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基于高斯回归过程的红外甲烷传感器温度补偿算法研究

摘要第3-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究动态第15-20页
        1.2.1 经典数值温补算法研究动态第15-17页
        1.2.2 人工智能温补算法研究动态第17-19页
        1.2.3 存在的问题第19-20页
    1.3 本课题的研究内容及章节安排第20-24页
        1.3.1 论文的创新点第20-21页
        1.3.2 主要研究内容第21-22页
        1.3.3 论文的章节安排第22-24页
第二章 红外甲烷传感器检测理论及温度影响实验研究第24-42页
    2.1 检测原理第24-27页
        2.1.1 红外光谱吸收理论第24-25页
        2.1.2 朗伯比尔定律第25-26页
        2.1.3 光电转换第26-27页
    2.2 温度影响第27-30页
        2.2.1 温度对吸收系数的影响第27-29页
        2.2.2 温度对光源波长的影响第29页
        2.2.3 温度对电路中元器件的影响第29-30页
    2.3 温度影响实验研究第30-40页
        2.3.1 实验系统的建立第30-32页
        2.3.2 实验前的准备第32-33页
        2.3.3 实验方法第33-37页
        2.3.4 实验数据分析与讨论第37-40页
    2.4 本章小结第40-42页
第三章 基于高斯回归过程温度补偿模型的建立第42-56页
    3.1 建立高斯温度补偿模型的必要性第42-43页
    3.2 高斯回归过程的理论概述第43-45页
        3.2.1 统计决策理论第43-44页
        3.2.2 贝叶斯估计第44-45页
    3.3 高斯回归温度补偿模型的推导第45-47页
    3.4 温度补偿模型中的协方差函数第47-52页
        3.4.1 协方差函数概述第47页
        3.4.2 协方差函数的种类第47-50页
        3.4.3 协方差函数的运算第50-52页
    3.5 高斯回归温度补偿模型的建立第52-54页
    3.6 本章小结第54-56页
第四章 基于高斯回归过程的温度补偿模型分析第56-80页
    4.1 不同协方差函数对模型的影响第56-58页
        4.1.1 基本协方差函数的预测分布第56-57页
        4.1.2 复合协方差函数的预测分布第57-58页
    4.2 参数对模型的影响第58-66页
        4.2.1 参数优化的依据第59页
        4.2.2 参数优化的方法第59-60页
        4.2.3 不同空间尺度对预测分布的影响第60-63页
        4.2.4 不同信号方差对预测分布的影响第63-64页
        4.2.5 不同噪声方差对预测分布的影响第64-66页
    4.3 最优高斯回归温度补偿模型的选择第66-69页
        4.3.1 构建模型的具体步骤及代码实现第67-68页
        4.3.2 误差分析第68-69页
    4.4 与其他温度补偿模型的比较第69-78页
        4.4.1 传感器与上位机的数据通信第69-70页
        4.4.2 与智能温度补偿模型的比较第70-75页
        4.4.3 与经典数值温度补偿模型的比较第75-78页
    4.5 本章小结第78-80页
第五章 红外甲烷传感器的系统研究第80-94页
    5.1 系统的整体结构第80-81页
    5.2 系统的硬件设计第81-87页
        5.2.1 红外光源的选择第81-82页
        5.2.2 气室的设计第82-83页
        5.2.3 探测器的确定第83-84页
        5.2.4 光源调制电路第84-85页
        5.2.5 放大滤波电路第85-86页
        5.2.6 串口通信第86-87页
    5.3 系统的软件设计第87-92页
        5.3.1 系统主程序第87-88页
        5.3.2 光源调制程序第88-89页
        5.3.3 信号采集与处理第89-91页
        5.3.4 串口通信程序第91-92页
    5.4 本章小结第92-94页
第六章 总结与展望第94-98页
    6.1 论文工作总结第94-96页
    6.2 未来工作展望第96-98页
参考文献第98-102页
致谢第102-104页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第104页

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