| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 体温测量现状及分析 | 第11-13页 |
| 1.2.2 传感器抗干扰方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 系统总体设计 | 第16-23页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第16-17页 |
| 2.2 温度传感器选取 | 第17-18页 |
| 2.3 滤波方法的选取 | 第18-19页 |
| 2.4 通信协议选取 | 第19-20页 |
| 2.5 总体设计方案 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 体温高精度测量方法的设计与研究 | 第23-32页 |
| 3.1 DS18B20测温原理及其误差特性曲线 | 第23-24页 |
| 3.2 温度传感器阵列与数据拟合算法 | 第24-26页 |
| 3.2.1 温度传感器阵列 | 第24-25页 |
| 3.2.2 数据拟合算法 | 第25-26页 |
| 3.3 体温测量精度提升方法 | 第26-30页 |
| 3.3.1 测温校准流程阐述 | 第26-27页 |
| 3.3.2 测温阵列测量误差分析 | 第27-30页 |
| 3.4 不同体温测量装置对比实验 | 第30-32页 |
| 第4章 体温测量滤波方法的研究 | 第32-48页 |
| 4.1 卡尔曼滤波算法 | 第32-38页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波原理 | 第32-33页 |
| 4.1.2 Kalman算法性能验证 | 第33-35页 |
| 4.1.3 支持向量机原理 | 第35-36页 |
| 4.1.4 基于SVM的改进型卡尔曼滤波算法分析 | 第36-38页 |
| 4.2 支持向量机分类滤波 | 第38-43页 |
| 4.2.1 SVM分类滤波算法实现 | 第39-42页 |
| 4.2.2 本节小结 | 第42-43页 |
| 4.3 基于人工神经网络模型的滤波算法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 人工神经网络原理 | 第43-44页 |
| 4.3.2 基于ANN滤波算法的实现方案 | 第44-46页 |
| 4.3.3 小结 | 第46页 |
| 4.4 本节小结 | 第46-48页 |
| 第5章 系统软硬件设计 | 第48-63页 |
| 5.1 硬件节点设计 | 第48-52页 |
| 5.1.1 体温监测节点电路设计 | 第48-49页 |
| 5.1.2 数据转发节点电路设计 | 第49-50页 |
| 5.1.3 协调模块电路设计 | 第50-52页 |
| 5.1.4 硬件PCB设计实物 | 第52页 |
| 5.2 硬件控制程序设计 | 第52-55页 |
| 5.2.1 体温监测节点数据采集功能实现方案 | 第52-53页 |
| 5.2.2 数据转发控制 | 第53-54页 |
| 5.2.3 协调器模块软件设计 | 第54-55页 |
| 5.3 监测软件开发平台简介 | 第55页 |
| 5.4 监测软件功能及框架设计 | 第55-56页 |
| 5.5 软件界面与程序设计 | 第56-63页 |
| 5.5.1 多节点数据实时监测界面 | 第56-58页 |
| 5.5.2 C++实现SVM分类算法 | 第58-59页 |
| 5.5.3 基于MySQL数据库的历史数据查询 | 第59-61页 |
| 5.5.4 体温数据采集节点维护功能实现 | 第61-63页 |
| 第6章 体温监测系统稳定性与可靠性测试 | 第63-77页 |
| 6.1 ZigBee自组网测试 | 第63-66页 |
| 6.1.1 WSN组网测试内容与模拟测试环境选择 | 第63页 |
| 6.1.2 SmartRFPacketSniffer数据监听器 | 第63-64页 |
| 6.1.3 测试步骤与结果 | 第64-66页 |
| 6.2 数据采集节点功耗测试 | 第66-68页 |
| 6.2.1 低功耗编译环境设置与实际功耗测试 | 第66-68页 |
| 6.3 PC客户端软件功能测试 | 第68-75页 |
| 6.3.1 数据采集节点的穿戴形式 | 第68-69页 |
| 6.3.2 多路数据实测 | 第69-70页 |
| 6.3.3 数据采集节点抗干扰能力测试 | 第70-72页 |
| 6.3.4 节点检修功能测试 | 第72-73页 |
| 6.3.5 基于数据库的历史数据查询功能测试 | 第73页 |
| 6.3.6 传感器阵列测温响应时间测试 | 第73-75页 |
| 6.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 总结与展望 | 第77-79页 |
| 工作总结 | 第77页 |
| 展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第84页 |