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高压交流激励24极板电容层析成像系统的算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 过程层析成像技术简介第11-12页
    1.2 电容层析成像技术的发展现状第12-14页
        1.2.1 ECT的应用研究现状第13-14页
        1.2.2 ECT的图像重建算法研究现状第14页
    1.3 课题背景及主要研究内容第14-16页
    1.4 论文的组织结构第16-19页
第2章 电容层析成像技术及图像重建算法第19-33页
    2.1 电容层析成像技术的数学基础第19-20页
    2.2 电容层析成像系统的结构组成第20-23页
        2.2.1 传感器阵列第21-22页
        2.2.2 数据采集系统第22-23页
        2.2.3 成像系统第23页
    2.3 电容层析成像系统的灵敏度分布第23-24页
    2.4 电容层析成像的图像重建算法第24-30页
        2.4.1 线性反投影算法第25-26页
        2.4.2 Tikhonov正则化方法第26-27页
        2.4.3 基于模型的MOR法第27页
        2.4.4 迭代算法第27-30页
            2.4.4.1 代数重建技术第28页
            2.4.4.2 同步迭代法第28-29页
            2.4.4.3 Landweber 迭代法第29-30页
        2.4.5 人工神经网络算法第30页
    2.5 电容层析成像系统图像重建质量评价指标第30-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第3章 高压交流激励24极板ECT系统的设计第33-49页
    3.1 高压交流激励24极板ECT系统的设计第33-43页
        3.1.1 高压激励信号发生电路第34-37页
        3.1.2 电容/电压转换电路第37-41页
            3.1.2.1 变压器微分比例臂电桥电路第37-39页
            3.1.2.2 同步解调电路及低通滤波电路第39-41页
        3.1.3 极板切换电路及极板切换控制电路第41-42页
        3.1.4 传感器阵列的参数选择第42-43页
    3.2 基于高压交流激励24极板ECT系统的电路稳定性测试第43-44页
    3.3 对比实验第44-47页
        3.3.1 高压激励ECT系统与低压激励ECT系统对比实验第44-45页
        3.3.2 8极板ECT系统与24极板ECT系统对比实验第45-47页
    3.4 本章小结第47-49页
第4章 24极板ECT系统的算法研究第49-69页
    4.1 24极板ECT系统多元线性回归的正则化迭代图像重建算法第49-52页
        4.1.1 正问题的多元线性回归建模第50-51页
        4.1.2 逆问题的正则化解第51-52页
    4.2 24极板ECT系统的图像重建仿真实验第52-67页
        4.2.1 24极板ECT系统的灵敏度矩阵第53页
        4.2.2 决定不同流型最佳迭代次数的仿真实验第53-59页
        4.2.3 仿真数据施加噪声干扰实验第59-67页
    4.3 本章小结第67-69页
第5章 高压交流激励24极板ECT系统的物理模型实验第69-77页
    5.1 测量数据预处理第69-71页
    5.2 图像重建算法第71页
    5.3 高压交流激励24极板ECT系统的物理模型实验第71-75页
    5.4 物理模型实验结论第75页
    5.5 本章小结第75-77页
第6章 结论与展望第77-79页
参考文献第79-83页
致谢第83页

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