面向食物品质评价的电子鼻研制
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-15页 |
| ·选题的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·电子鼻国内外进展状况 | 第11-13页 |
| ·电子鼻国外研究进展 | 第11-13页 |
| ·电子鼻国内研究进展状况 | 第13页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 电子鼻工作原理 | 第15-21页 |
| ·电子鼻系统结构 | 第15-18页 |
| ·传感器阵列及采样装置 | 第15-17页 |
| ·数据采集系统 | 第17页 |
| ·模式识别算法 | 第17-18页 |
| ·电子鼻工作流程 | 第18页 |
| ·面向食物品质评价电子鼻的系统结构 | 第18-19页 |
| 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 电子鼻硬件电路的研制 | 第21-31页 |
| ·传感器阵列及采样装置 | 第21-25页 |
| ·传感器选择 | 第21页 |
| ·传感器驱动电路设计 | 第21-24页 |
| ·采样装置设计 | 第24-25页 |
| ·数据采集及数据传输装置 | 第25-29页 |
| ·电子鼻下位机控制单元 | 第25-26页 |
| ·电子鼻信号采集单元 | 第26-27页 |
| ·电子鼻数据上传单元 | 第27-28页 |
| ·电子鼻采集及数据传输装置组装 | 第28-29页 |
| ·下位机系统软件设计 | 第29-30页 |
| 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 食物品质评价的模式识别方法 | 第31-42页 |
| ·主成分分析方法（PCA） | 第31-32页 |
| ·LVQ 神经网络分析方法 | 第32-33页 |
| ·模式识别方法实现 | 第33-38页 |
| ·数据预处理 | 第34-35页 |
| ·主成分分析方法（PCA）实现 | 第35-37页 |
| ·LVQ 神经网络实现 | 第37-38页 |
| ·上位机软件设计 | 第38-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 电子鼻系统对食物品质评价的实验研究 | 第42-55页 |
| ·实验材料 | 第42页 |
| ·电子鼻系统对食用酱检测 | 第42-50页 |
| ·电子鼻系统对食用酱数据分析 | 第50-54页 |
| ·数据预处理结果与讨论 | 第50页 |
| ·主成分分析（PCA）识别结果与讨论 | 第50-52页 |
| ·LVQ 神经网络识别结果与讨论 | 第52-54页 |
| 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 作者简介及所取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
