声磁EAS系统设计及标签检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 EAS系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容和论文结构 | 第12-14页 |
| 2 系统原理与构成 | 第14-22页 |
| 2.1 系统工作原理 | 第14-15页 |
| 2.2 系统构成 | 第15-17页 |
| 2.2.1 声磁标签 | 第15-16页 |
| 2.2.2 解码器 | 第16-17页 |
| 2.2.3 检测器 | 第17页 |
| 2.3 系统设计方案 | 第17-20页 |
| 2.3.1 系统硬件设计方案 | 第17-18页 |
| 2.3.2 系统软件设计方案 | 第18-20页 |
| 2.4 系统性能评价指标 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 系统硬件电路设计与测试 | 第22-42页 |
| 3.1 电源系统 | 第22页 |
| 3.2 检测器硬件设计 | 第22-31页 |
| 3.2.1 系统控制器 | 第22-24页 |
| 3.2.2 发射驱动电路 | 第24-25页 |
| 3.2.3 接收预处理电路 | 第25-29页 |
| 3.2.4 其他辅助电路 | 第29-31页 |
| 3.3 系统电路板设计 | 第31-32页 |
| 3.4 系统硬件电路测试 | 第32-41页 |
| 3.4.1 电源系统测试 | 第33-34页 |
| 3.4.2 发射驱动电路测试 | 第34-38页 |
| 3.4.3 接收预处理电路测试 | 第38-39页 |
| 3.4.4 系统辅助电路测试 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 SVM算法研究及模型建立 | 第42-55页 |
| 4.1 SVM算法理论 | 第42-46页 |
| 4.1.1 支持向量机 | 第42页 |
| 4.1.2 线性分类 | 第42-43页 |
| 4.1.3 非线性分类 | 第43-45页 |
| 4.1.4 核函数 | 第45-46页 |
| 4.2 SVM参数优化 | 第46-50页 |
| 4.2.1 遗传算法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 粒子群算法 | 第47-48页 |
| 4.2.3 人工鱼群算法及其改进 | 第48-50页 |
| 4.3 SVM模型建立 | 第50-51页 |
| 4.3.1 核函数的选择 | 第51页 |
| 4.3.2 SVM模型 | 第51页 |
| 4.4 SVM模型分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于SVM的声磁标签检测方法研究 | 第55-64页 |
| 5.1 常规声磁标签检测算法 | 第55-58页 |
| 5.1.1 标签信号特征分析 | 第55-57页 |
| 5.1.2 传统声磁标签检测算法 | 第57-58页 |
| 5.2 仿真方案设计 | 第58-60页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第58-59页 |
| 5.2.2 实验方案 | 第59-60页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结和展望 | 第64-67页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 存在的问题和改进方向 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文和研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
