首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化系统论文--数据处理、数据处理系统论文

一种应用于近海海洋监测的浮标系统研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 浮标技术研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 本文主要特色与创新第12-13页
    1.4 论文结构安排第13-14页
第二章 总体方案设计第14-20页
    2.1 功能需求第14页
    2.2 总体方案设计第14-19页
        2.2.1 关键技术选择第15-17页
        2.2.2 整体技术路线第17-19页
    2.3 本章小结第19-20页
第三章 海洋浮标监测平台设计第20-39页
    3.1 监测平台机械结构设计第20-21页
    3.2 监测平台硬件设计第21-29页
        3.2.1 电源模块第22-23页
        3.2.2 风速、风向传感器模块第23-24页
        3.2.3 电子罗盘模块第24-25页
        3.2.4 温湿度传感器模块第25-26页
        3.2.5 气压传感器模块第26页
        3.2.6 GPS定位传感器模块第26-27页
        3.2.7 无线通信模块第27-28页
        3.2.8 采集发射电路板第28-29页
    3.3 监测平台软件设计第29-38页
        3.3.1 功能需求第29页
        3.3.2 软件流程第29-31页
        3.3.3 核心代码函数第31-36页
        3.3.4 GPRS无线通信第36-38页
    3.4 本章小节第38-39页
第四章 地面接收站硬件设计第39-47页
    4.1 核心板选用第39-40页
    4.2 地面接收站底板电路设计第40-45页
        4.2.1 电源电路第41页
        4.2.2 USB接口电路第41-42页
        4.2.3 LCD接口电路第42页
        4.2.4 JTAG接口电路第42-43页
        4.2.5 串行接口电路第43页
        4.2.6 网络接口电路第43-44页
        4.2.7 SD卡接口电路第44-45页
    4.3 地面接收站底板PCB设计第45-46页
    4.4 本章小节第46-47页
第五章 地面接收站软件设计第47-67页
    5.1 嵌入式Linux系统移植第47-53页
        5.1.1 嵌入式Linux开发环境搭建第48-50页
        5.1.2 BootLoader移植第50页
        5.1.3 内核移植第50-52页
        5.1.4 根文件系统移植第52-53页
    5.2 数据通信第53-55页
    5.3 监测终端应用软件设计第55-59页
        5.3.1 Qt环境构建第55-57页
        5.3.2 SQLite数据库移植第57页
        5.3.3 图形用户界面设计第57-59页
    5.4 网络终端应用软件设计第59-66页
        5.4.1 Boa服务器的安装第60-61页
        5.4.2 Boa服务器配置第61页
        5.4.3 CGI移植第61-62页
        5.4.4 Web交互界面设计第62-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第六章 系统测试和数据对比分析第67-76页
    6.1 功能测试第67-70页
        6.1.1 监测终端功能测试第67-68页
        6.1.2 网络终端功能测试第68-70页
    6.2 性能测试第70-71页
        6.2.1 样机搭建第70页
        6.2.2 试航实验第70-71页
    6.3 温湿度数据测试与分析第71-74页
        6.3.1 湿度数据测试和分析第71-72页
        6.3.2 气温数据测试和分析第72-74页
    6.4 实验数据对比分析第74-75页
    6.5 本章小节第75-76页
第七章 总结与展望第76-78页
    7.1 总结第76-77页
    7.2 展望第77-78页
参考文献第78-83页
作者简介第83-84页
致谢第84页

论文共84页,点击 下载论文
上一篇:基于深度学习的实时目标检测
下一篇:基于卷积网络的物体检测应用研究