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基于DaVinci平台的除尘风机自动控制系统

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
目录第10-14页
第一章 绪论第14-22页
 摘要第14页
   ·课题背景和研究意义第14-15页
   ·研究现状和发展趋势第15-17页
   ·嵌入式图像处理系统的发展第17-19页
     ·嵌入式图像处理系统特点第17-18页
     ·嵌入式图像处理系统的应用第18-19页
   ·本文的研究内容和主要创新点第19页
   ·章节安排第19-20页
   ·本章小结第20-22页
第二章 控制系统方案设计与硬件实现第22-38页
 摘要第22页
   ·引言第22页
   ·控制系统方案第22-24页
   ·硬件平台方案第24-25页
   ·图像单元电路设计第25-29页
     ·图像采集单元第26-28页
     ·图像输出单元第28-29页
   ·硬件平台电源电路设计第29-30页
   ·硬件平台通用外围电路设计第30-35页
     ·振动信号调理电路第31页
     ·AD采样电路第31-32页
     ·RS232接口电路第32-33页
     ·RS485通信电路第33-34页
     ·以太网接口和存储电路第34-35页
   ·硬件平台测试第35页
   ·本章小结第35-38页
第三章 烟气图像特征提取第38-58页
 摘要第38页
   ·引言第38页
   ·废杂铜冶炼工艺第38-41页
   ·灰度特征提取第41-43页
   ·纹理特征提取第43-52页
     ·频谱计算的方法第44-45页
     ·边缘检测的方法第45-47页
     ·灰度共生矩阵的方法第47-50页
     ·最优纹理特征方法的选取第50-52页
   ·运动特征提取第52-55页
     ·运动特征提取方法第52-53页
     ·GMM算法模型第53页
     ·运动特征提取步骤第53-55页
   ·烟气图像特征提取流程第55页
   ·本章小结第55-58页
第四章 烟气浓度分级模型第58-82页
 摘要第58页
   ·引言第58-59页
   ·特征值数据分析及预处理第59-62页
     ·特征值数据分析第59-60页
     ·特征值预处理第60-62页
   ·基于支持向量机的烟气浓度分级模型第62-70页
     ·SVM分类器模型第62-64页
     ·SVM多类分类器第64-65页
     ·参数选取第65-66页
     ·建模步骤第66页
     ·实验及结果分析第66-70页
   ·基于模糊聚类的烟气浓度分级模型第70-77页
     ·模糊聚类算法第71-72页
     ·半监督模糊聚类算法第72-73页
     ·建模步骤第73页
     ·实验及结果分析第73-77页
   ·基于烟气浓度分级模型的风机控制第77-80页
     ·最优转速标定第77-78页
     ·控制步骤第78-79页
     ·工业验证第79-80页
   ·本章小结第80-82页
第五章 控制系统软件设计与实现第82-100页
 摘要第82页
   ·引言第82页
   ·ARM端软件设计第82-88页
     ·软件平台搭建第82-84页
     ·多线程架构设计第84-86页
     ·多线程同步与通信第86-88页
   ·ARM核和DSP核通信第88-93页
     ·内存空间的共享第88-89页
     ·应用层的通信实现第89-91页
     ·驱动层的通信实现第91-93页
   ·DSP端软件设计第93-97页
     ·控制系统算法实现第93-94页
     ·算法优化第94-97页
   ·控制系统效果第97-99页
     ·软件测试效果第97-98页
     ·节能效果第98-99页
   ·本章小结第99-100页
第六章 总结与展望第100-102页
   ·总结第100-101页
   ·展望第101-102页
参考文献第102-108页
作者攻读硕士学位期间的科研成果第108页

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