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基于ⅡR数字滤波器的传感器动态特性修正方法

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
1 绪论第9-12页
   ·研究背景及选题意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·论文章节安排第11页
   ·本章小结第11-12页
2 传感器的动态性能改进总体方案第12-17页
   ·连续和离散系统的动态特性第12-13页
   ·时间域动态性能指标第13-14页
   ·频率域动态性能指标第14-16页
   ·本章小结第16-17页
3 传感器动态特性改善算法第17-42页
   ·模糊神经网络简介第17-24页
     ·基于 T-S 模糊模型的递归神经网络第17-18页
     ·模糊神经网络在传感器动态特性改善中的应用第18-24页
   ·RLS 算法简介第24-33页
     ·递推最小二乘法第26-31页
     ·结果论证第31-33页
   ·遗传算法的理论基础第33-41页
     ·遗传算法的基本概念第33-34页
     ·遗传算法的原理第34-36页
     ·遗传算法的应用第36-41页
   ·本章小结第41-42页
4 动态特性改善单元的硬件实现第42-51页
   ·FPGA 基本结构及主要资源第42页
   ·FPGA 芯片 EP2C8Q208C8 外围电路第42-50页
     ·EP2C8Q208C8N 片上资源第43-44页
     ·电源电路第44页
     ·JTAG 及 AS 配置电路第44-45页
     ·FPGA 晶振电路第45-46页
     ·串口调试及蜂鸣报警模块第46-47页
     ·电荷放大器第47-48页
     ·二级放大电路的设计第48页
     ·低通滤波器的设计第48-49页
     ·A/D 转换器电路设计第49-50页
     ·D/A 转换器第50页
   ·本章小结第50-51页
5 传感器动态特性改善网络的软件实现第51-66页
   ·A/D 转换器的控制逻辑和时序第51页
   ·FIFO 的控制逻辑及时序第51-53页
   ·自适应采样的实现第53-54页
   ·动态特性改善算法的 FPGA 实现第54-64页
   ·本章小结第64-66页
6 总结与展望第66-67页
参考文献第67-72页
攻读硕士学位期间所发表的论文及研究成果第72-73页
致谢第73-74页

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