一种智能清纱算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 清纱的相关技术 | 第15-26页 |
| ·传感技术 | 第15-21页 |
| ·光电式 | 第15-17页 |
| ·电容式 | 第17-18页 |
| ·微摄像式 | 第18-20页 |
| ·摩擦式 | 第20页 |
| ·多传感式 | 第20-21页 |
| ·信号处理技术 | 第21-25页 |
| ·模拟鉴别电路 | 第21-22页 |
| ·时域分析算法 | 第22-24页 |
| ·FFT变换 | 第24页 |
| ·小波分析 | 第24页 |
| ·神经网络 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 实验平台构建与纱线信号提取 | 第26-33页 |
| ·实验平台的构建 | 第26-27页 |
| ·静态参数分析 | 第27-29页 |
| ·动态特性分析 | 第29-31页 |
| ·含噪纱线信号提取 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于EMD的消噪方法 | 第33-49页 |
| ·EMD方法消噪的基本原理 | 第33-35页 |
| ·固有模态函数的定义 | 第33页 |
| ·EMD方法的分解过程 | 第33-34页 |
| ·EMD消噪方法 | 第34-35页 |
| ·自适应噪声阈值及阈值函数的选取 | 第35-37页 |
| ·纱线信号分析 | 第37-41页 |
| ·纱线信号的EMD消噪 | 第38-40页 |
| ·EMD消噪效果分析 | 第40-41页 |
| ·EMD的实时性改进 | 第41-48页 |
| ·EMD实时性分析 | 第41-42页 |
| ·基于频率分析的筛选终止条件 | 第42-44页 |
| ·改进的EMD消噪分析 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于神经网络的纱疵识别 | 第49-62页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第49-52页 |
| ·神经网络简介 | 第49页 |
| ·BP神经网络原理 | 第49-52页 |
| ·BP神经网络的优缺点 | 第52页 |
| ·基于BP网络的纱疵识别应用研究 | 第52-61页 |
| ·纱疵的归类与清纱特性曲线 | 第52-55页 |
| ·纱疵识别的神经网络设计 | 第55-57页 |
| ·神经网络训练与纱疵识别 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 算法测试 | 第62-69页 |
| ·基于LabVIEW实验分析平台 | 第62-64页 |
| ·基于EMD消噪算法测试分析 | 第64-66页 |
| ·疵点识别算法性能分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第7章 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76-77页 |
| 详细摘要 | 第77-80页 |
