| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国外研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 国内研究进展 | 第13-14页 |
| 1.4 电子鼻在茶叶检测上的应用 | 第14-15页 |
| 1.5 电子鼻的构造及其原理 | 第15-16页 |
| 1.6 论文研究主要内容、目的及意义 | 第16-17页 |
| 1.6.1 论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.6.2 研究目的及意义 | 第17页 |
| 1.7 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 电子鼻系统设计 | 第18-36页 |
| 2.1 电子鼻系统整体设计 | 第18页 |
| 2.2 传感器的选择与介绍 | 第18-22页 |
| 2.2.1 气体传感器概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 气体传感器的分类 | 第19页 |
| 2.2.3 传感器阵列的选择 | 第19页 |
| 2.2.4 传感器阵列的优势 | 第19-20页 |
| 2.2.5 本论文所选的传感器介绍 | 第20-22页 |
| 2.3 电子鼻系统的硬件设计 | 第22-30页 |
| 2.3.1 电子鼻系统工作流程 | 第22-23页 |
| 2.3.2 电源模块的设计 | 第23页 |
| 2.3.3 微控制器的选择及LPC2138芯片概述 | 第23-26页 |
| 2.3.4 电子鼻系统中控制电路模块硬件电路图 | 第26-27页 |
| 2.3.5 AD模块的介绍 | 第27-28页 |
| 2.3.6 串口模块（UART）介绍 | 第28页 |
| 2.3.7 传感器外围电路图 | 第28-29页 |
| 2.3.8 指示灯与按键 | 第29-30页 |
| 2.4 电子鼻系统电路板的制作 | 第30-31页 |
| 2.5 电子鼻系统采样装置设计 | 第31-32页 |
| 2.6 电子鼻系统的软件设计 | 第32-36页 |
| 2.6.1 LPC2138开发环境和JTAG协议介绍 | 第32页 |
| 2.6.2 LabVIEW数据采集系统的设计 | 第32-35页 |
| 2.6.3 算法处理软件MATLAB介绍 | 第35-36页 |
| 第三章 电子鼻系统模式识别方法的研究 | 第36-49页 |
| 3.1 模式识别方法的研究与实现概述 | 第36-37页 |
| 3.2 主成分分析法（PCA） | 第37-42页 |
| 3.2.1 主成分分析简介 | 第37页 |
| 3.2.2 主成分分析基本思想 | 第37页 |
| 3.2.3 主成分分析数学模型及几何解释 | 第37-39页 |
| 3.2.4 主成分分析计算过程 | 第39-41页 |
| 3.2.5 主成分分析部分主程序代码及程序分析 | 第41-42页 |
| 3.3 支持向量机（SVM） | 第42-49页 |
| 3.3.1 支持向量机研究概述与现状 | 第42-44页 |
| 3.3.2 支持向量机运算过程 | 第44-47页 |
| 3.3.3 支持向量机部分主程序代码及程序 | 第47-49页 |
| 第四章 电子鼻系统检测方法及结果分析 | 第49-58页 |
| 4.1 电子鼻系统检测试验方法 | 第49-52页 |
| 4.1.1 茶叶、茶水样品的准备 | 第49页 |
| 4.1.2 电子鼻系统试验过程 | 第49页 |
| 4.1.3 电子鼻检测参数的选择及优化 | 第49-51页 |
| 4.1.4 样品的选择和区分 | 第51-52页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第52-56页 |
| 4.2.1 主成分分析检测结果分析 | 第52-55页 |
| 4.2.2 支持向量机检测结果分析 | 第55-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 全文结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本论文主要结论 | 第58页 |
| 5.2 电子鼻技术在茶叶检测中的应用和展望 | 第58页 |
| 5.3 本论文主要创新性成果 | 第58-59页 |
| 5.4 本论文的进一步研究方向 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简介及在学期间所获得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |