智舌响应信号特征值反演算法提取研究
摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 引言 | 第10-20页 |
1.1 电子舌 | 第10-14页 |
1.1.1 电子舌简介 | 第10页 |
1.1.2 电子舌发展现状 | 第10-14页 |
1.2 智舌 | 第14-15页 |
1.2.1 智舌结构与原理 | 第14-15页 |
1.2.2 智舌应用现状 | 第15页 |
1.3 研究思路 | 第15-18页 |
1.4 研究内容及技术路线 | 第18-20页 |
1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
1.4.2 技术路线 | 第19-20页 |
第2章 反演算法及实现 | 第20-32页 |
2.1 非负最小二乘法(NNLS) | 第20-23页 |
2.1.1 NNLS算法主要思想 | 第20-21页 |
2.1.2 NNLS算法流程 | 第21-22页 |
2.1.3 NNLS反演算法部分代码 | 第22-23页 |
2.2 奇异值分解法(SVD) | 第23-26页 |
2.2.1 SVD算法主要思想 | 第23-24页 |
2.2.2 SVD算法流程 | 第24-25页 |
2.2.3 SVD反演算法代码 | 第25-26页 |
2.3 联合迭代法(SIRT) | 第26-29页 |
2.3.1 SIRT算法主要思想 | 第26-27页 |
2.3.2 SIRT算法流程 | 第27-28页 |
2.3.3 SIRT反演算法部分代码 | 第28-29页 |
2.4 反演算法参数优化 | 第29-30页 |
2.4.1 τ布点方式与布点数 | 第29页 |
2.4.2 反演数据选取 | 第29-30页 |
2.4.3 峰形图的坐标显示 | 第30页 |
2.5 结论 | 第30-32页 |
第3章 三种反演算法适用性比较研究 | 第32-57页 |
3.1 无噪声数学模拟 | 第32-37页 |
3.1.1 无噪声数学模拟参数 | 第32-33页 |
3.1.2 反演结果及分析 | 第33-37页 |
3.1.2.1 单指数模拟反演结果 | 第33-35页 |
3.1.2.2 双指数模拟反演结果 | 第35-36页 |
3.1.2.3 结果分析 | 第36-37页 |
3.2 加噪声数学模拟 | 第37-48页 |
3.2.1 加噪声数学模拟参数 | 第37-39页 |
3.2.2 反演结果及分析 | 第39-48页 |
3.2.2.1 单指数噪声模拟反演结果 | 第39-43页 |
3.2.2.2 双指数噪声模拟反演结果 | 第43-47页 |
3.2.2.3 结果分析 | 第47-48页 |
3.3 物理电路模拟 | 第48-55页 |
3.3.1 物理电路模拟及数据采集 | 第48-52页 |
3.3.2 反演结果及分析 | 第52-55页 |
3.3.2.1 物理电路模拟Ⅰ反演结果 | 第52-53页 |
3.3.2.2 物理电路模拟Ⅱ反演结果 | 第53-54页 |
3.3.2.3 物理电路模拟Ⅲ反演结果 | 第54-55页 |
3.3.2.4 结果分析 | 第55页 |
3.4 结论 | 第55-57页 |
第4章 三种反演算法的实际应用 | 第57-67页 |
4.1 基本物质应用 | 第57-62页 |
4.1.1 实验材料及设备 | 第57-58页 |
4.1.2 实验结果及分析 | 第58-62页 |
4.1.2.1 NNLS反演结果 | 第59-60页 |
4.1.2.2 SVD反演结果 | 第60-61页 |
4.1.2.3 SIRT反演结果 | 第61-62页 |
4.1.2.4 结果分析 | 第62页 |
4.2 实际样品区分效果评价 | 第62-65页 |
4.2.1 实验材料及仪器 | 第62-63页 |
4.2.2 实验数据处理方法 | 第63-64页 |
4.2.2.1 主成分分析(PCA) | 第63-64页 |
4.2.2.2 区分程度(DI值) | 第64页 |
4.2.3 实验结果及分析 | 第64-65页 |
4.3 结论 | 第65-67页 |
第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
5.1 总结 | 第67-68页 |
5.2 展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-76页 |
附录一 非负最小二乘法(NNLS)关键代码 | 第76-79页 |
附录二 奇异值分解法(SVD)关键代码 | 第79-82页 |
附录三 联合迭代法(SIRT)关键代码 | 第82-85页 |
致谢 | 第85-86页 |