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基于STM32的森林防火监测终端的设计与开发

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-15页
    1.1 课题研究背景和意义第8-9页
    1.2 智能森林防火监测系统发展现状第9-13页
        1.2.1 国外发展现状第9-10页
        1.2.2 国内发展现状第10-13页
    1.3 论文研究内容及组织结构第13-15页
2 森林防火监测系统总体设计第15-21页
    2.1 森林防火监测系统方案概述第15-16页
    2.2 森林防火监测系统硬件设计第16-17页
        2.2.1 数据采集节点设计第16-17页
        2.2.2 环境监测终端设计第17页
    2.3 森林防火监测系统软件设计第17-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 森林防火监测系统硬件设计第21-32页
    3.1 森林防火环境监测终端硬件设计第21-25页
        3.1.1 主控单元第21页
        3.1.2 电源电路第21页
        3.1.3 串口连接设计第21-22页
        3.1.4 GPRS数据传输模块第22-25页
    3.2 数据采集节点硬件设计第25-31页
        3.2.1 核心处理器第25-26页
        3.2.2 湿温度采集模块第26-27页
        3.2.3 一氧化碳浓度采集模块第27-28页
        3.2.4 烟雾浓度采集模块第28-29页
        3.2.5 火焰采集模块第29页
        3.2.6 数据传输模块第29-31页
    3.3 本章小结第31-32页
4 森林防火监测系统软件设计第32-44页
    4.1 软件总体设计框架第32页
    4.2 数据采集节点软件设计第32-36页
        4.2.1 采集节点数据采集软件设计第33-35页
        4.2.2 采集节点数据发送软件设计第35-36页
    4.3 环境监测终端软件设计第36-40页
        4.3.1 数据接收部分软件设计第36-39页
        4.3.2 数据发送部分软件设计第39-40页
    4.4 数据处理服务器软件设计第40-42页
        4.4.1 数据库设计第41-42页
    4.5 智能监测实现第42-43页
    4.6 本章小结第43-44页
5 系统测试与性能分析第44-53页
    5.1 测试环境第44页
    5.2 系统测试第44-48页
        5.2.1 数据采集节点测试第44-47页
        5.2.2 环境监测终端测试第47-48页
        5.2.3 服务器测试第48页
    5.3 联合调试与结果分析第48-52页
        5.3.1 联合调试第48-51页
        5.3.2 测试结果及分析第51-52页
    5.4 本章小结第52-53页
6 建立基于BP神经网络的火灾预警模型第53-61页
    6.1 BP神经网络火灾预警模型的参数设计第53-54页
    6.2 BP网络学习算法设计与模型构建第54页
    6.3 模型仿真及结果分析第54-60页
    6.4 本章小结第60-61页
7 总结与展望第61-63页
    7.1 总结第61页
    7.2 展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页
附录第67页

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