呼吸气体分析仪长期漂移校正关键问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的来源、背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题的来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及综述 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-14页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 样本采集和预处理 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 样本的配置采集 | 第15-17页 |
| 2.3 系统整体介绍 | 第17-20页 |
| 2.4 数据库描述 | 第20-21页 |
| 2.5 样本预处理 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于成分校正法的长期漂移校正 | 第23-39页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 特征提取 | 第23-25页 |
| 3.3 传感器敏感气体选取 | 第25-29页 |
| 3.4 主成分分析理论阐述 | 第29-30页 |
| 3.5 基于成分分析的长期漂移补偿 | 第30-32页 |
| 3.6 支持向量机分类算法简述 | 第32-33页 |
| 3.7 实验与结果分析 | 第33-38页 |
| 3.8 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于乘性校正法的长期漂移校正 | 第39-51页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于乘性校正法的长期漂移补偿 | 第39-42页 |
| 4.3 分类算法理论基础 | 第42-46页 |
| 4.3.1 逻辑回归分类算法 | 第42-45页 |
| 4.3.2 K近邻分类算法 | 第45-46页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第46-49页 |
| 4.5 校正算法对比 | 第49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
