北方日光温室无线传感器多数据融合技术的研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景及研究对象 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究对象 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 系统硬件设计 | 第18-34页 |
| 2.1 传感器选型 | 第19-22页 |
| 2.1.1 温湿度传感器选型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 二氧化碳传感器选型 | 第20-21页 |
| 2.1.3 光照传感器选型 | 第21-22页 |
| 2.1.4 传感器参数 | 第22页 |
| 2.2 系统硬件基础电路 | 第22-24页 |
| 2.2.1 稳压电路 | 第22-23页 |
| 2.2.2 电压跟随器 | 第23页 |
| 2.2.3 串口通信电路 | 第23-24页 |
| 2.2.4 数模转换电路 | 第24页 |
| 2.3 数据采集与传输 | 第24-29页 |
| 2.3.1 传感器数据采集 | 第24-26页 |
| 2.3.2 传感器数据传输 | 第26-29页 |
| 2.4 系统硬件分析与测试 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-34页 |
| 第三章 日光温室数据预处理及数据融合 | 第34-43页 |
| 3.1 实验数据预处理方法 | 第34-36页 |
| 3.1.1 格拉布斯判定准则 | 第34-35页 |
| 3.1.2 拉依达准则 | 第35页 |
| 3.1.3 狄克逊准则 | 第35-36页 |
| 3.2 滤波原理 | 第36-37页 |
| 3.2.1 数字滤波法 | 第36-37页 |
| 3.2.2 滤波法的应用 | 第37页 |
| 3.3 传感器数据融合基本概念及种类 | 第37-42页 |
| 3.3.1 融合算法自适应加权平均算法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 融合算法神经网络融合算法 | 第40-41页 |
| 3.3.3 融合算法Bayes推理法 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 实验数据融合处理分析 | 第43-61页 |
| 4.1 Matlab软件编程概述 | 第43页 |
| 4.2 日光温室环境特点 | 第43-45页 |
| 4.2.1 温度环境特点 | 第44页 |
| 4.2.2 湿度环境特点 | 第44-45页 |
| 4.2.3 光照强度环境特点 | 第45页 |
| 4.3 试验数据采集选取 | 第45-48页 |
| 4.3.1 试验温度数据采集 | 第46-47页 |
| 4.3.2 试验光照强度数据采集 | 第47页 |
| 4.3.3 试验湿度数据采集 | 第47-48页 |
| 4.4 日光环境因子数据融合设计 | 第48-60页 |
| 4.4.1 日光环境因子数据预处理 | 第48-55页 |
| 4.4.2 日光环境加权平均自适应数据融合 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 研究总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第66页 |
