| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究课题背景 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究课题简介 | 第8页 |
| 1.1.2 传感器和物联网布局 | 第8-9页 |
| 1.1.3 建立数据库必要性 | 第9页 |
| 1.2 同类数据库现状 | 第9-10页 |
| 1.3 解决方案 | 第10-12页 |
| 1.3.1 数据库数据管理和数据提取 | 第10页 |
| 1.3.2 数据库数据预处理 | 第10-12页 |
| 1.3.3 面向研究者的数据库 | 第12页 |
| 1.4 预期结果 | 第12-13页 |
| 1.5 论文框架 | 第13-14页 |
| 第2章 长期监测数据的MySQL数据库的建立 | 第14-26页 |
| 2.1 MySQL数据库简介 | 第14-15页 |
| 2.1.1 MySQL的概念和历史 | 第14页 |
| 2.1.2 MySQL的应用 | 第14-15页 |
| 2.2 使用MySQL的原因 | 第15-18页 |
| 2.2.1 Excel表格的缺陷 | 第15-16页 |
| 2.2.2 MySQL的优势 | 第16-17页 |
| 2.2.3 MySQL于本课题的优势 | 第17-18页 |
| 2.3 MySQL数据库的组成 | 第18-20页 |
| 2.3.1 数据库,表和字段 | 第18-19页 |
| 2.3.2 主键和外键 | 第19页 |
| 2.3.3 一对一,一对多和多对多 | 第19-20页 |
| 2.4 本课题数据库的结构 | 第20-26页 |
| 2.4.1 本课题MySQL表组成 | 第20-22页 |
| 2.4.2 本课题MySQL的数据库结构 | 第22-26页 |
| 第3章 长期监测数据的预处理 | 第26-40页 |
| 3.1 长期监测数据的固有问题回顾 | 第26-28页 |
| 3.2 长期监测数据预处理流程 | 第28页 |
| 3.3 数据异常值和数据噪声的有效过滤方法 | 第28-35页 |
| 3.3.1 滑动平均滤波法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 中位值滤波法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 防脉冲干扰平均滤波法 | 第31-32页 |
| 3.3.4 局部加权回归滤波法 | 第32-35页 |
| 3.4 数据漂移消除的有效方法 | 第35-40页 |
| 3.4.1 分片线性回归法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 离散傅立叶变换法 | 第37-40页 |
| 第4章 面向课题研究者的数据库 | 第40-52页 |
| 4.1 可视化用户界面(GUI) | 第40-47页 |
| 4.1.1 可视化用户界面在本课题的功能介绍 | 第40-42页 |
| 4.1.2 Web前端开发语言介绍 | 第42-47页 |
| 4.1.3 使用前端技术开发界面 | 第47页 |
| 4.2 GUI和MySQL数据库的连接 | 第47-52页 |
| 4.2.1 后端开发语言和使用后端技术开发MySQL数据库 | 第47-49页 |
| 4.2.2 前端与后端的连接逻辑 | 第49-52页 |
| 第5章 结果和讨论 | 第52-64页 |
| 5.1 多种异常和噪声过滤算法的结果与算法选择 | 第52-57页 |
| 5.1.1 数据异常和噪声过滤算法的结果 | 第52-53页 |
| 5.1.2 过滤算法的有效性分析 | 第53-55页 |
| 5.1.3 过滤算法的选择机制 | 第55-56页 |
| 5.1.4 典型住户数据的异常值过滤算法选择 | 第56-57页 |
| 5.2 多种漂移消除算法的结果与算法选择 | 第57-62页 |
| 5.2.1 数据漂移消除算法的结果 | 第57-58页 |
| 5.2.2 漂移消除算法的有效性分析 | 第58-60页 |
| 5.2.3 漂移消除算法的选择机制 | 第60-61页 |
| 5.2.4 相关讨论 | 第61-62页 |
| 5.3 使用数据库数据研究的成果 | 第62-64页 |
| 第6章 结论和展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本研究的成果 | 第64-65页 |
| 6.1.1 MySQL数据库的成果 | 第64页 |
| 6.1.2 LMTD数据预处理成果 | 第64-65页 |
| 6.1.3 数据预处理方法的有效性验证和最佳算法选择 | 第65页 |
| 6.2 本研究的不足和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |