基于FPGA的电容层析成像系统图像重建算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题的意义和背景 | 第10-11页 |
| ·电容层析成像技术研究现状 | 第11-14页 |
| ·电容层析成像技术的发展历程 | 第11-12页 |
| ·图像重建算法研究的重要性 | 第12-13页 |
| ·支持向量机的发展现状 | 第13-14页 |
| ·基于FPGA 的算法研究 | 第14-16页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 电容层析成像系统及图像重建算法 | 第17-25页 |
| ·电容层析成像系统的组成 | 第17-20页 |
| ·电容传感器的系统结构 | 第18-19页 |
| ·电容数据采集系统 | 第19-20页 |
| ·成像系统 | 第20页 |
| ·现有图像重建算法 | 第20-24页 |
| ·线性反投影算法 | 第20-21页 |
| ·代数重建技术和同步迭代技术 | 第21-22页 |
| ·基于Landweber 的迭代法 | 第22-23页 |
| ·其他算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于支持向量机的图像重建算法 | 第25-34页 |
| ·统计学习理论的基本思想 | 第25-26页 |
| ·函数集的VC 维 | 第25页 |
| ·学习过程的一致性概念 | 第25-26页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第26页 |
| ·支持向量机理论 | 第26-32页 |
| ·最优超平面和支持向量 | 第26-27页 |
| ·线性支持向量机 | 第27-29页 |
| ·非线性支持向量机 | 第29-31页 |
| ·核函数 | 第31-32页 |
| ·基于SVM 的ECT 图像重建算法研究 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于FPGA 的支持向量机算法实现 | 第34-49页 |
| ·Virtex-II Pro 系列FPGA 简介 | 第34-35页 |
| ·FPGA 开发流程 | 第35-36页 |
| ·图像重建系统设计 | 第36-37页 |
| ·SVM 硬件化整体设计 | 第37-41页 |
| ·支持向量机核心计算 | 第37-40页 |
| ·整体设计方案 | 第40-41页 |
| ·主要功能模块设计 | 第41-48页 |
| ·有限状态机和计数器 | 第41-43页 |
| ·SVM 核心计算模块 | 第43-44页 |
| ·等式约束判定模块 | 第44-45页 |
| ·偏置b 调整模块 | 第45页 |
| ·决策模块 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 图像重建结果及分析 | 第49-58页 |
| ·样本数据选取 | 第49-53页 |
| ·传感器设置及敏感场剖分 | 第49-50页 |
| ·数据选取及实验流程 | 第50-53页 |
| ·图像重建实验及结果分析 | 第53-57页 |
| ·不同流型成像实验 | 第53-54页 |
| ·不同介电常数成像实验 | 第54页 |
| ·硬件使用面积比较 | 第54-56页 |
| ·软硬件成像时间比较 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
