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基于FBG的周界安防入侵信号的识别研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 论文研究目的和研究意义第9页
    1.2 周界安防技术国内外研究现状第9-15页
        1.2.1 现有电子类周界入侵防范技术及不足第9-12页
        1.2.2 光纤周界入侵方法国内外研究现状第12-15页
    1.3 论文主要内容安排第15-16页
第2章 FBG信号的检测模型第16-28页
    2.1 FBG传感模型理论设计与计算第16-18页
        2.1.1 FBG传感原理第16-17页
        2.1.2 FBG温度传感原理第17页
        2.1.3 FBG应变传感原理第17-18页
    2.2 FBG波长信号解调方案第18-23页
        2.2.1 可调谐窄带激光扫描解调方案第19页
        2.2.2 参量转化解调方案第19-21页
        2.2.3 宽谱光源和窄带滤波扫描组合的解调方案第21-23页
    2.3 光纤光栅传感的复用技术第23-27页
        2.3.1 FBG传感的波分复用技术第23-25页
        2.3.2 FBG传感的时分复用技术第25页
        2.3.3 FBG传感的空分复用技术第25-26页
        2.3.4 FBG传感的混合复用技术第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 FBG安防检测系统的信号预处理研究第28-39页
    3.1 傅里叶变换原理第28-31页
        3.1.1 傅里叶变换基础第28-30页
        3.1.2 傅里叶变换不足第30页
        3.1.3 短时傅里叶变换第30-31页
    3.2 小波分析基本理论第31-34页
        3.2.1 连续小波变换第31-33页
        3.2.2 离散小波变换第33-34页
    3.3 小波阈值去噪方法的研究第34-38页
        3.3.1 小波阈值去噪的基本原理第34-35页
        3.3.2 阈值的选取第35-36页
        3.3.3 阈值函数的选取第36-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 FBG周界安防入侵识别算法研究第39-51页
    4.1 支持向量机原理第39-44页
        4.1.1 SVM基本理论第39-40页
        4.1.2 SVM分类原理第40-42页
        4.1.3 SVM核函数的选择第42-43页
        4.1.4 SVM实现多分类方法第43-44页
    4.2 灰狼优化算法第44-47页
        4.2.1 灰狼算法数学建模第44-46页
        4.2.2 灰狼优化算法实施步骤第46-47页
        4.2.3 灰狼优化算法流程图第47页
    4.3 粒子群算法第47-48页
    4.4 基于PSO-GWO-SVM的入侵信号检测模型第48-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 FBG周界安防系统实验验证第51-60页
    5.1 小波阈值去噪算法验证第51-53页
    5.2 基于PSO-GWO-SVM入侵信号检测实验第53-59页
        5.2.1 实验平台搭建第53-55页
        5.2.2 实验过程第55-56页
        5.2.3 实验结果第56-59页
    5.3 本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页
作者简介第67-68页
攻读硕士学位期间研究成果第68页

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