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高密度电路板异常频率点检测方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·研究背景及意义第7-9页
   ·研究现状第9-10页
   ·本文工作第10-11页
   ·内容安排第11-13页
第二章 模拟退火算法第13-23页
   ·模拟退火算法第13-18页
     ·固体退火过程第13-14页
     ·退火过程统计性质第14页
     ·Metropolis 准则第14-15页
     ·模拟退火算法的提出第15-16页
     ·模拟退火算法的特点第16-17页
     ·模拟退火算法的应用要求第17-18页
     ·模拟退火算法的现状第18页
   ·模拟退火算法的步骤第18-19页
   ·冷却进度表参数分析第19-22页
     ·温度初始值的选取第19-21页
     ·温度更新函数的选取第21页
     ·马尔可夫链的选取第21页
     ·停止准则的选取第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 频谱图边缘检测及提取方法第23-41页
   ·边缘检测算法第23-25页
     ·经典边缘检测算子第23-24页
     ·Canny边缘检测算法第24-25页
   ·频谱图边缘检测算法第25-29页
     ·梯度幅值计算方法的改进第26页
     ·自适应阈值的选取第26-27页
     ·图像多窗口划分第27-28页
     ·多窗口Canny自适应阈值边缘检测算法的设计第28-29页
   ·频谱图边缘提取方法第29-34页
     ·半区域 5 向链码的提出第29-31页
     ·半区域 5 向链码起点的确定第31页
     ·半区域 5 向链码跟踪机制的制定第31-32页
     ·半区域 5 向链码压缩编码的设计第32-33页
     ·频谱图边缘特征的存储第33-34页
   ·实验结果及分析第34-39页
     ·多窗口Canny自适应阈值边缘检测算法实验第34-36页
     ·半区域 5 向链码执行效率实验第36-39页
   ·本章小结第39-41页
第四章 高密度电路板异常频率点检测方法第41-57页
   ·极值点代价函数的构造第41-43页
     ·极值点最小代价问题第41-42页
     ·极值点代价函数第42-43页
   ·基于有记忆模拟退火算法的极值点检测第43-48页
     ·初始状态的选择第44页
     ·新候选状态的产生机制第44-45页
     ·冷却进度表的设计第45-46页
     ·算法描述第46-48页
   ·边缘相似度的判别第48-51页
     ·折线链码的拆分方法第49页
     ·矢量相似度的判别原则第49-50页
     ·算法描述第50-51页
   ·异常频率点检测算法的设计第51-52页
     ·频谱曲线重构第51页
     ·算法描述第51-52页
   ·实验结果及分析第52-54页
   ·本章小结第54-57页
第五章 结束语第57-59页
   ·总结第57页
   ·展望第57-59页
致谢第59-61页
参考文献第61-65页
研究成果第65-66页

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