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基于多传感信息的照明控制算法与系统研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
注释表第12-13页
第1章 引言第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 多传感信息监测的研究现状第14-15页
    1.3 照明控制技术的研究现状第15-16页
    1.4 多传感器数据融合技术第16-17页
    1.5 论文的主要内容与章节安排第17-19页
        1.5.1 论文的主要内容第17-18页
        1.5.2 论文的章节安排第18-19页
第2章 照明控制系统设计第19-31页
    2.1 系统总体方案介绍第19页
    2.2 微处理器选择第19-21页
    2.3 系统电源设计第21-23页
        2.3.1 信息采集部分电源设计第21-22页
        2.3.2 照明控制部分电源设计第22-23页
    2.4 无线传输模块设计第23-27页
        2.4.1 蓝牙通信原理介绍第23-24页
        2.4.2 单片机与蓝牙通信设计第24-27页
    2.5 LED驱动模块的设计第27-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第3章 多传感信息采集节点的设计第31-46页
    3.1 多传感信息采集方案设计第31页
    3.2 环境检测节点的设计第31-35页
        3.2.1 温湿度检测节点的设计第31-33页
        3.2.2 光强检测节点的设计第33-35页
    3.3 心率检测节点第35-37页
        3.3.1 心率检测原理第35页
        3.3.2 心率检测硬件模块设计第35-36页
        3.3.3 心率测量软件设计第36-37页
    3.4 血氧饱和度检测节点第37-42页
        3.4.1 血氧饱和度检测原理第38-41页
        3.4.2 检测模块介绍第41-42页
    3.5 血压检测节点第42-45页
        3.5.1 血压检测原理第42-43页
        3.5.2 血压检测电路设计第43-45页
        3.5.3 血压检测软件设计第45页
    3.6 本章小结第45-46页
第4章 多传感信息照明控制算法研究第46-64页
    4.1 多传感信息照明控制算法结构第46-47页
    4.2 基于自适应加权算法的数据处理第47-51页
        4.2.1 自适应加权算法原理第48-50页
        4.2.2 自适应加权算法的实现第50-51页
    4.3 BP神经网络算法的研究第51-59页
        4.3.1 BP神经网络算法原理第51-54页
        4.3.2 照明控制模型的建立第54-59页
    4.4 PWM波调光调色研究第59-63页
        4.4.1 色品坐标与占空比的关系第59-61页
        4.4.2 色品坐标与光通量的关系第61-62页
        4.4.3 色温与占空比的关系第62-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第5章 系统测试第64-71页
    5.1 多传感信息采集部分测试第64-66页
        5.1.1 环境信息采集部分测试第64-65页
        5.1.2 生理信息采集部分测试第65-66页
    5.2 无线传输部分测试第66-68页
    5.3 照明控制部分测试第68-70页
    5.4 系统整体测试第70页
    5.5 本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
    6.1 论文总结第71页
    6.2 研究展望第71-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第79页

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