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高精度光散射式气溶胶质量浓度测量系统研制

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-17页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 气溶胶质量浓度的常用测量方法第9-12页
    1.3 国内外光散射法研究现状第12-14页
    1.4 本文研究内容和各章节安排第14-17页
第二章 单粒子光散射法测量浓度的原理第17-26页
    2.1 测量系统第17-22页
        2.1.1 光学传感器第18-21页
        2.1.2 散射光信号采集处理系统第21-22页
    2.2 气溶胶质量浓度的反演算法第22-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 气溶胶质量浓度测量系统的硬件设计第26-40页
    3.1 系统的总体设计第26-28页
    3.2 电压幅度甄别器电路与分通道测量第28-31页
    3.3 多通道采集电路与外围电路第31-34页
    3.4 微控制器与外围电路第34-38页
    3.5 PCB布局布线的设计第38-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第四章 气溶胶质量浓度测量系统的软件方案设计第40-50页
    4.1 Quartus Ⅱ与FPGA的开发第40-45页
        4.1.1 FPGA设计流程第40-42页
        4.1.2 多通道脉冲计数器的Verilog语言设计第42-44页
        4.1.3 FPGA实现的RAM的缓冲模块及接口模块第44-45页
    4.2 Keil MDK与STM32开发第45-49页
        4.2.1 STM32控制器程序设计第46-47页
        4.2.2 FSMC与LCD显示设计第47-49页
        4.2.3 RS232串口通信程序设计第49页
    4.3 本章小结第49-50页
第五章 气溶胶质量浓度测量系统的信号处理分析第50-58页
    5.1 气溶胶质量浓度的标定实验装置第50-51页
    5.2 信号幅度分布反演浓度的标定实验第51-52页
    5.3 实验测试结果第52-57页
    5.4 本章小结第57-58页
第六章 基于神经网络的湿度补偿与性能分析第58-84页
    6.1 球形颗粒的散射光通量计算第58-62页
    6.2 气溶胶粒子粒径与折射率的湿度增长模型第62-64页
    6.3 相对湿度对颗粒散射光信号的影响的数值计算第64-70页
    6.4 基于PSO-BP神经网络算法的湿度补偿性能分析第70-83页
        6.4.1 BP神经网络算法理论第70-74页
        6.4.2 PSO优化的BP神经网络第74-77页
        6.4.3 系统实验测试分析第77-79页
        6.4.4 PSO-BP数据融合算法构建第79-83页
    6.5 本章小结第83-84页
第七章 结论与展望第84-86页
    7.1 结论第84-85页
    7.2 展望第85-86页
参考文献第86-92页
致谢第92-93页
作者简介第93-94页

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