基于多光谱辐射的火焰纵向温度反演算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究内容、目标以及解决的关键问题 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要工作及组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 多光谱辐射测温理论基础 | 第15-19页 |
| 2.1 多光谱辐射测温基本原理 | 第15-16页 |
| 2.1.1 普朗克定律 | 第15页 |
| 2.1.2 数学模型构建 | 第15-16页 |
| 2.2 多光谱辐射测温方法 | 第16页 |
| 2.3 多光谱辐射测温数据处理方法 | 第16-18页 |
| 2.3.1 最小二乘法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 基于神经网络的数据处理方法 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 火焰纵向温度反演算法 | 第19-27页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第19-23页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第19页 |
| 3.1.2 算法描述 | 第19-22页 |
| 3.1.3 算法参数分析 | 第22-23页 |
| 3.2 基于粒子群优化算法的火焰纵向温度反演算法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 算法介绍 | 第23-25页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第25-26页 |
| 3.3 算法优势及比较 | 第26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于小波变换的多光谱信号降噪的研究 | 第27-33页 |
| 4.1 信号采集过程噪声分析 | 第27页 |
| 4.2 小波变换降噪简介 | 第27-29页 |
| 4.3 基于小波变换的降噪方法 | 第29-32页 |
| 4.3.1 小波变换数学基础 | 第29-30页 |
| 4.3.2 小波阈值的选取 | 第30-31页 |
| 4.3.3 小波变换的参数选取 | 第31-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 火焰纵向温度反演实验及分析 | 第33-44页 |
| 5.1 实验设备 | 第33-35页 |
| 5.1.1 测温系统 | 第33页 |
| 5.1.2 数据采集模块 | 第33-34页 |
| 5.1.3 数据采集模块软件 | 第34-35页 |
| 5.2 实验步骤 | 第35-36页 |
| 5.3 实验过程及数据 | 第36-42页 |
| 5.4 实验分析 | 第42页 |
| 5.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第6章 总结与展望 | 第44-47页 |
| 6.1 总结 | 第44-45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
