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传感器动态特性研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
     ·动态非线性建模研究现状第10-11页
     ·动态非线性补偿研究现状第11页
     ·最小均方自适应算法研究现状第11-12页
   ·研究内容第12-13页
   ·创新点第13-14页
第二章 变步长变参数最小均方自适应算法第14-41页
   ·LMS自适应算法第14-16页
     ·LMS自适应算法性能分析第15-16页
   ·变步长变参数LMS自适应算法第16-25页
     ·算法的确定第16-18页
     ·算法性能分析第18-24页
     ·调节参数m、k的选取原则第24-25页
   ·变步长变参数LMS自适应滤波第25-31页
     ·自适应滤波原理第25-26页
     ·滤波仿真第26-31页
   ·解相关变步长变参数LMS自适应系统辨识第31-40页
     ·自适应系统辨识原理第31-32页
     ·解相关原理第32-34页
     ·系统辨识仿真第34-40页
   ·小结第40-41页
第三章 基于Wiener模型的传感器动态非线性建模第41-58页
   ·块联模型第41-44页
     ·Wiener模型和Hammerstein模型的区别第42-44页
       ·Wiener模型的特点第42-43页
       ·Hammerstein模型的特点第43页
       ·Wiener模型和Hammerstein模型补偿的比较第43-44页
   ·动态非线性模型的建立方法第44-45页
   ·基于Wiener模型的动态非线性自适应神经网络两步辨识法第45-48页
     ·辨识步骤第46页
     ·训练过程第46-48页
   ·建模仿真第48-57页
     ·最小二乘法及其在传感器动态非线性建模中的应用第49-51页
       ·最小二乘算法的推导第49-50页
       ·最小二乘法在Wiener模型动态非线性建模中的应用第50-51页
     ·自适应算法在Wiener模型动态非线性建模中的应用第51-54页
     ·LabVIEW与Matlab混合编程第54页
     ·移位寄存器技术第54-55页
     ·建模仿真结果第55-57页
   ·小结第57-58页
第四章 传感器动态特性分析第58-63页
   ·传感器动态特性的分析方法及性能指标第58-59页
     ·动态指标第58-59页
     ·静态指标第59页
   ·动态误差产生的原因及影响第59-61页
   ·性能指标计算及分析第61-62页
   ·小结第62-63页
第五章 基于Wiener模型的传感器动态非线性补偿第63-75页
   ·动态补偿技术原理第63-64页
   ·基于Wiener模型的动态非线性自适应神经网络两步补偿法第64-71页
     ·静态非线性校正第64-65页
     ·动态线性补偿第65-68页
       ·自适应系统辨识动态补偿法第65-67页
       ·基于FLANN设计的动态补偿法第67-68页
     ·基于Wiener模型的动态非线性自适应神经网络两步补偿法第68页
     ·仿真第68-71页
   ·自适应决策思想第71-74页
     ·自适应决策的实现第72页
     ·仿真第72-74页
   ·小结第74-75页
第六章 热膜式MAF传感器的动态特性研究第75-87页
   ·热膜式MAF传感器动静态标定实验第76-77页
     ·静态实验第76页
     ·动态实验第76-77页
   ·热膜式MAF传感器动态非线性建模第77-82页
     ·数据预处理第77-78页
     ·静态非线性环节建模第78-79页
     ·动态线性环节建模第79-82页
       ·静态非线性逆模型的确定第79页
       ·动态线性建模第79-82页
   ·动态非线性和线性建模比较第82-83页
   ·热膜式MAF传感器动态非线性补偿第83-86页
     ·热膜式MAF传感器动态性能分析第83页
     ·静态非线性校正环节设计第83-84页
     ·动态线性补偿环节设计第84-85页
     ·热膜式MAF传感器动态非线性补偿实验第85-86页
   ·小结第86-87页
第七章 总结与展望第87-89页
   ·总结第87-88页
   ·展望第88-89页
参考文献第89-93页
致谢第93-94页
硕士在读期间发表的论文清单第94-95页
附录第95-96页

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