| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题的背景及其意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.4 论文安排 | 第14-15页 |
| 第二章 静电探测原理及目标识别分析 | 第15-29页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 目标带电原理 | 第15-16页 |
| 2.3 静电探测技术原理 | 第16-18页 |
| 2.3.1 主动式静电探测技术 | 第16-17页 |
| 2.3.2 被动式静电探测技术 | 第17-18页 |
| 2.4 电流检测式静电探测原理及目标特性分析 | 第18-24页 |
| 2.4.1 电流检测式静电探测原理 | 第18-23页 |
| 2.4.2 短路轴向式静电探测目标特性分析 | 第23-24页 |
| 2.5 静电目标识别方法 | 第24-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 静电信号采集的硬件结构和软件平台 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 信号调理电路 | 第29-34页 |
| 3.2.1 I/V转换电路 | 第29-31页 |
| 3.2.2 低通滤波器设计 | 第31-33页 |
| 3.2.3 陷波器电路设计 | 第33-34页 |
| 3.3 数据采集卡 | 第34-36页 |
| 3.4 静电信号采集软件平台 | 第36-39页 |
| 3.4.1 虚拟仪器技术 | 第36-37页 |
| 3.4.2 LabVIEW简介 | 第37-38页 |
| 3.4.3 NIMAX简介 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 静电探测信号采集实验设计 | 第41-51页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 实验方案 | 第41-43页 |
| 4.3 用户登录界面设计 | 第43-45页 |
| 4.4 数据采集模块设计 | 第45-49页 |
| 4.4.1 数据采集助手设计 | 第45-46页 |
| 4.4.2 DAQmx数据采集VI设计 | 第46-49页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于BP神经网络的典型目标识别方法设计 | 第51-65页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 典型目标特征识别 | 第51-52页 |
| 5.2.1 典型固定机翼飞机目标识别 | 第51页 |
| 5.2.2 空中自然干扰物的目标识别 | 第51-52页 |
| 5.2.3 带电伪目标的目标识别 | 第52页 |
| 5.3 BP神经网络设计 | 第52-55页 |
| 5.3.1 BP神经网络的概述 | 第52-53页 |
| 5.3.2 BP神经网络的模型结构 | 第53-55页 |
| 5.4 BP神经网络的目标识别方法设计 | 第55-60页 |
| 5.4.1 样本数据预处理 | 第55-58页 |
| 5.4.2 目标识别方法的设计 | 第58-59页 |
| 5.4.3 目标识别方法的实现 | 第59-60页 |
| 5.5 LabVIEW平台上的目标识别算法设计 | 第60-64页 |
| 5.5.1 LabVIEW与MATLAB连接方式 | 第60-61页 |
| 5.5.2 子VI程序设计 | 第61-62页 |
| 5.5.3 基于LabVIEW与MATLAB的目标识别方法设计 | 第62-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 研究生期间撰写发表的论文及著作 | 第71页 |