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钢丝绳断丝检测软件系统的设计

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·课题的背景第10-12页
   ·国内外的现状第12-15页
     ·国外的发展及现状第12-14页
     ·国内的发展与现状第14-15页
   ·课题研究的意义第15-16页
   ·课题的主要研究内容第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第二章 钢丝绳检测的理论与硬件部分第18-26页
   ·钢丝绳的断丝特征第18-20页
     ·钢丝绳的概念第18页
     ·钢丝绳断丝的产生第18-19页
     ·钢丝绳断丝特征第19-20页
   ·钢丝绳断丝数报废标准(摘自GB5792-86)第20-21页
   ·钢丝绳断丝检测原理第21-23页
     ·钢丝绳的磁化第21-22页
     ·钢丝绳的检测装置第22-23页
   ·本系统的硬件部分第23-25页
     ·检测对象第23-24页
     ·系统检测装置的检测原理第24页
     ·系统的总体框图第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 数据采集过程第26-40页
   ·数据采集的硬件部分第26-28页
     ·串行通信的概念第26-27页
     ·RS-232C串口的电气特性第27页
     ·串口通信线路连接第27-28页
   ·数据采集的软件部分第28-38页
     ·VB串口通信控件MSComm第28-31页
     ·VB程序访问串口的方式第31页
     ·串口通讯的建立第31页
     ·查看PC机的端口第31-32页
     ·串口协议第32页
     ·系统的采集界面设计第32-37页
     ·数据采集的实现第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第四章 数据库的建立第40-50页
   ·Visual Basic与数据库概述第40-41页
     ·引言第40页
     ·VB可开发的数据库种类第40页
     ·VB开发数据库的优点第40-41页
     ·VB可用的数据存取模式第41页
   ·VB与Microsoft Access数据库第41-45页
     ·简单了解Microsoft Access第42页
     ·在VB中建立数据库第42-43页
     ·建立数据表第43-45页
   ·建立数据库应用程序第45-49页
     ·数据库中数据的添加第45-46页
     ·数据表格的显示第46-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 数据分析处理理论第50-62页
   ·引言第50页
   ·信号处理的理论基础—小波分析第50-53页
     ·小波变换理论第51-52页
     ·信号的分解与重构第52-53页
     ·小波去噪原理第53页
   ·小波的选择第53-55页
   ·断丝识别与人工神经网络第55页
   ·人工神经网络第55-57页
   ·BP神经网络第57-60页
     ·BP神经网络的简介第57页
     ·BP神经网络模型第57-59页
     ·BP神经网络学习规则第59-60页
   ·本章小结第60-62页
第六章 应用MATLAB工具箱分析第62-84页
   ·引言第62页
   ·MATLAB简介第62页
   ·VB与MATLAB的连接第62-67页
     ·VB调用MATLAB的方法第62-66页
     ·几种调用方法的比较第66-67页
   ·利用MATLAB小波分析工具箱的进行数据分析第67-74页
     ·小波工具箱简介第67-68页
     ·在GUI中进行信号的分析第68-71页
     ·在VB6.0中调用小波分析工具箱第71-74页
   ·表征断丝信号的特征量第74-76页
     ·特征量算法第74-76页
     ·门限值的确定第76页
   ·BP神经网络模型建立过程第76-78页
     ·网络模型的输入与输出第76-77页
     ·网络模型的层数第77页
     ·学习样本数据的归一化处理第77页
     ·隐含层的节点数第77-78页
     ·初始权值的选取第78页
     ·学习速率的选取第78页
     ·网络的训练第78页
   ·MATLAB神经网络工具箱第78-80页
     ·MATLAB神经网络工具箱简介第78页
     ·MATLAB环境下神经网络工具箱第78-80页
   ·训练及VB调用第80-82页
   ·本章小结第82-84页
第七章 总结与发展第84-86页
   ·论文总结第84-85页
   ·今后工作的发展第85-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-92页
攻读硕士学位期间发表的论文第92页

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