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基于微热板式气体传感器的混合气体检测及分析

摘要第1-8页
Abstract第8-14页
1 绪论第14-37页
   ·微热板式气体传感器概述第14-20页
     ·发展历程第14-19页
     ·研究热点第19-20页
   ·人工嗅觉系统及电子鼻第20-25页
     ·气体传感器阵列技术第22-24页
     ·集成化电子鼻芯片第24-25页
   ·关键技术第25-34页
     ·气体传感器阵列信号处理技术第25-30页
     ·气体传感器温度调制及信号处理技术第30-34页
     ·存在问题第34页
   ·本文的研究背景及构思第34-37页
     ·研究背景第34-35页
     ·论文构思第35-37页
2 微热板式气体传感器的性能测试和分析第37-54页
   ·微热板式气体传感器的结构及工艺流程第37-39页
   ·微热板式气体传感器自动测试系统第39-43页
   ·微热板式气体传感器的性能测试第43-53页
     ·工作温度 - 加热功耗曲线第43页
     ·灵敏度 - 工作温度曲线第43-45页
     ·微热板升(降)温曲线第45页
     ·选择性第45-46页
     ·灵敏度 - 气体浓度曲线第46页
     ·响应时间和恢复时间第46-47页
     ·稳定性第47-50页
     ·预热时间的影响第50-51页
     ·环境温湿度的影响第51-52页
     ·对混合气体的响应第52-53页
   ·本章小结第53-54页
3 微热板式气体传感器的混合气体响应机制第54-79页
   ·SnO_2薄膜的敏感机理第54-61页
     ·敏感机理综述第54-59页
     ·SnO_2薄膜第59-61页
   ·气敏机理的密度泛函分析第61-70页
     ·密度泛函理论第62-63页
     ·计算平台第63-64页
     ·DFT计算和分析第64-70页
   ·微热板式气体传感器的电学响应模型第70-78页
     ·模型描述第70-72页
     ·参数优化第72-75页
     ·环境中O_2的影响分析第75-78页
   ·本章小结第78-79页
4 微热板式气体传感器阵列信号的盲分离技术第79-101页
   ·盲分离模型的建立第79-83页
     ·混合气体分析问题描述第79-81页
     ·盲信号分离问题第81-82页
     ·混合气体分析的盲可辨识性第82-83页
   ·基于盲分离模型的信号处理算法第83-88页
     ·主成分分析法(PCA)第83-85页
     ·独立成分分析法(ICA)第85-87页
     ·非线性主成分分析法(NLPCA)第87-88页
   ·二元混合气体的BSS分析第88-92页
     ·稳态数据的BSS分析第89-91页
     ·连续测量数据的ICA分析第91-92页
   ·非线性叠加模型的信号处理探讨第92-94页
   ·与BP神经网络的结合第94-99页
     ·特征选择第95-96页
     ·特征提取和预处理第96-98页
     ·在二元混合气体分析问题中的应用第98-99页
   ·本章小结第99-101页
5 温度调制及动态信号处理技术第101-118页
   ·温度调制原理第101-102页
   ·温度调制实验第102-112页
     ·实验设置第102-105页
     ·调制信号预处理第105-108页
     ·基于快速傅立叶变换的频率响应法第108-112页
   ·混合气体检测分析第112-116页
     ·特征频率法第112-115页
     ·虚拟阵列法第115-116页
   ·本章小结第116-118页
6 易燃易爆混合气体的实时检测第118-130页
   ·信号处理算法的实时化第118-121页
     ·一般实时信号处理系统第118-119页
     ·混合气体分析仪表的实际考虑第119-120页
     ·数据处理算法第120-121页
   ·易燃易爆混合气体检测仪第121-126页
     ·仪表开发第121-123页
     ·实测数据第123-125页
     ·两种仪表比较第125-126页
   ·气体浓度的快速跟踪检测第126-129页
   ·本章小结第129-130页
结论第130-133页
创新点摘要第133-134页
参考文献第134-142页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第142-144页
致谢第144-145页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第145页

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