基于MSP430F448的智能压力变送器的研究与设计
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究情况及发展趋势 | 第11-12页 |
| ·课题研究内容 | 第12页 |
| ·课题主要工作 | 第12-13页 |
| ·非线性补偿方法的研究 | 第12页 |
| ·系统设计方案的确定 | 第12-13页 |
| ·系统硬件设计 | 第13页 |
| ·系统软件设计 | 第13页 |
| ·系统测试 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 硅压阻式传感器的工作原理及非线性补偿方法 | 第14-22页 |
| ·硅压阻式传感器 | 第14-17页 |
| ·硅压阻式传感器的工作原理 | 第14-15页 |
| ·硅压阻式传感器的特点 | 第15-16页 |
| ·硅压阻式传感器的温度误差 | 第16-17页 |
| ·硅压阻式传感器的非线性补偿 | 第17-21页 |
| ·模拟补偿方法 | 第17-18页 |
| ·数字补偿方法 | 第18-19页 |
| ·综合补偿方法 | 第19-20页 |
| ·智能补偿方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于神经网络的非线性修正算法 | 第22-39页 |
| ·人工神经网络概述 | 第22-26页 |
| ·神经网络的结构 | 第22-24页 |
| ·神经网络学习算法 | 第24-26页 |
| ·神经网络在非线性修正应用中的研究 | 第26-28页 |
| ·BP 网络 | 第27页 |
| ·径向神经网络 | 第27页 |
| ·函数连接型神经网络 | 第27-28页 |
| ·其他神经网络 | 第28页 |
| ·变送器非线性补偿算法的选择 | 第28-32页 |
| ·网络结构的仿真和选择 | 第29-31页 |
| ·训练算法的仿真和选择 | 第31-32页 |
| ·函数连接型神经网络 | 第32-38页 |
| ·函数连接型神经网络的特点 | 第32-33页 |
| ·函数连接型神经网络的结构 | 第33-34页 |
| ·LM 训练算法及其改进 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 系统硬件设计 | 第39-54页 |
| ·压力智能变送器的系统组成 | 第39-40页 |
| ·硅压阻式传感器模拟信号处理的硬件电路 | 第40-42页 |
| ·硅压阻式传感器驱动电路 | 第40-41页 |
| ·信号调理电路 | 第41-42页 |
| ·嵌入式微处理器MSP430F448 | 第42-47页 |
| ·MSP430F448 的内部结构 | 第42-43页 |
| ·MSP430F448 的CPU | 第43-44页 |
| ·MSP430F448 的存储空间 | 第44-45页 |
| ·内部集成ADC | 第45-46页 |
| ·LCD 驱动模块 | 第46页 |
| ·MSP430F448 电路图 | 第46-47页 |
| ·温度采集电路 | 第47-49页 |
| ·外部存储空间 | 第49-50页 |
| ·数据输出接口 | 第50-53页 |
| ·本章小节 | 第53-54页 |
| 第五章 系统软件设计 | 第54-67页 |
| ·系统程序设计 | 第54-56页 |
| ·非线性补偿算法的实现 | 第56-62页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第56-57页 |
| ·网络训练的实现 | 第57-62页 |
| ·非线性补偿实现 | 第62页 |
| ·系统驱动程序 | 第62-66页 |
| ·单总线通信协议及其实现 | 第62-64页 |
| ·串行通信驱动程序 | 第64页 |
| ·其他驱动程序 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 系统测试 | 第67-71页 |
| ·系统硬件调试 | 第67页 |
| ·系统软件调试 | 第67-69页 |
| ·大气压力数据的测量及误差分析 | 第69-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·系统改进与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77-80页 |
| 附录一、系统硬件电路图 | 第77-78页 |
| 附录二、系统程序清单 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
