物联网家居环境智能监测系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10-11页 |
| ·物联网智能家居环境监测概述 | 第11-12页 |
| ·物联网概述 | 第11-12页 |
| ·智能家居环境监测概述 | 第12页 |
| ·物联网智能家居环境监测国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·智能家居环境监测国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·智能家居环境监测国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 物联网家居环境监测系统实现的相关技术 | 第15-24页 |
| ·物联网理论基础 | 第15-17页 |
| ·物联网体系结构 | 第15-16页 |
| ·物联网关键技术 | 第16-17页 |
| ·Zigbee 技术 | 第17-20页 |
| ·Zigbee 网络结构 | 第17-18页 |
| ·Zigbee 节点之间的通信 | 第18-20页 |
| ·db（数据库）存储技术 | 第20-21页 |
| ·db 概念 | 第20页 |
| ·db 架构 | 第20-21页 |
| ·串口协议 | 第21-23页 |
| ·串口解析协议 | 第21-22页 |
| ·xml 配置文件 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 家居环境智能监测系统的总体设计 | 第24-32页 |
| ·系统的总体任务和解决方案 | 第24-25页 |
| ·系统的总体任务 | 第24-25页 |
| ·解决方案 | 第25页 |
| ·系统的层次架构及功能模块 | 第25-27页 |
| ·系统的层次架构 | 第25-26页 |
| ·功能模块 | 第26-27页 |
| ·多传感器信息融合 | 第27-31页 |
| ·信息融合的概念 | 第28页 |
| ·信息融合的层次结构 | 第28-29页 |
| ·信息融合的方法 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 家居环境智能监测系统的软硬件实现 | 第32-48页 |
| ·嵌入式硬件平台 | 第32-34页 |
| ·控制器硬件设计 | 第32-33页 |
| ·AT91SAM9G10 主要技术特点说明 | 第33-34页 |
| ·传感器采集模块及终端应用层实现 | 第34-40页 |
| ·温湿度采集模块 | 第34-36页 |
| ·光照度采集模块 | 第36-37页 |
| ·CO_2浓度采集模块 | 第37-38页 |
| ·终端应用层设计 | 第38-40页 |
| ·系统软件设计 | 第40-42页 |
| ·Linux 操作系统移植 | 第41页 |
| ·底层设备驱动程序移植 | 第41-42页 |
| ·用户界面程序设计 | 第42-45页 |
| ·QT 概述 | 第43页 |
| ·QT 在 linux 下的移植 | 第43-44页 |
| ·程序运行结果 | 第44-45页 |
| ·软件移植结果测试 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第五章 T-S 模糊神经网络室内环境评价 | 第48-60页 |
| ·构建模糊神经网络模型 | 第48-55页 |
| ·神经网络 | 第48-50页 |
| ·模糊逻辑理论 | 第50-53页 |
| ·构建 T-S 网络模型 | 第53-55页 |
| ·室内家居环境数据评估 | 第55-59页 |
| ·T-S 网络预处理 | 第55页 |
| ·T-S 网络样本训练 | 第55-58页 |
| ·T-S 网络室内家居环境评价 | 第58页 |
| ·结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
