| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·有机物检测方法研究现状 | 第11-15页 |
| ·荧光光谱技术应用及研究现状 | 第15-16页 |
| ·三维荧光光谱检测方法的研究现状 | 第16-19页 |
| ·光谱数据压缩方法综述 | 第17-18页 |
| ·光谱特征波长选择方法综述 | 第18-19页 |
| ·课题研究意义和主要内容 | 第19-21页 |
| ·课题的研究意义 | 第19-20页 |
| ·主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 基于小波包变换的三维荧光光谱压缩方法研究 | 第21-31页 |
| ·小波变换原理 | 第21页 |
| ·小波变换方法分类 | 第21-23页 |
| ·小波包变换 | 第23-25页 |
| ·小波包变换压缩的基本原理 | 第25-28页 |
| ·小波包变换压缩的基本流程 | 第25-26页 |
| ·小波包变换最优树确定方法 | 第26-27页 |
| ·小波包阈值确定方法 | 第27-28页 |
| ·数据压缩评价方法 | 第28页 |
| ·平行因子法 | 第28-31页 |
| 第三章 三维荧光光谱数据压缩结果 | 第31-41页 |
| ·基于小波包变换的三维荧光光谱数据压缩方法程序设计 | 第31页 |
| ·平行因子方法程序设计 | 第31-32页 |
| ·三维荧光光谱数据的获取 | 第32-34页 |
| ·三维荧光光谱数据的压缩结果 | 第34-37页 |
| ·平行因子法处理结果 | 第37-41页 |
| 第四章 三维荧光光谱特征波长选择方法 | 第41-49页 |
| ·聚类方法原理 | 第41-42页 |
| ·遗传算法 | 第42-47页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第43-44页 |
| ·目标函数 | 第44-45页 |
| ·基于偏最小二乘回归的浓度预测模型 | 第45-47页 |
| ·蒙特卡洛法 | 第47-48页 |
| ·三维荧光光谱数据波长选择的实现 | 第48-49页 |
| 第五章 三维荧光光谱的波长选择结果 | 第49-63页 |
| ·聚类方法结果 | 第49-50页 |
| ·原始数据三维荧光光谱波长选择结果 | 第50-56页 |
| ·遗传算法的三维荧光光谱波长选择结果 | 第50-54页 |
| ·蒙特卡洛法三维荧光光谱波长选择结果 | 第54-56页 |
| ·压缩后三维荧光光谱波长选择结果 | 第56-60页 |
| ·遗传算法的三维荧光光谱波长选择结果 | 第56-58页 |
| ·蒙特卡洛法三维荧光光谱波长选择结果 | 第58-60页 |
| ·结果分析 | 第60-63页 |
| 第六章 结论和展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74-75页 |