级数n为4.23;第二阶段活化能E为411.4 kJ/mol,指前因子A为2.82×1015 s-1,反应级数n为2.3;第三阶段活化能E为720.9 kJ/mol,指前因子A为2.51×1027 s-1,反应级数n为1.95;本文认为普通角闪石脱水第一阶段属于普通角闪石内部与亚铁连结的羟基发生分解,第二和第三阶段属于普通角闪石内部与镁离子连结的羟基和第一阶段与亚铁连结但未发生反应的羟基发生反应。普通角闪石脱水的流体产生速率为5.4×10-4～1.4×10-5 m3fluid.m-3rock.s-1,相比较于叶蛇纹石的粘性松弛速率,普通角闪石脱水将会产生局部高压进而脆性破裂,进一步导致俯冲带地震的发生。2、透闪石在1130～1340 K发生分解,脱去结构内羟基,采用FWO非模型拟合法得出:随着反应进程α=0.15～0.85,透闪石活化能E=831.6～1311 kJ/mol,整体变化趋势较大,难以采用单一动力学方程进行拟合。3、1.0 GPa压力条件下普通角闪石脱水的初始温度和两个脱水峰值温度分别为1073 K、1133 K和1281 K。2.0 GPa压力条件下普通角闪石脱水的初始温度和两个脱水峰值温度分别为1058 K、1098 K和1318 K。3.0 GPa压力条件下普通角闪石脱水的初始温度和两个脱水峰值温度分别为1073 K、1131 K和1263 K,高温高压条件下普通角闪石的脱水曲线分为两个阶段,与空气气氛下普通角闪石的高温热重实验一致。
王韵[2]（2021）在《基于激光超声技术的油气管道缺陷识别研究》文中指出油气管道安全与石油、天然气等化石能源的运输息息相关,随着国内外化石能源的高速发展,在役油气管道的运输安全变得越来越不可忽视,激光超声检测技术作为近几年无损探伤领域的新型检测技术,其针对在役油气管道可以实现快捷、高效地损伤检测。本文通过对国内外激光超声检测技术理论、激光超声检测系统及激光超声缺陷识别技术的研究与分析,利用激光超声检测系统采集油气管道缺陷时域信号和油气管道损伤图像,对在役油气管道实现缺陷识别。论文的具体研究内容和创新点如下:（1）通过对油气管道缺陷时域信号小波参数选取的讨论,分析小波去噪与多分辨率分析去噪在油气管道超声模拟信号中的去噪效果,结果证明多分辨率分析下的coif4小波、3层分解、软阈值去噪针对激光超声模拟信号去噪为最优去噪方法,其在保持超声信号平滑度与连续性的基础上,信噪比平均提高了13.75d B,相比于小波去噪信噪比平均提升了1.393d B,在最优激光超声模拟信号去噪的基础上,采取最优去噪方法对激光超声实测信号进行去噪处理。（2）以去噪处理后的油气管道缺陷时域信号为研究目标,采用小波包能量分解的方法进行油气管道超声缺陷信号特征能量与特征熵提取,提取的特征能量与熵作为BP神经网络输入与油气管道损伤尺寸输出实现激光超声油气管道缺陷的初步定量分析,结果证明油气管道缺陷定量分析的BP神经网络模型稳定、性能良好,预测准确性平均达到0.997645,预测误差接近2%。（3）针对激光超声检测系统采集的油气管道损伤图像进行灰度化预处理,对灰度化激光超声管道损伤图像进行Mask-SAD图像分割与匹配算法,对Mask缺陷图像采取图像增强并滤除杂波的Retinex算法和改进Retinex算法处理;对油气管道损伤灰度化图像存在的杂波与干扰前进波滤除问题,采用经典滤波算法进行滤除;对处理后缺陷Mask图像与滤除杂波和干扰前进波的油气管道损伤图像进行SAD匹配算法与Canny算法处理,实现油气管道损伤的定性识别。（4）为了实现激光超声油气管道损伤识别的快速与高效化,采用MATLAB制作软件,通过软件可以直观地显示油气管道的不同损伤类型与不同损伤大小,软件设计的实现为激光超声实地检测时所面临的快速探伤与快速定损问题提供了可行性。最后,通过对激光超声油气管道缺陷识别的检测与研究,为在役油气管道激光超声检测提供了理论与研究依据,并对今后在役油气管道损伤检测提供了参考价值。
黄懿[3]（2021）在《结合谱聚类理论的形态小波域水下地貌图像去噪技术研究》文中指出在数字地球、海洋强国建设发展的推动下,数字海洋理念随之产生。数字海洋是建立一个立体化、网络化、持续性的全面观测海洋系统,需要获取海洋地质、生物、物理等海量数据。其中水下地貌勘探是支撑数字、科技化海洋建设急需的技术之一,成像声呐作为直观分析水下地貌最为有效的获取手段,得到了广泛关注。由于水下环境的复杂以及人为干扰的影响,声呐图像通常表现为分辨率低、对比度差等特点。为准确获取水下地貌信息,首要步骤是对声呐图像进行去噪处理。本文以小波变换和谱聚类两种理论为基础,结合声呐图像的特点,针对图像去噪技术进行了研究,探讨适用于声呐图像的去噪算法。第一,本文梳理了侧扫声呐系统的基本组成、声呐图像的成像原理以及成像过程中的噪声影响。分析了深海条件下对声呐图像质量影响最大的海洋环境噪声模型;第二,介绍了小波变换基本理论。依据海洋环境噪声的高斯特性,在声呐图像中添加高斯白噪声,采用小波阈值去噪算法对含噪声呐图像进行仿真实验;第三,介绍了形态学分析的形态小波变换,构建了形态中点小波变换,采用改进后的形态中点小波去噪方法对含噪声呐图像进行仿真实验;第四,分析了经形态中点小波分解后的高频系数（包含噪声和图像细节两部分）,为进一步提高去噪性能,结合谱聚类在聚类方法中的突出表现,采用谱聚类方法对高频系数进行分类,提出了谱聚类与形态中点小波相结合的去噪方法,采用该方法对含噪声呐图像进行仿真实验。实验结果表明,由于形态小波变换的非线性特性,结合了谱聚类理论的形态中点小波方法在保边去噪方面更具优势。谱聚类的引入使低信噪比下的声呐图像去噪性能得到进一步提升。证明了结合谱聚类理论的形态中点小波的算法的可行性和有效性。
董广凯[4]（2021）在《基于改进小波变换的地震资料信噪比提升方法研究》文中研究说明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。
范文遥[5]（2021）在《基于因子分析与分形理论的地球化学数据分析方法研究》文中研究指明地球化学作为地学领域的一个分支,在地质勘查及资源预测等方面均具有不可替代的作用。运用不同的分析方法对地球化学数据进行分析处理时,研究人员通常会得到相对不同的地质分析结果,进而对实际地质探勘及资源预测等研究产生一定的影响。因此,如何根据研究区实际地质构造条件、区域地质概况及水文地质条件选取并提出最佳地球化学数据分析方法就显得尤为重要。依据地质体的复杂性、元素组合富集的不均一性和元素迁移的各向异性,对地球化学数据处理方法进行最佳选择分析,可查明某些化学元素在时间和空间上的富集规律、建立区域定量地质模型、探明成矿规律与成矿作用等,为区域地质普查与详查、资源勘探及资源预测等研究提供一定的科学依据。由此,本文分别运用两种方法对鄂尔多斯盆地外围北部固阳县一带的水系沉积物地球化学数据进行处理分析,分别为基于成分数据处理的因子分析和分形理论,取得了较好的结果。具体介绍如下:1.地球化学数据可以视为一种典型的成分数据,结合因子分析,可以更好地探讨数据间的联系。一方面,成分数据具有等价性、闭合性质和单形空间性质,研究并探讨数据集之间各个分量与总体向量比值的差距,可以挖掘出数据间隐藏的内在联系。另一方面,传统的因子分析实质是一种线性降维手段,不适用于非线性的地球化学数据处理。然而通过不同的对数比变换,不仅使得数据满足正态分布规律,还能够消除闭合效应和协方差负相关性,更加适合于后续的统计分析。本文案例中,针对微量元素和氧化物两部分,分别采用加性对数比变换、中心化对数比变换进行因子分析,并与原始数据的因子分析结果进行对比。结果表明,加性对数比变换情况下所得到的因子组合,相比于中心化对数比变换和原始数据的因子组合要好,其相关性更强,并且因子得分图上与区域地质背景较吻合:2.在典型成分数据分析的基础上,采用含量—面积分形法,使其能够更好地识别研究区域内铁元素的弱异常。结果表明,分形方法所确定的异常下限大小为2.73%,而传统方法所确定的异常下限值为7.92%。分形方法不仅保留了 2个元素强异常场,而且还能够较好地识别了 5个元素弱异常场,异常分布与铁矿点的位置吻合。该方法相比于传统方法,识别异常结果要好。与此同时,在非矿点区域也识别了一些铁元素的异常,可以作为区域找矿的一个指标。这些铁矿成因复杂,主要以变质铁矿为主,并且围岩岩性有所差异。3.在多重分形理论的基础上,结合快速傅里叶变换,从频域角度入手来处理地球化学数据,进而刻画不同的背景场。将地球化学数据看成一维的离散信号,并对其进行快速傅里叶变换,得到的功率谱图像具有多重分形的特征。采用分形思想,确定区域背景异常和局域背景异常的截止频率f1和f2,做低通滤波变换后再进行傅里叶逆变换,从而得到不同场下的元素含量分布。其中,区域背景异常可以看成是地球化学场结构下的“动态”背景值,用（X+2S）来计算动态背景下的异常下限。局域背景异常可以看成是背景场过滤后的地球化学异常场,每一个点的异常下限不同,可以直接进行异常的圈定。结果表明,区域背景异常的圈定,包含了不同地质条件作用下所引起的元素富集,对于弱异常的提取效果较差。然而局域背景异常的圈定,不仅保留了原始地球化学场的信息,还能够将弱异常场圈定出来,效果较好。两种方法可以相互结合,从而验证异常圈定的正确性。
邱崇桓[6]（2021）在《不同升温速率下尿素沉积物热重实验及减少沉积物生成研究》文中提出尿素选择性催化还原（Urea-SCR）系统具有良好的经济性、安全性、尿素水溶液易于储存等优点,俨然成为柴油发动机减少NOx排放的首选技术手段。然而,受到喷射条件、发动机运行工况等因素影响,导致尿素分解不完全生成缩二脲、三聚氰酸等固体沉积物,长时间积累会影响催化剂活性、堵塞排气管、排气管背压升高等,进而影响发动机的正常运行。为了深入探究尿素沉积物各组成成份、反应温度、生成过程和反应路径间的内在关联,采用热重分析法分别对尿素沉积物及重要组分标准样品进行升温速率为5℃/min、10℃/min、20℃/min热重试验研究沉积物与各组分热解过程中每个质量损失阶段所发生的反应。试验结果表明,尿素、缩二脲的热解过程受到升温速率影响较大,三聚氰酸、三聚氰酸同系物的热解过程受到升温速率影响较弱。各个样品起始分解温度由尿素（140℃）,缩二脲（180℃）,三聚氰胺（218℃）,三聚氰酸（250℃）,三聚氰酸一酰胺（312℃）,三聚氰酸二酰胺（315℃）依次升高。沉积物的热解特性曲线与各组分的热解特性曲线对比表明,沉积物各组分含量占比由三聚氰酸（52%～53%）,三聚氰酸一酰胺与三聚氰酸二酰胺（27%）,缩二脲（16%～17%）,尿素（4%）依次降低。当温度低于265℃时沉积物主要成分为尿素、缩二脲和三聚氰酸,温度高于265℃时可产生三聚氰酸一酰胺和三聚氰酸二酰胺,温度高于500℃时沉积物完全分解。基于热重分析实验数据采用Flynn-Wall-Ozawa法、Kissinger法求解尿素、缩二脲、三聚氰酸、三聚氰酸一酰胺热分解反应的活化能,并结合尿素沉积物形成机理与所选取的动力学参数对比分析,获取N2H4CO→NH3+HNCO、C2H5N3O2→N2H4CO+HNCO等5个反应的动力学参数。构建包括缩二脲、三聚氰酸、一酰胺、二酰胺等11种组分12步反应的尿素沉积物形成详细化学反应动力学模型并调入STAR-CCM+软件进行模拟。结果显示,对于提高氨气均匀性及减少沉积物作用从高到低依次为改变工况策略、改变喷射策略、改变排气管结构参数。工况策略方面排气温度对沉积物的生成至关重要,低温时沉积物生成量大,高温时三聚氰酸与缩二脲几乎完全分解;选择较大的排气流量,改善管道内气体流动,加速沉积物相关组分的分解,提高氨气均匀性。喷射策略方面选择较大的喷雾锥角、较小的尿素喷射量、较小的喷雾粒径及分布指数的措施可增大喷雾颗粒与排气之间的接触面积并降低排气管道内低温区域从而减少沉积物生成量,特别对三聚氰酸与三聚氰酸一酰胺生成量影响明显。排气管结构方面采用较小的排气管直径、较大的长度等排气管结构参数可使尿素颗粒与排气混合均匀,反应时间充足。在以上措施为寻求更佳减少沉积物生成量措施,对SCR系统加装混合器可使氨气均匀性提升至0.70以上,沉积物生成量明显减少。混合器2由于栅格式的结构特征使管内气体流动效果更佳,对提高氨气均匀性及减少沉积物作用优于叶片式结构的混合器1。
孙政波[7]（2021）在《外加激励信号下寒地水稻植物电信号响应特性的研究》文中研究指明水稻是我国最重要的粮食作物,其生长环节中的生长环境并不是一成不变的,且其中的每一个环节都关系到水稻最终的收获质量,所以为了更好地对水稻这种粮食作物的长势情况提供更多的反馈,本文在前人已有的研究基础上,结合时域、频域、时频域等相关方法对采集的植物电信号数据进行处理,研究在单变量环境因素和外加激励信号的条件下水稻叶片上的电信号的响应特性。本研究主要包括以下内容:（1）搭建了水稻叶片多通道植物电信号采集系统。查阅生物电信号相关领域文献,根据植物电信号的特点搭建了多通道植物电信号采集系统,硬件部分包括采集电极、以AD620为核心的多通道小信号放大调理模块、高速数据采集卡以及各种环境因素监测传感器,软件部分即基于Lab VIEW软件开发的上位机。经试验验证,该系统可完成不同光照强度、不同土壤含水率以及不同激励强度下的植物电信号采集工作,且实现了多通道下同步、高速、无损、连续采集植物电信号的目标。（2）揭示了水稻叶片在不同光照强度下植物电信号的响应特性。通过3组对比试验发现光照强度过低会使植物本身电信号的波动变大,利用10组数据分析可知光照强度为8.77%（5.7k～5.8klx）的时域特征最明显,此时信号中均为正电位,信号波动最大。功率谱曲线主要在4Hz以下,小波时频图中颜色较深的部分集中在1Hz～3Hz,但整体变化不明显。（3）揭示了水稻叶片在不同土壤含水率下植物电信号的响应特性。通过对照试验观察到在水稻受到干旱胁迫时电位波动较小,反之信号随机性增强,活跃度更高,利用7组数据分析得出本研究中水稻在土壤含水率为78.9%的时域特征最强,信号功率谱在4Hz时的谱峰值已接近-50db,能量较高部分大都在2Hz以下,由小波时频图可知植物电信号能量最强部分仍集中在1Hz～3Hz,且在土壤含水量为78.9%时颜色最深。（4）揭示了水稻叶片在不同强度的激励信号作用下植物电信号的响应特性。通过对照试验发现方波激励可让植物电信号发生明显波动,接着用15组数据分析得出激励为4V时信号时域特征受到了显着影响,功率谱曲线主要在4Hz以下,但信号能量在激励为1.5V时出现波动,达到3V后信号的频率范围有所加宽,信号能量整体有显着增强。虽然小波时频图中展现出更丰富的信号频率分布,但是颜色较深的成分依旧集中在1Hz～3Hz。
庞吉磊[8]（2019）在《基于去噪方法分析的灰色时序组合模型在变形监测中的应用》文中指出时代在发展,社会在进步,城市化发展的脚步也在加快。高层建筑的出现以及桥梁隧道的建设等需要极具规模的建设队伍以及更加成熟的建设技术。除此之外,为了保证人民的生命安全与财产安全,也要求建筑安全人员,能够实时的掌握建筑物的形变情况,以及实时对存在的安全隐患采取相关的解决措施,确保建筑的安全状态,以免造成不必要的生命财产威胁。通过对已经测量得到的实际数据进行数据分析,建立可以对建筑物的形变情况做出准确预测的数学模型,能够为施工的顺利进行提供科学准确的预测才是最终的意义所在。本文以益华购物中心建筑物的变形监测为具体工程背景,以小波去噪、奇异谱分析、灰色预测模型和时间序列模型为理论基础展开论述。指出单个预测模型的局限性,尝试用新的组合模型来代替单个预测模型,然后将两者的拟合程度及预测精度加以比较。选择精度较高的预测模型。另一方面,试用小波分析与奇异谱分析的方法先对原始观测数据进行预处理,通过对比选择较好的去噪方法。将去噪前的预测模型和去噪后的预测模型的预测精度以及拟合程度进行比较。选择最优的预测模型。具体研究过程如下:1)结合建筑物沉降数据,分别用小波分析和奇异谱分析对原始数据进行去噪处理。通过多次实验得出的RMSE和PSNR等相关数据进行对比,发现小波去噪这种分析方法具有很好的去噪效果。2)结合建筑物的变形监测数据,对原始数据分别运用灰色模型、时间序列模型和灰色-时序组合模型进行建模处理。通过对预测精度以及预测效果的比较。选择预测效果相对更好的灰色-时序组合模型。3)为了寻求最佳的预测模型,通过前面的探究实验得出来去噪效果很好的小波去噪。首先将原始数据进行去噪处理,将去噪后的数据结合灰色模型、时间序列模型和灰色-时序模型进行建模。将去噪前后的单一模型和组合模型的预测精度以及预测效果进行对比。得到更加完善的预测模型—基于小波去噪的灰色时序模型。
刘娟花[9]（2019）在《多尺度数据融合算法及其应用研究》文中认为分别在多个尺度上对多个传感器的信息进行融合,不仅可获得比单个传感器更优的性能,而且与单尺度上的融合相比,多尺度数据融合能更好地刻画出目标的本质特性。MEMS陀螺是一种可以测量角速度的传感器,具有很多吸引人的优点。但噪声大,准确度不高也是不争的事实。于是如何去除MEMS陀螺仪中的噪声,并提高其精度就成为近年来的研究热点。对多MEMS陀螺应用多尺度数据融合算法,可以显着提高系统的精度及可靠性。本文证明了前人提出的多尺度数据融合算法的有效性,设计了 一种新的多尺度融合算法,讨论了多尺度数据融合中的重要技术问题,并通过对多个MEMS陀螺的融合应用,经仿真和硬件实验验证了本文多尺度融合算法的优越性。主要创新点和工作如下:1.从小波分析理论出发,证明了平稳和非平稳情况下的数据融合定理。从数学上解释了多尺度数据融合算法优于经典加权算法的原理,为该算法的推广应用奠定了数学基础。2.结合小波域多尺度数据融合算法的原理、具体步骤及存在问题等,设计了基于小波包的多尺度数据融合算法,并用实测数据通过仿真实验,比较了小波多尺度数据融合和小波包多尺度数据融合。3.分析了多MEMS陀螺数据融合中的小波基、分解层数、加权因子等的选择方法,通过仿真实验验证了其可行性。4.比较了基于时间序列分析、基于小波去噪和基于小波变换的多尺度融合这三种融合方法不同方面的性能。另外,还比较了多尺度融合和前向线性预测（Forward Linear Prediction,FLP）融合方法,结果均表明本文所提出的多尺度融合方法的独特性和有效性。将上述研究成果应用于我们设计并制作的一套多MEMS陀螺仪数据融合实时处理系统平台中,对4个MEMS陀螺仪所采集的原始数据进行实时处理。分别在静态和动态环境下对该集成系统进行了测试,实验结果表明:该系统运行稳定可靠,将MEMS陀螺的精度提高了 1个量级。本文的研究工作不仅为有关多尺度融合系统的分析奠定了理论基础,还为算法的推广应用提供了实验依据。
句帅[10]（2019）在《5001800℃温度范围内高温合金材料热重分析装置的研制》文中指出高温合金是在高温及一定应力和压力下长时间服役的金属材料,这种材料具有良好的热性能和抗氧化性及力学强度,应用于在航空、航天发动机高温部件、大型工业燃气轮机高温结构件、化工等国防工业领域,同时大量的高温合金也进入了民用领域,比如建材、冶金、汽车、医疗器械等行业。目前对于高温合金热性能的研究主要基于热重分析法,因此基于热重分析法的热重分析设备的研制具有重要的意义。本课题来自航天国防基础项目,拟研制高温合金抗氧化性能试验设备,用以获取试样在空气中的抗氧化性能。本文在明确项目背景和研究意义的基础上,充分调研了国内外热重分析装置的研究现状,最终研制了温度范围为5001800℃的热重分析装置。热重分析装置的研制主要依据技术指标,制定总体设计方案,在硬件设计方面,热重分析设备采用下皿式结构,加热炉采用石墨电极辐射式加热方式,炉内采用耐高温材料隔热保温,中部形成恒温加热区,采用炉体上部开口便于试样放入炉内;称重采用高精度电子天平,天平固定于步进电机导轨上,用于调整试样位置,试样通过夹持悬挂系统吊在加热炉内部进行加热,重量和温度数据通过串口传输至工控机。软件采用LABVIEW开发环境编写,开发了易于操作简洁明了的人机交互界面,研究了温度控制算法,完成了温度的精确控制、试样的移动与精确定位、试样温度、质量等信息的采集处理。最后,对研制的热重分析装置进行了性能测试,升温速率在150℃/min,线性度高于0.99。静态法测试了系统在500℃、700℃、900℃、1100℃、1300℃、1500℃、1700℃的静态响应和动态响应,温度超调量低于3%,稳定时间小于40min,稳态误差小于±1℃,整体符合设计的技术指标。同时测试了不锈钢304、钛合金TC4、镍合金GH625的高温氧化特性。
二、小波分析在热重实验数据处理中的应用（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、小波分析在热重实验数据处理中的应用（论文提纲范文）
（1）角闪石脱水动力学及其地球物理启示（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 角闪石脱水动力学研究进展 |
| 1.3 角闪石高压热稳定性研究进展 |
| 1.4 研究思路与拟解决问题 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 热重实验 |
| 2.1.1 热分析动力学实验简介 |
| 2.1.2 热分析动力学方法 |
| 2.2 高压差热实验 |
| 第三章 普通角闪石和透闪石高温热重实验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 普通角闪石高温热重实验 |
| 3.2.1 样品准备 |
| 3.2.2 实验方法 |
| 3.2.3 结果与讨论 |
| 3.2.4 地球物理启示 |
| 3.3 透闪石高温热重实验 |
| 3.3.1 样品准备 |
| 3.3.2 实验方法 |
| 3.3.3 结果与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 普通角闪石高压差热实验 |
| 4.1 样品准备 |
| 4.2 高温高压差热实验方法 |
| 4.3 高温高压差热实验结果与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于激光超声技术的油气管道缺陷识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 激光超声技术 |
| 1.2.2 激光超声油气管道缺陷识别技术 |
| 1.3 论文主要工作和内容 |
| 第二章 激光超声检测理论及系统 |
| 2.1 激光超声技术理论 |
| 2.1.1 激光超声激励机制 |
| 2.1.2 激光热弹理论 |
| 2.2 超声波衰减理论 |
| 2.3 激光超声检测系统介绍 |
| 2.3.1 激光超声发射系统 |
| 2.3.2 激光超声接收系统 |
| 2.3.3 激光超声可视化系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 油气管道激光超声信号去噪处理 |
| 3.1 小波变换的基本理论 |
| 3.1.1 连续小波变换 |
| 3.1.2 离散小波变换 |
| 3.2 激光超声油气管道信号去噪方法 |
| 3.2.1 激光超声仿真信号 |
| 3.2.2 基于小波变换激光超声仿真信号去噪方法 |
| 3.2.3 多分辨率分析激光超声仿真信号去噪方法 |
| 3.3 激光超声信号最优去噪方法 |
| 3.4 激光超声油气管道实测信号去噪 |
| 3.4.1 激光超声实测信号多分辨率分析 |
| 3.4.2 激光超声实测信号阈值去噪 |
| 3.5 油气管道激光超声信号分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于BP神经网络的管道损伤定量分析 |
| 4.1 BP神经网络 |
| 4.1.1 BP神经网络结构 |
| 4.1.2 BP神经网络学习算法 |
| 4.2 BP网络管道损伤定量分析方法 |
| 4.3 基于小波包分解的BP网络特征提取 |
| 4.3.1 小波包分解 |
| 4.3.2 小波包分解特征提取 |
| 4.4 BP神经网络管道损伤定量分析 |
| 4.4.1 训练结果分析 |
| 4.4.2 训练误差分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 管道损伤图像处理定性分析 |
| 5.1 激光超声可视化图像采集 |
| 5.2 激光超声图像预处理 |
| 5.2.1 图像灰度化 |
| 5.2.2 Mask图像 |
| 5.3 激光超声图像滤波 |
| 5.3.1 滤波算法 |
| 5.3.2 激光超声图像滤波分析 |
| 5.4 基于Retinex算法缺陷图像处理 |
| 5.4.1 Retinex算法缺陷图像处理 |
| 5.4.2 改进Retinex算法缺陷图像处理 |
| 5.5 缺陷图像SAD匹配算法 |
| 5.6 缺陷图像边缘提取 |
| 5.7 激光超声油气管道损伤图像识别 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 激光超声油气管道缺陷识别软件设计 |
| 6.1 软件设计框架 |
| 6.2 软件设计流程 |
| 6.3 可视化图像处理模块 |
| 6.4 超声信号处理模块 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 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 |
（3）结合谱聚类理论的形态小波域水下地貌图像去噪技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.3 图像去噪技术研究现状 |
| 1.3.1 小波理论研究现状 |
| 1.3.2 谱聚类理论研究现状 |
| 1.4 课题研究内容和结构 |
| 第2章 成像声呐及成像原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 侧扫声呐系统组成及功能 |
| 2.3 成像原理 |
| 2.4 海洋噪声 |
| 2.5 海洋环境噪声模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于小波变换理论的声呐图像去噪 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换基本理论 |
| 3.2.1 连续小波变换 |
| 3.2.2 离散小波变换 |
| 3.2.3 二维信号的小波分解 |
| 3.3 小波变换图像去噪 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 形态小波域声呐图像去噪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 形态小波去噪 |
| 4.2.1 形态小波的定义 |
| 4.2.2 形态小波去噪算法 |
| 4.3 可重构形态中点小波的构建 |
| 4.3.1 形态中点小波的多重化改进 |
| 4.3.2 形态中点小波的提升 |
| 4.3.3 形态中点小波的增强 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结合谱聚类理论的形态小波域声呐图像去噪 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 谱聚类算法 |
| 5.3 结合谱聚类理论的形态中点小波声呐图像去噪 |
| 5.3.1 结合谱聚类的形态中点小波高频系数估计 |
| 5.3.2 结合谱聚类的形态中点小波去噪系统 |
| 5.4 综合实验结果分析 |
| 5.4.1 实验验证 |
| 5.4.2 综合对比试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
（4）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 |
（5）基于因子分析与分形理论的地球化学数据分析方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 地球化学数据处理研究现状 |
| 1.2.1 初级发展时期 |
| 1.2.2 发展与提高时期 |
| 1.2.3 GIS与地学大数据时期 |
| 1.3 研究内容与方法路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究数据统计 |
| 1.3.3 研究路线图 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 区域地质概况 |
| 2.1 研究区自然地理概况 |
| 2.2 盆地构造特征及其演化 |
| 2.2.1 盆地构造特征 |
| 2.2.2 盆地演化 |
| 2.3 盆地地层特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 成分数据处理在地球化学数据因子分析过程中的应用 |
| 3.1 成分数据的基本概念与性质 |
| 3.1.1 成分数据的基本概念 |
| 3.1.2 成分数据的性质 |
| 3.2 成分数据处理在因子分析过程中的应用 |
| 3.2.1 地球化学数据的预处理 |
| 3.2.2 地球化学数据的变换方法 |
| 3.2.3 成分数据的协方差矩阵 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.3.1 氧化物分析结果 |
| 3.3.2 微量元素分析结果 |
| 3.4 结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 含量-面积分形法在地球化学元素异常圈定中的应用 |
| 4.1 传统方法元素异常识别的局限性 |
| 4.2 含量-面积分形简介 |
| 4.2.1 分形理论简介 |
| 4.2.2 含量—面积分形原理与实现 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于快速傅里叶变换的分形理论在地球化学元素异常圈定中的应用 |
| 5.1 傅里叶变换的概念与性质 |
| 5.1.1 傅里叶变换的概念 |
| 5.1.2 傅里叶变换的性质 |
| 5.2 基于快速傅里叶变换的多重分形滤波 |
| 5.2.1 快速傅里叶变换与多重分形 |
| 5.2.2 滤波器的设计 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（6）不同升温速率下尿素沉积物热重实验及减少沉积物生成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 柴油机排放控制技术 |
| 1.2.1 柴油机机内净化技术 |
| 1.2.2 柴油机机外后处理技术 |
| 1.2.3 Urea-SCR系统应用研究 |
| 1.3 Urea-SCR系统尿素沉积物研究现状 |
| 1.3.1 尿素沉积物形成因素及危害研究 |
| 1.3.2 尿素沉积物分解试验研究 |
| 1.3.3 Urea-SCR系统仿真计算研究 |
| 1.4 论文研究意义与内容 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 不同升温速率下尿素沉积物热重试验研究 |
| 2.1 沉积物生成位置 |
| 2.2 沉积物生成反应机理 |
| 2.3 扫描电镜观测沉积物微观形态 |
| 2.4 不同升温速率热重试验研究 |
| 2.4.1 试验设备与测试方法 |
| 2.4.2 沉积物TG-DTG试验结果与分析 |
| 2.4.3 尿素TG-DTG试验结果与分析 |
| 2.4.4 缩二脲TG-DTG试验结果与分析 |
| 2.4.5 三聚氰酸及其同系物TG-DTG试验结果与分析 |
| 2.5 沉积物与相关组分TG-DTG试验结果综合分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 尿素沉积物生成动力学参数的计算及喷射模型构建 |
| 3.1 沉积物组份的选取 |
| 3.2 沉积物化学反应动力学参数计算 |
| 3.2.1 基于实验热分析法的Flynn-Wall-Ozawa法动力学参数计算 |
| 3.2.2 基于实验热分析法的Kissinger法动力学参数计算 |
| 3.2.3 实验热分析法结果与选取的动力学参数比较 |
| 3.3 SCR系统尿素喷射模型的构建 |
| 3.3.1 几何建模与网格划分 |
| 3.3.2 物理模型选择 |
| 3.3.3 模拟计算初始条件 |
| 3.4 SCR尿素喷射模型的计算结果分析 |
| 3.4.1 产物NH_3分布特点及分析 |
| 3.4.2 产物沉积物分布特点及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 减少Urea-SCR系统尿素沉积物生成措施分析 |
| 4.1 确定措施参数与评价指标 |
| 4.2 提高氨气均匀性措施研究 |
| 4.3 减少沉积物的喷射策略研究 |
| 4.4 减少沉积物的工况策略研究 |
| 4.5 减少沉积物的结构参数研究 |
| 4.6 混合器结构减少沉积物的研究 |
| 4.6.1 混合器结构 |
| 4.6.2 混合器对氨气均匀性影响 |
| 4.6.3 混合器对降低沉积物生成量的影响 |
| 4.6.4 混合器液膜分布 |
| 4.6.5 混合器对压力影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文内容总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 5.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（7）外加激励信号下寒地水稻植物电信号响应特性的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态和趋势 |
| 1.2.1 电信号在植物体内的生理效应以及信号分析的国内外研究现状 |
| 1.2.2 不同环境因子下植物电信号的传导和特征变化的国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 研究方案和技术路线 |
| 2 植物电信号的基础理论和研究方法 |
| 2.1 植物电信号与测量技术 |
| 2.2 植物电信号的预处理 |
| 2.3 植物电信号降噪方法研究 |
| 2.3.1 小波阈值降噪 |
| 2.3.2 无偏风险阈值去噪 |
| 2.4 植物电信号分析方法及其应用 |
| 2.4.1 植物电信号的时域分析 |
| 2.4.2 植物电信号的频域分析 |
| 2.4.3 植物电信号的时频域分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多通道植物电信号采集系统的设计 |
| 3.1 采集电极的选择 |
| 3.2 信号调理模块的选择 |
| 3.3 数据采集卡的选择 |
| 3.4 数据采集上位机的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 不同光照强度下植物电信号响应特性的研究 |
| 4.1 试验材料与方法 |
| 4.1.1 试验装置与材料 |
| 4.1.2 试验方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 植物电信号的初步分析 |
| 4.2.2 植物电信号的时频分析 |
| 4.2.3 植物电信号在叶片上的传播特性 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 不同土壤含水率下植物电信号响应特性的研究 |
| 5.1 试验材料与方法 |
| 5.1.1 试验装置与材料 |
| 5.1.2 试验方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 植物电信号的初步分析 |
| 5.2.2 植物电信号的时频分析 |
| 5.2.3 植物电信号在叶片上的传播特性 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 不同强度的激励信号作用下的植物电信号响应特性的研究 |
| 6.1 试验材料与方法 |
| 6.1.1 试验装置与材料 |
| 6.1.2 试验方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 植物电信号的初步分析 |
| 6.2.2 植物电信号的时频分析 |
| 6.2.3 植物电信号在叶片上的传播特性 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 个人情况 |
| 教育背景 |
| 科研经历 |
| 在学期间发表论文 |
（8）基于去噪方法分析的灰色时序组合模型在变形监测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与存在问题分析 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 奇异谱分析和小波去噪的基本理论 |
| 2.1 奇异谱分析基本理论 |
| 2.2 奇异谱去噪分析 |
| 2.3 小波去噪基本理论 |
| 2.4 小波去噪 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 灰色模型和时间序列分析模型 |
| 3.1 灰色系统理论 |
| 3.2 灰色预测模型 |
| 3.3 时间序列分析理论 |
| 3.4 时间序列模型 |
| 3.5 ARMA模型的特性 |
| 3.6 时间序建模过程 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 灰色—时间序列组合预测模型 |
| 4.1 组合模型概述 |
| 4.2 组合模型的构建 |
| 4.3 灰色时序组合模型在建筑物变形预测中的应用 |
| 4.4 组合模型的精度评定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 预测模型的应用研究 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.2 监测方案设计 |
| 5.3 奇异谱分析去噪与小波去噪效果的实验分析 |
| 5.4 灰色时序单一模型与组合模型变形预测和比较 |
| 5.5 小波去噪后灰色时序单一模型与组合模型变形预测和比较 |
| 5.6 最优模型的选择 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（9）多尺度数据融合算法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 多传感器信息融合概述 |
| 1.2.1 信息融合的概念和优点 |
| 1.2.2 信息融合的模型 |
| 1.2.3 信息融合的方法 |
| 1.2.4 信息融合技术的研究现状 |
| 1.3 多尺度数据融合有关技术及进展 |
| 1.3.1 多尺度系统估计理论研究概况 |
| 1.3.2 多尺度数据融合的应用及研究现状 |
| 1.3.3 多尺度数据融合概念的演变 |
| 1.4 MEMS陀螺仪中漂移信号处理方法研究现状 |
| 1.5 陀螺仪中的多尺度数据融合及需要解决的问题 |
| 1.6 本文的主要研究内容及结构安排 |
| 2 多尺度数据融合算法及其有效性的证明 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 小波分解原子时算法 |
| 2.2.1 常见时间尺度 |
| 2.2.2 原子时算法 |
| 2.2.3 小波分解原子时算法的提出 |
| 2.2.4 小波分解原子时算法有待解决的问题 |
| 2.2.5 小波分解原子时算法的基本原理 |
| 2.3 预备知识 |
| 2.3.1 原子钟的噪声特性 |
| 2.3.2 相关说明 |
| 2.4 随机信号数据融合的理论体系 |
| 2.4.1 平稳单尺度数据融合 |
| 2.4.2 平稳多尺度数据融合 |
| 2.4.3 非平稳单尺度数据融合 |
| 2.4.4 非平稳多尺度数据融合 |
| 2.5 非平稳多尺度数据融合定理的证明 |
| 2.6 分析与讨论 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 多尺度数据融合算法的小波包实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换和小波包变换 |
| 3.3 小波包的基本理论 |
| 3.3.1 正交小波包的定义与性质 |
| 3.3.2 小波包的子空间分解 |
| 3.3.3 小波库及小波包基的定义 |
| 3.3.4 小波包的分解与重构算法 |
| 3.3.5 最优小波包基的概念 |
| 3.3.6 最优基的快速搜索 |
| 3.4 基于小波包的多尺度数据融合方案 |
| 3.4.1 基于小波变换的多尺度数据融合算法 |
| 3.4.2 基于小波包的多尺度数据融合方案 |
| 3.5 基于小波包的多尺度陀螺融合实验研究 |
| 3.5.1 MEMS陀螺概述 |
| 3.5.2 MEMS陀螺随机误差分析 |
| 3.5.3 MEMS陀螺随机误差的Allan方差分析 |
| 3.5.4 MEMS陀螺漂移的数学模型 |
| 3.5.5 MEMS陀螺信号实时小波处理方法 |
| 3.5.6 基于小波包的多尺度陀螺融合算法仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 小波多尺度数据融合中关键技术 |
| 4.1 MEMS陀螺噪声特性与小波熵 |
| 4.1.1 MEMS陀螺误差及噪声特性 |
| 4.1.2 小波熵 |
| 4.2 常见的小波簇 |
| 4.2.1 小波基的性质 |
| 4.2.2 常用小波基 |
| 4.3 基于小波变换的数据融合中小波基的选取 |
| 4.3.1 小波基选取原则 |
| 4.3.2 小波基的比较 |
| 4.3.3 小波簇的选取 |
| 4.3.4 陀螺数据融合效果评价 |
| 4.3.5 最佳小波基选取实验 |
| 4.4 小波分解层数的设定 |
| 4.5 数据融合加权因子的选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 多尺度融合与其它MEMS陀螺信号处理方法的比较 |
| 5.1 MEMS陀螺仪噪声抑制方法研究概述 |
| 5.1.1 MEMS陀螺仪噪声抑制方法研究现状 |
| 5.1.2 卡尔曼滤波和小波阈值去噪法的缺点 |
| 5.1.3 多尺度数据融合算法的优点 |
| 5.2 MEMS陀螺数据处理中的多传感器数据融合 |
| 5.2.1 多尺度融合 |
| 5.2.2 卡尔曼滤波融合 |
| 5.2.3 小波阈值融合 |
| 5.3 基于仿真信号对三种融合方法的比较 |
| 5.3.1 仿真信号的产生 |
| 5.3.2 第一组仿真实验(Chirp信号+高斯白噪声) |
| 5.3.3 第二组仿真实验(Chirp信号+有色噪声) |
| 5.4 基于实测信号对三种融合方法的比较 |
| 5.5 三种融合方法比较的结论 |
| 5.6 多尺度数据融合与FLP(前向线性预测)方法的比较 |
| 5.6.1 FLP算法 |
| 5.6.2 基于FLP滤波的多传感器融合方法 |
| 5.6.3 FLP滤波融合结果和分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 多尺度数据融合系统设计与验证 |
| 6.1 系统的总体设计方案 |
| 6.1.1 系统需求分析 |
| 6.1.2 系统整体框图 |
| 6.1.3 系统中的主要器件选型 |
| 6.2 硬件电路设计 |
| 6.2.1 陀螺仪模块 |
| 6.2.2 协处理器模块 |
| 6.2.3 主处理器模块 |
| 6.2.4 系统实物图 |
| 6.3 系统软件设计 |
| 6.3.1 接口部分 |
| 6.3.2 融合处理部分 |
| 6.4 实验研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 本文的主要研究成果 |
| 7.2 创新研究 |
| 7.3 进一步研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表和收录的论文 |
| 攻读博士学位期间获奖 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（10）5001800℃温度范围内高温合金材料热重分析装置的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 热重分析装置的研究现状 |
| 1.2.1 国外热重分析装置的研究现状 |
| 1.2.2 国内热重分析装置的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 热重分析相关理论 |
| 2.1 高温合金的热性质及氧化动力学基础 |
| 2.2 热重相关概念及基本原理 |
| 2.3 热重系统构成 |
| 2.4 影响热重曲线的因素 |
| 2.4.1 影响热重曲线的仪器因素 |
| 2.4.2 影响热重曲线的实验因素 |
| 2.4.3 影响热重曲线的试样因素 |
| 2.5 温度测量原理及控温方法 |
| 2.5.1 接触式测温原理 |
| 2.5.2 非接触式测温原理 |
| 2.5.3 温度控制原理 |
| 2.6 热重数据的处理方法 |
| 2.6.1 基于移动平均防脉冲干扰滤波的数据处理方法 |
| 2.6.2 基于小波包去噪的数据处理方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 热重分析装置设计与研制 |
| 3.1 热重分析装置技术指标及总体设计方案 |
| 3.1.1 热重分析装置技术指标 |
| 3.1.2 热重分析装置总体方案设计 |
| 3.2 硬件系统设计 |
| 3.2.1 加热炉的设计 |
| 3.2.2 温度测量与控制系统的设计 |
| 3.2.3 试样移动系统的设计 |
| 3.2.4 试样实时称重系统的设计 |
| 3.3 软件系统设计 |
| 3.3.1 软件系统功能分析 |
| 3.3.2 软件系统的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 热重分析装置测试及相关实验 |
| 4.1 动态法及静态法升温测试 |
| 4.2 热重数据处理流程 |
| 4.3 高温合金热重实验 |
| 4.3.1 不锈钢304热重实验 |
| 4.3.2 钛合金TC4热重实验 |
| 4.3.3 镍合金GH625热重实验 |
| 4.4 不确定度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
四、小波分析在热重实验数据处理中的应用（论文参考文献）
- [1]角闪石脱水动力学及其地球物理启示[D]. 韩珂楠. 中国地震局地震预测研究所, 2021(01)
- [2]基于激光超声技术的油气管道缺陷识别研究[D]. 王韵. 西安石油大学, 2021(09)
- [3]结合谱聚类理论的形态小波域水下地貌图像去噪技术研究[D]. 黄懿. 大理大学, 2021(08)
- [4]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)
- [5]基于因子分析与分形理论的地球化学数据分析方法研究[D]. 范文遥. 吉林大学, 2021(01)
- [6]不同升温速率下尿素沉积物热重实验及减少沉积物生成研究[D]. 邱崇桓. 广西大学, 2021(12)
- [7]外加激励信号下寒地水稻植物电信号响应特性的研究[D]. 孙政波. 黑龙江八一农垦大学, 2021
- [8]基于去噪方法分析的灰色时序组合模型在变形监测中的应用[D]. 庞吉磊. 山东科技大学, 2019(06)
- [9]多尺度数据融合算法及其应用研究[D]. 刘娟花. 西安理工大学, 2019
- [10]5001800℃温度范围内高温合金材料热重分析装置的研制[D]. 句帅. 哈尔滨工业大学, 2019(02)