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高密度电路板电磁频谱异常频率点识别方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景和意义第8-10页
   ·研究现状第10页
   ·本文工作第10-11页
   ·结构安排第11-14页
第二章 异常频率点识别技术分析第14-20页
   ·基于边缘提取的频谱曲线提取方法第14-16页
     ·基于某种固定局部运算的图像边缘提取方法第14-15页
     ·基于能量最小化的图像边缘提取方法第15页
     ·基于现代信号处理技术图像边缘提取方法第15-16页
   ·频谱对比及异常频率点识别算法第16-19页
     ·基于阈值法的异常频率点识别第16-17页
     ·基于最大互相关匹配法的异常频率点识别第17-19页
   ·小结第19-20页
第三章 基于颜色特征的频谱曲线提取算法第20-34页
   ·频谱图的特征及频谱曲线的提取分析第20-21页
     ·电路板电磁扫描频谱图的特征分析第20-21页
     ·频谱曲线提取分析第21页
   ·颜色模型选择与转换第21-24页
     ·RGB颜色模型分析第22-23页
     ·HSI颜色模型分析第23-24页
     ·RGB颜色模型到HSI颜色模型的转换第24页
   ·频谱曲线颜色提取阈值的设置第24-27页
     ·HSI颜色模型的量化第24-26页
     ·HSI颜色模型量化方法的改进第26页
     ·颜色提取阈值的设置第26-27页
   ·基于右向多链码的频谱曲线有效离散点表示第27-30页
     ·链码技术的引入第27-28页
     ·链码技术的改进第28页
     ·频谱曲线有效离散点的搜索与表示第28-30页
   ·频谱曲线提取算法描述及算法优点分析第30-32页
     ·频谱曲线提取算法描述第30-32页
     ·算法优点的理论分析第32页
   ·小结第32-34页
第四章 基于遗传算法的待测板异常频率点识别算法第34-46页
   ·频谱差值曲线生成第34-38页
     ·频谱差值曲线有效离散点获取第34页
     ·频谱差值曲线生成第34-38页
   ·基于小生境遗传算法的待测板异常频率点识别第38-44页
     ·待测板异常频率点识别算法分析第38-41页
     ·基于小生境遗传算法的待测板异常频率点识别算法设计第41-44页
   ·小结第44-46页
第五章 实验设计与算法仿真分析第46-54页
   ·实验设计第46-48页
     ·实验环境第46页
     ·实验步骤和流程第46-48页
   ·实验过程与结果分析第48-53页
     ·实验过程第48-53页
     ·实验结果分析第53页
   ·小结第53-54页
第六章 结束语第54-56页
   ·总结第54页
   ·展望第54-56页
致谢第56-58页
参考文献第58-62页
研究成果第62-63页

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