| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 料位检测研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 粮情检测系统中无线传输方案的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 便携式数据处理终端研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文工作与结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 系统需求及开发平台概述 | 第15-27页 |
| 2.1 需求分析 | 第15-16页 |
| 2.2 系统总体框架 | 第16-17页 |
| 2.3 系统开发平台搭建 | 第17-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 数据采集子系统的改进及优化 | 第27-40页 |
| 3.1 数据采集子系统框架 | 第27页 |
| 3.2 料位检测模块设计 | 第27-32页 |
| 3.3 温湿度检测模块设计 | 第32-35页 |
| 3.4 软件设计 | 第35-37页 |
| 3.5 测试与分析 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于定向天线的无线传输子系统 | 第40-52页 |
| 4.1 定向天线在无线传输子系统中的应用 | 第40-49页 |
| 4.1.1 定向天线管理模块设计 | 第40-47页 |
| 4.1.2 无线通信模块应用配置 | 第47-49页 |
| 4.2 测试与分析 | 第49-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 数据处理终端 | 第52-68页 |
| 5.1 硬件架构及软件功能 | 第52-53页 |
| 5.2 数据处理终端软件设计 | 第53-59页 |
| 5.2.1 数据库设计 | 第53-57页 |
| 5.2.2 数据处理 | 第57-59页 |
| 5.3 粮食温度变化趋势的预测 | 第59-66页 |
| 5.3.1 RBF神经网络概述及结构模型 | 第59-62页 |
| 5.3.2 RBF神经网络学习算法 | 第62-63页 |
| 5.3.3 基于RBF神经网络的粮食温度变化趋势预测 | 第63-66页 |
| 5.4 实际测试 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74页 |