| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-18页 |
| ·太赫兹辐射简介 | 第11页 |
| ·太赫兹辐射的产生与探测 | 第11-13页 |
| ·太赫兹辐射的产生 | 第11-12页 |
| ·太赫兹辐射的探测 | 第12-13页 |
| ·太赫兹辐射的特性 | 第13-14页 |
| ·太赫兹光谱成像技术与新型安检技术的研究现状 | 第14-17页 |
| ·太赫兹光谱和成像技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·新型安检技术的研究现状 | 第15-17页 |
| ·本论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 太赫兹时域光谱技术、BP神经网络与Burg谱估计算法的理论基础 | 第18-42页 |
| ·太赫兹时域光谱技术 | 第18-26页 |
| ·实验装置 | 第18-20页 |
| ·实验步骤 | 第20页 |
| ·样品制备 | 第20页 |
| ·数据处理基本原理 | 第20-26页 |
| ·人工神经网络的基本理论 | 第26-35页 |
| ·人工神经网络概述 | 第26-29页 |
| ·BP人工神经网络原理及应用 | 第29-35页 |
| ·BP神经网络的基础知识 | 第29-31页 |
| ·BP神经网络的算法推导 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络的主要特性和局限性 | 第34-35页 |
| ·Burg算法的理论与应用 | 第35-42页 |
| 第三章:BP神经网络对隐蔽在信封后的爆炸物进行识别 | 第42-56页 |
| ·样品简介 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络对隐蔽在信封后的爆炸物进行识别 | 第43-51页 |
| ·对于隐蔽在三种信封后的爆炸物与非爆炸样品的太赫兹光谱研究 | 第43-48页 |
| ·BP神经网络对隐蔽在三种信封后的爆炸物的识别 | 第48-51页 |
| ·BP神经网络对经Burg算法优化后的光谱的识别 | 第51-56页 |
| ·Burg算法对于样品光谱的优化 | 第51-54页 |
| ·BP神经网络对经Burg算法优化后的光谱的识别 | 第54-56页 |
| 第四章:BP神经网络对隐蔽在纺织物后的爆炸物进行识别 | 第56-65页 |
| ·样品简介 | 第56页 |
| ·BP神经网络对隐蔽在纺织物后的爆炸物进行识别 | 第56-61页 |
| ·对于隐蔽在三种纺织物后的爆炸物与非爆炸样品的太赫兹光谱研究 | 第56-59页 |
| ·BP神经网络对隐蔽在三种纺织物后的爆炸物的识别 | 第59-61页 |
| ·BP神经网络对经Burg算法优化后的光谱的识别 | 第61-65页 |
| ·Burg算法对于样品光谱的优化 | 第61-63页 |
| ·BP神经网络对经Burg算法优化后的光谱的识别 | 第63-65页 |
| 第五章:BP神经网络对隐蔽在塑制品后的爆炸物进行识别 | 第65-75页 |
| ·样品简介 | 第65页 |
| ·BP神经网络对隐蔽在塑制品后的爆炸物进行识别 | 第65-71页 |
| ·对于隐蔽在三种塑制品后的爆炸物与非爆炸样品的太赫兹光谱研究 | 第65-68页 |
| ·BP神经网络对隐蔽在三种塑制品后的爆炸物的识别 | 第68-71页 |
| ·BP神经网络对经Burg算法优化后的光谱的识别 | 第71-75页 |
| ·Burg算法对于样品光谱的优化 | 第71-72页 |
| ·BP神经网络对经Burg算法优化后的光谱的识别 | 第72-75页 |
| 第六章:其它模式识别方法 | 第75-79页 |
| ·欧几里得最小距离法对隐蔽在黄信封后的爆炸物进行识别 | 第75-76页 |
| ·空间成分识别技术对隐蔽在黄信封后的爆炸物进行识别 | 第76-77页 |
| ·三种识别方法的比较 | 第77-79页 |
| 第七章:结论与展望 | 第79-82页 |
| ·本论文的主要结论 | 第79-80页 |
| ·对未来工作的展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-89页 |
| 硕士期间所发表或待发表的论文 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
