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基于MTK ARM和ZigBee技术的智能家居控制系统设计与实现

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 智能家居研究现状第9-10页
        1.2.1 国外智能家居的研究与现状第9页
        1.2.2 国内智能家居的研究与现状第9-10页
    1.3 智能家居未来发展趋势第10页
    1.4 研究内容及论文结构第10-12页
2 一种具有学习特性的智能家居系统方案及硬件设计第12-29页
    2.1 系统方案设计第12-15页
        2.1.1 传统智能家居系统方案第12-13页
        2.1.2 改进的具有学习特性的智能家居方案第13-14页
        2.1.3 具有学习特性的智能家居控制系统在自动控制方面的优势第14-15页
        2.1.4 方案预期目标第15页
    2.2 系统硬件组成及工作原理第15-16页
    2.3 智能家居系统主控模块设计第16-20页
        2.3.1 主控模块核心芯片选型第16-17页
        2.3.2 主控模块总体结构第17页
        2.3.3 控制芯片MT6260D第17-18页
        2.3.4 电源模块设计第18-19页
        2.3.5 显示模块设计第19-20页
    2.4 连接主控模块与PC服务器的通信模块第20-22页
    2.5 ZigBee模块第22-23页
        2.5.1 ZigBee节点模块设计第22页
        2.5.2 智能灯泡和智能插座中的ZigBee控制部分第22-23页
    2.6 底层设备及传感器模块第23-28页
        2.6.1 基于CC2530的智能灯泡模块第23-24页
        2.6.2 基于CC2530的智能插座模块第24-26页
        2.6.3 温湿度传感器模块第26页
        2.6.4 光照传感器模块第26-27页
        2.6.5 红外矩阵模块第27页
        2.6.6 红外学习模块第27页
        2.6.7 CC2530与底层传感器连接图第27-28页
    2.7 本章小结第28-29页
3 控制系统学习特性算法设计与实现第29-48页
    3.1 建模算法系统总体结构第29-30页
    3.2 神经网络对空调控制的建模与仿真第30-42页
        3.2.1 神经网络算法选择原则及算法介绍第30-34页
        3.2.2 神经网络对空调控制建模的总体框架第34-35页
        3.2.3 神经网络输入输出数据预处理第35-38页
        3.2.4 神经网络决策设计第38页
        3.2.5 BP和RBF神经网络设计及仿真第38-42页
        3.2.6 两种神经网络算法对比第42页
    3.3 神经网络对空调、智能灯泡、智能插座整体建模和仿真第42-45页
        3.3.1 输入输出数据分析及预处理第43页
        3.3.2 整体建模仿真第43-45页
    3.4 神经网络算法在主控模块中的移植第45-47页
        3.4.1 RBF神经网络算法在主控模块中移植的总体结构第45-46页
        3.4.2 RBF神经网络算法移植的C编写具体实现第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
4 具有学习特性的智能家居系统软件设计第48-66页
    4.1 具有学习特性的智能家居系统软件设计总体框架第48页
    4.2 主控模块软件设计第48-56页
        4.2.1 主控模块软件总体架构第48-49页
        4.2.2 MTK软件平台介绍第49-50页
        4.2.3 底层驱动设计第50-52页
        4.2.4 GPRS和WiFi网络选择设计第52-55页
        4.2.5 与ZigBee协调器通信设计第55-56页
    4.3 ZigBee软件设计第56-61页
        4.3.1 ZigBee协议栈及软件分析第56-58页
        4.3.2 ZigBee模块软件总体结构第58-59页
        4.3.3 CC2530作为通信节点软件第59-60页
        4.3.4 CC2530作为底层设备MCU时软件部分第60-61页
    4.4 PC服务器软件第61-63页
    4.5 基于Android的手机终端软件设计第63-65页
        4.5.1 Android开发简介第63页
        4.5.2 Socket通信第63页
        4.5.3 Android界面开发第63-65页
    4.6 本章小结第65-66页
5 系统联试第66-73页
    5.1 WiFi和GPRS通信网络测试第66-67页
    5.2 手机APP手动控制家电设备测试第67-69页
    5.3 神经网络对家电设备智能控制测试第69-70页
    5.4 调试过程中遇到主要问题及解决第70-72页
        5.4.1 硬件调试问题第70-71页
        5.4.2 软件调试问题第71-72页
    5.5 本章小结第72-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 总结第73-74页
    6.2 展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
附录A第79-80页
附录B第80页

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