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管道漏磁检测中数据压缩及缺陷定量识别技术的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-22页
   ·国内外油气管道发展及管道安全现状第13-14页
   ·管道在线检测技术简介第14-15页
   ·管道漏磁在线检测技术综述第15-21页
     ·管道漏磁在线检测装置的研究进展第15-17页
     ·管道漏磁检测中数据压缩及缺陷定量识别的研究现状第17-21页
   ·本文主要研究内容第21-22页
第二章 管道漏磁检测的基本原理及漏磁图像的特征分析第22-35页
   ·管道漏磁检测的基本原理第22-25页
   ·漏磁图像的构成及特征分析第25-34页
     ·漏磁信号及漏磁图像的特点第25-30页
     ·漏磁图像统计的特性第30-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 漏磁图像无损压缩的研究第35-67页
   ·预测编码第35-39页
     ·差分脉冲编码调制系统第35-36页
     ·图像无损压缩算法中的预测模型第36-38页
     ·预测编码在漏磁图像无损压缩中的应用第38-39页
   ·算术编码第39-41页
   ·小波变换及提升格式第41-52页
     ·小波变换的基本理论第42-43页
     ·多分辨率分析第43-45页
     ·Mallat算法第45-47页
     ·离散小波变换在图像压缩中的应用第47-48页
     ·小波变换的提升格式第48-52页
   ·嵌入式小波编码第52-62页
     ·EZW编码方法第53-55页
     ·SPIHT编码第55-58页
     ·无链表SPIHT零树编码第58-60页
     ·改进的无链表SPIHT零树编码算法第60-62页
   ·漏磁图像无损压缩方案第62页
   ·漏磁图像无损压缩实验第62-66页
     ·8位漏磁图像的无损压缩实验第62-64页
     ·12位漏磁图像的无损压缩实验第64-65页
     ·漏磁图像无损压缩实验结果分析第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第四章 缺陷的分割及基于感兴趣区域的漏磁图像的无损压缩第67-82页
   ·漏磁图像中缺陷区域的分割第67-76页
     ·漏磁图像的预处理第67-68页
     ·基于阈值的图像分割方法第68-71页
     ·径向漏磁图像的后处理第71页
     ·缺陷的识别第71-73页
     ·漏磁图像的分割结果第73-76页
   ·JPEG2000中的ROI编码方法第76-80页
     ·一般比特平面移位算法第76-79页
     ·最大比特平面提升算法第79-80页
   ·基于感兴趣区域的管道漏磁检测数据的无损压缩方案及实验结果第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第五章 基于BP神经网络的缺陷参数的识别第82-96页
   ·管道漏磁检测信号与缺陷参数的关系第82-85页
     ·缺陷深度与漏磁信号幅值的关系第83-84页
     ·缺陷长度与漏磁信号宽度的关系第84-85页
   ·BP神经网络的结构及算法第85-90页
     ·误差反向传播算法第86-88页
     ·LM算法的基本原理第88-90页
   ·基于BP神经网络的缺陷参数识别实验结果第90-92页
     ·仿真缺陷的参数识别结果第90页
     ·实际缺陷的参数识别结果第90-92页
   ·多传感器数据融合在缺陷参数识别中的应用第92-94页
     ·加权平均法第92-93页
     ·自适应加权平均法第93页
     ·数据融合后实际缺陷的参数识别结果第93-94页
   ·本章小结第94-96页
第六章 基于FPGA的高速数据采集与压缩存储系统的研究与设计第96-115页
   ·多通道采样控制单元的设计第98-100页
     ·控制模块的结构第98-99页
     ·预测编码模块的设计第99-100页
   ·数据压缩单元的设计第100-108页
     ·变换模块的设计第100-103页
     ·编码模块的设计第103-108页
   ·数据存储控制单元的设计第108-114页
     ·ATA接口标准第108-109页
     ·FAT32文件系统第109-111页
     ·数据存储控制单元的设计第111-114页
   ·本章小结第114-115页
结论第115-117页
参考文献第117-125页
在学研究成果第125-127页
致谢第127页

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