基于激光光谱技术的煤矿突水水源判识研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第14-16页 |
| ·选题背景 | 第14-15页 |
| ·本课题的研究意义 | 第15-16页 |
| ·研究现状与存在的问题 | 第16-19页 |
| ·国外突水方法研究现状 | 第16页 |
| ·国内突水方法研究现状 | 第16-17页 |
| ·信号滤波方法 | 第17-18页 |
| ·数据判别算法 | 第18-19页 |
| ·本文研究的目的 | 第19-20页 |
| ·研究课题的目的 | 第19-20页 |
| ·工作原理 | 第20页 |
| ·论文的研究内容 | 第20-22页 |
| 2 煤矿突水源和激光光谱介绍 | 第22-28页 |
| ·煤矿突水源判识 | 第22-23页 |
| ·常见矿井水害 | 第22-23页 |
| ·矿井水灾危害 | 第23页 |
| ·激光光谱技术介绍 | 第23-27页 |
| ·激光光谱技术原理 | 第23-25页 |
| ·选择LIF技术完成水源判别 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 系统总体设计 | 第28-34页 |
| ·系统所具有的功能 | 第28页 |
| ·系统的整体设计框架 | 第28-31页 |
| ·系统采用的控制器 | 第29-30页 |
| ·系统使用软件介绍 | 第30页 |
| ·上位机和控制器的通讯 | 第30-31页 |
| ·搭建整个系统 | 第31-32页 |
| ·器件选型 | 第31页 |
| ·软件设计 | 第31-32页 |
| ·监控界面 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 光谱信号滤波处理 | 第34-50页 |
| ·小波分析概述 | 第34-35页 |
| ·小波变换的分类处理 | 第35-37页 |
| ·连续小波变换 | 第35-36页 |
| ·离散小波变换 | 第36-37页 |
| ·Mallat算法计算过程 | 第37-39页 |
| ·小波函数介绍 | 第39-43页 |
| ·小波分析降噪处理 | 第43-49页 |
| ·小波降噪的关键 | 第43-46页 |
| ·小波阈值降噪方法 | 第46-48页 |
| ·小波滤波效果的评价指标 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 K最近邻法判识突水源 | 第50-68页 |
| ·K最近邻法的分类过程 | 第50-52页 |
| ·K最近邻法简介 | 第50-51页 |
| ·K最近邻法的计算方法 | 第51-52页 |
| ·准备工作 | 第52页 |
| ·聚类方法说明 | 第52-59页 |
| ·聚类分析的关键 | 第53-56页 |
| ·最短距离系统聚类法 | 第56页 |
| ·最短距离的优点 | 第56-57页 |
| ·分类的实现过程 | 第57-58页 |
| ·基于改进的KNN算法 | 第58-59页 |
| ·所需算法描述 | 第59-64页 |
| ·训练算法设计 | 第60-62页 |
| ·测试算法设计 | 第62-63页 |
| ·小簇或孤立点算法设计 | 第63-64页 |
| ·分类算法研究 | 第64-66页 |
| ·选择适合的参数 | 第64-65页 |
| ·KNN复杂度研究 | 第65-66页 |
| ·K最近邻法模型构建 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 突水判识系统的仿真测试 | 第68-76页 |
| ·系统模型 | 第68页 |
| ·利用小波分析进行降噪 | 第68-71页 |
| ·K最近邻法分类水样 | 第71-75页 |
| ·参数实际选择 | 第71-73页 |
| ·数据仿真 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 7 总结及展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第84页 |
