| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 河水水质监测系统的研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.2 河水水质预测系统的研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题研究的内容与要求 | 第12页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 嵌入式远程河水水质实时监测与预测系统的系统设计 | 第14-30页 |
| 2.1 信号采集电路 | 第15-21页 |
| 2.1.1 水质传感器 | 第15-19页 |
| 2.1.2 水质传感器与嵌入式开发板的接口电路 | 第19-20页 |
| 2.1.3 水质传感器输出信号的隔离电路 | 第20-21页 |
| 2.2 GPRS 模块电路 | 第21-24页 |
| 2.2.1 GPRS 模块介绍 | 第21-22页 |
| 2.2.2 GPRS 模块接口 | 第22-24页 |
| 2.3 水质监测与预测系统的嵌入式硬件实现 | 第24-29页 |
| 2.3.1 ARM 嵌入式开发板的整体介绍 | 第24-25页 |
| 2.3.2 ARM 嵌入式开发板的硬件介绍 | 第25-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人工神经网络预测模型的研究与实现方法 | 第30-40页 |
| 3.1 BP 人工神经网络概叙 | 第30-33页 |
| 3.1.1 神经元模型介绍 | 第30-31页 |
| 3.1.2 BP 神经网络模型介绍 | 第31-33页 |
| 3.2 BP 人工神经网络在嵌入式开发板上的实现方法 | 第33-39页 |
| 3.2.1 BP 人工神经网络预测程序的整体设计 | 第34-35页 |
| 3.2.2 BP 人工神经网络预测程序的 C 语言实现 | 第35-37页 |
| 3.2.3 BP 人工神经网络预测程序的测试结果 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 系统软件设计 | 第40-54页 |
| 4.1 下位机软件的设计 | 第40-49页 |
| 4.1.1 人机交互界面模块 | 第40-43页 |
| 4.1.2 水质信息采集转换模块 | 第43-44页 |
| 4.1.3 数据库的操作使用 | 第44-46页 |
| 4.1.4 GPRS 模块操作函数 | 第46-49页 |
| 4.2 上位机软件的设计 | 第49-50页 |
| 4.2.1 人机交互界面模块 | 第49-50页 |
| 4.2.2 水质数据的接收和存储 | 第50页 |
| 4.3 系统整体运行测试 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 嵌入式系统软件平台的搭建与移植 | 第54-63页 |
| 5.1 嵌入式系统软件平台的设计 | 第54页 |
| 5.2 建立交叉编译环境 | 第54-55页 |
| 5.3 uboot 的嵌入式移植 | 第55-57页 |
| 5.4 Linux 操作系统的嵌入式移植 | 第57-58页 |
| 5.5 根文件系统的嵌入式移植 | 第58-61页 |
| 5.6 图形界面 Qtopia 2.2.0 的嵌入式移植 | 第61-62页 |
| 5.7 SQLite 数据库的嵌入式移植 | 第62页 |
| 5.8 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 论文总结 | 第63页 |
| 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 A（本文中的程序源代码） | 第69-109页 |
