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电学层析成像激励测量模式及图像重建算法研究

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·多相流参数检测第11-14页
     ·多相流及其特征参数第11-13页
     ·多相流参数检测的意义第13-14页
   ·多相流参数检测技术的现状第14-16页
   ·多相流参数检测技术的发展趋势第16-17页
   ·本文的主要内容及创新点第17-19页
   ·小结第19-21页
第二章 文献综述第21-43页
   ·过程层析成像技术简介第21-24页
     ·过程层析成像技术的特点第21-22页
     ·过程层析成像技术的分类第22-23页
     ·过程层析成像技术的发展历程第23-24页
   ·电学层析成像技术第24-42页
     ·电学层析成像技术的基本原理第24-26页
     ·电学层析成像的正问题第26-32页
     ·电学层析成像的逆问题第32-37页
     ·电学层析成像技术的发展现状第37-40页
     ·电学层析成像技术的应用现状第40-41页
     ·电学层析成像技术存在的问题第41-42页
   ·小结第42-43页
第三章 基于灵敏度更新的EIT 图像重建算法第43-59页
   ·电阻抗层析成像敏感场的数学模型第43-44页
   ·敏感场的软场特性第44-47页
     ·灵敏度矩阵的定义第44-45页
     ·灵敏度矩阵的计算第45页
     ·软场特性分析第45-47页
   ·EIT 的Landweber 迭代算法第47页
   ·基于灵敏度更新的Landweber 迭代算法第47-57页
     ·算法的可行性第47-48页
     ·仿真实验及结果第48-55页
     ·静态实验及结果第55-57页
   ·小结第57-59页
第四章 单源EIT 电流驱动模式研究第59-67页
   ·背景第59-60页
   ·单源EIT 电流驱动模式性能参数比较第60-66页
     ·等势线分布第61页
     ·独立测量数第61-62页
     ·测量电压的动态范围第62-63页
     ·边界测量电压的敏感性第63-64页
     ·重建图像第64-66页
   ·小结第66-67页
第五章 电容层析成像系统电容归一化模型研究第67-83页
   ·电容层析成像的理论基础第67-70页
     ·电容层析成像敏感场的数学模型第67-68页
     ·电容层析成像的传感器及测量原理第68-69页
     ·电容层析成像敏感场的灵敏度分布第69-70页
     ·基于灵敏度矩阵的线性化第70页
   ·电容层析成像系统电容归一化模型第70-73页
   ·不同归一化模型下的灵敏度矩阵计算第73-75页
   ·最优迭代因子的Landweber 迭代算法第75-76页
   ·仿真实验及结果第76-80页
   ·静态实验及结果第80-81页
   ·小结第81-83页
第六章 基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法第83-95页
   ·小波分析的基本理论第83-84页
   ·小波神经网络模型及算法第84-86页
     ·小波神经网络模型第84-85页
     ·网络训练算法第85-86页
   ·主成分分析法的基本原理第86-87页
   ·基于PCA-WNN 模型的图像重建算法第87-89页
   ·仿真实验第89-93页
     ·仿真步骤第89-90页
     ·实验结果及分析第90-93页
   ·小结第93-95页
第七章 组合激励测量模式的电容层析成像研究第95-105页
   ·背景第95-96页
   ·ECT 电极组合激励及测量方案第96-100页
     ·ECT 传感器结构及组合方案第96-97页
     ·独立测量数第97-98页
     ·电容测量值第98-99页
     ·灵敏度分布的均匀性第99-100页
   ·仿真实验及结果第100-104页
   ·小结第104-105页
第八章 总结与建议第105-107页
   ·总结第105-106页
   ·建议第106-107页
参考文献第107-121页
发表论文和参加科研情况说明第121-123页
致谢第123页

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