基于灵敏度系数的ET聚类成像算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 ET技术的研究方向 | 第8-9页 |
| 1.3 ET技术的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.4 ERT 和 ECT 成像技术的主要特点 | 第10-13页 |
| 1.5 本论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 电学层析成像的主要成像算法 | 第15-29页 |
| 2.1 电学层析成像图像算法面临的问题 | 第16-17页 |
| 2.2 电学成像中常用的图像重建算法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 Landerweber迭代算法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 牛顿-拉夫逊算法 | 第19-21页 |
| 2.2.3 共轭梯度算法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 基于灵敏度系数的成像算法 | 第22-24页 |
| 2.2.5 线性反投影算法 | 第24页 |
| 2.3 各种成像算法的比较 | 第24-29页 |
| 第三章 基于灵敏度系数的图像重建研究 | 第29-41页 |
| 3.1 灵敏度系数的概念 | 第29-30页 |
| 3.2 灵敏度系数的分布 | 第30-31页 |
| 3.3 48电极模型的灵敏度系数成像 | 第31-36页 |
| 3.3.1 建立48电极模型 | 第31-33页 |
| 3.3.2 48电极模型数据的获取 | 第33-34页 |
| 3.3.3 48电极模型加入灵敏度系数聚类成像 | 第34-36页 |
| 3.4 实验分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 ERT成像 | 第36-38页 |
| 3.4.2 ERT成像实验结果分析 | 第38-41页 |
| 第四章 谱聚类与数据预处理 | 第41-57页 |
| 4.1 谱聚类产生的背景 | 第41-42页 |
| 4.2 谱聚类的算法 | 第42-43页 |
| 4.3 实验分析 | 第43-46页 |
| 4.3.1 模型为两圆的谱聚类实验 | 第43-45页 |
| 4.3.2 模型为两圆的谱聚类改进实验 | 第45-46页 |
| 4.4 数据预处理方法 | 第46-48页 |
| 4.4.1 开方运算 | 第46-47页 |
| 4.4.2 Kalman滤波 | 第47-48页 |
| 4.5 实验分析 | 第48-51页 |
| 4.5.1 基于电极量测数据开方的实验 | 第49-50页 |
| 4.5.2 基于Kalman滤波器的噪声去除 | 第50-51页 |
| 4.6 吉洪诺夫正则化方法 | 第51-55页 |
| 4.6.1 介绍ERT成像的原则和正则化方法 | 第51-52页 |
| 4.6.2 采用方法 | 第52-54页 |
| 4.6.3 实验分析 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-57页 |
| 4.7.1 谱聚类的优点 | 第55页 |
| 4.7.2 数据预处理的特点 | 第55-56页 |
| 4.7.3 吉洪诺夫正则化总结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
