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基于荧光机理的水中矿物油检测识别技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-22页
   ·引言第11页
   ·国内外研究的发展状况第11-12页
   ·矿物油检测技术比较第12-18页
     ·基于物理特性的测试方法第13-14页
     ·基于化学特性的测试方法第14-15页
     ·基于光电特性的测试方法第15-17页
     ·检测方法比较第17-18页
   ·荧光光谱分析法第18-19页
     ·荧光光谱分析法的特点第18-19页
     ·三维荧光光谱检测法第19页
   ·论文研究的内容第19-22页
第2章 荧光光谱的基本原理第22-32页
   ·荧光发射原理第22-24页
     ·光的吸收第22-23页
     ·分子的激发第23页
     ·分子的去活化第23-24页
   ·荧光的激发光谱与发射光谱第24-25页
     ·荧光的激发光谱第24页
     ·荧光的发射光谱第24-25页
   ·荧光分析法的特点第25-27页
   ·溶液的荧光强度及影响荧光强度的几个因素第27-31页
     ·荧光强度和溶液浓度的关系第27-29页
     ·影响荧光强度的因素第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 基于三维荧光光谱的实验研究第32-48页
   ·三维荧光光谱法第32-37页
     ·引言第32-33页
     ·三维荧光光谱的图像表示形式第33-34页
     ·三维荧光光谱的数学处理方法第34-36页
     ·应用领域第36-37页
   ·矿物油特征参量的提取第37页
   ·三维荧光光谱特征参量的提取第37-41页
     ·反映荧光强度分布的统计特征参量第38-39页
     ·反映荧光强度在xy 平面上分布的特征参量第39-40页
     ·反映荧光强度与激发、荧光波长的特征参量第40-41页
   ·实验分析几种矿物油的三维荧光光谱第41-47页
     ·二维光谱区域的选取第43-44页
     ·矿物油特征参量提取的方法第44页
     ·敏感特征参量的选择第44-46页
     ·混合油种三维荧光光谱实验研究第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 BP 神经网络的应用第48-57页
   ·BP 神经网络的基本原理第48-49页
   ·BP 算法的基本公式第49-52页
   ·BP 网络的训练过程第52-53页
   ·神经网络节点设计第53-54页
   ·BP 算法的优缺点及改进第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 荧光光纤测量系统的设计第57-74页
   ·系统总体结构设计第57-58页
   ·光纤探头的设计第58-59页
   ·光纤的选用第59-60页
   ·脉冲氙灯光源的设计第60-63页
     ·脉冲氙灯的基本原理第61-62页
     ·脉冲氙灯的驱动电路第62-63页
     ·脉冲氙灯的选定第63页
   ·CCD 信号检测系统设计第63-67页
     ·引言第63-64页
     ·CCD 信号检测系统总体设计第64页
     ·CCD 的组成部分第64页
     ·CCD 的电荷注入和电荷转移第64-66页
     ·CCD 的电荷输出第66页
     ·CCD 的主要参数和特性第66-67页
     ·小型CCD 光谱仪的设计第67页
   ·微弱光电信号检测电路第67-71页
     ·前置放大器的设计第68-69页
     ·低通滤波电路的设计第69页
     ·ADC 的设计第69-71页
   ·单片机处理系统的设计第71-73页
     ·MSP430 系列单片机的特点第71页
     ·主程序与信号采集模块的设计第71-72页
     ·显示模块部分的设计第72-73页
   ·本章小结第73-74页
结论第74-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第80-81页
致谢第81-82页
作者简介第82页

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