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泵站系统水下异物入侵监测研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景及意义第10页
    1.2 探鱼仪国内外发展现状第10-13页
    1.3 声呐探测原理第13-14页
    1.4 水域入侵监测系统第14-15页
        1.4.1 水域入侵监测系统介绍第14页
        1.4.2 系统主要技术指标第14-15页
    1.5 论文的主要工作第15-18页
第2章 系统硬件设计第18-34页
    2.1 微控制器模块设计第18-20页
        2.1.1 单片机ATMEGA1284P简介第18页
        2.1.2 微控制器电路第18-20页
    2.2 发射模块设计第20-26页
        2.2.1 发射模块结构第20页
        2.2.2 换能器选择第20-22页
        2.2.3 发射模块电路设计第22-23页
        2.2.4 匹配网络设计第23-25页
        2.2.5 变压器设计第25-26页
    2.3 电源模块设计第26-27页
    2.4 接收模块设计第27-32页
        2.4.1 接收模块结构第27-28页
        2.4.2 前级放大电路第28-29页
        2.4.3 带通滤波电路第29-30页
        2.4.4 后级放大电路第30-32页
    2.5 电路测试第32页
    2.6 本章小结第32-34页
第3章 系统软件设计第34-42页
    3.1 系统软件介绍第34-35页
        3.1.1 系统软件构成第34页
        3.1.2 模块化运行流程第34-35页
    3.2 控制模块第35-38页
        3.2.1 发射控制第35-36页
        3.2.2 接收控制第36-38页
    3.3 算法模块第38-41页
        3.3.1 回波判断第38-39页
        3.3.2 距离定位第39-41页
    3.4 液晶模块第41页
    3.5 本章小结第41-42页
第4章 包络特征值提取方法研究第42-56页
    4.1 系统的不足与改进第42-43页
    4.2 回波包络的理论依据第43-44页
    4.3 信号特征的提取和选择第44页
    4.4 本文中使用的特征第44-51页
        4.4.1 幅值特征第44-46页
        4.4.2 离散小波变换第46-51页
    4.5 类别可分离性依据第51-53页
    4.6 本章小结第53-56页
第5章 模式识别法用于超声回波信号识别第56-70页
    5.1 近邻法第56-58页
        5.1.1 最近邻法第56-57页
        5.1.2 K-近邻法第57-58页
    5.2 神经网络第58-62页
        5.2.1 人工神经元模型第59-60页
        5.2.2 神经网络结构第60-61页
        5.2.3 神经网络的学习方式第61-62页
    5.3 概率神经网络第62-69页
        5.3.1 概率神经网络结构第62-63页
        5.3.2 概率神经网络的原理和优点第63-64页
        5.3.3 网络的实现及性能测试第64-69页
    5.4 本章小结第69-70页
第6章 实验结果与分析第70-86页
    6.1 水域入侵监测系统第70-77页
        6.1.1 实验设备第70页
        6.1.2 试验方法第70-71页
        6.1.3 试验结果分析第71-74页
        6.1.4 误差原因分析第74-77页
    6.2 算法部分测试第77-84页
        6.2.1 实验设备第77页
        6.2.2 实验方法第77-78页
        6.2.3 K-近邻法测试第78-81页
        6.2.4 概率神经网络法测试第81-83页
        6.2.5 识别结果对比与分析第83-84页
    6.3 本章小结第84-86页
结论第86-88页
附录第88-90页
参考文献第90-94页
攻读硕士学位期间发表学术论文和专利第94-96页
攻读硕士学位期间所获奖项第96-98页
致谢第98页

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