基于可视嗅觉的电子鼻技术研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| ·电子鼻技术的研究背景 | 第10-11页 |
| ·电子鼻技术的发展 | 第11-13页 |
| ·电子鼻研究的关键技术 | 第13-18页 |
| ·气体传感器阵列 | 第13-14页 |
| ·气体传感器的分类 | 第14-15页 |
| ·模式识别信息处理方法 | 第15-18页 |
| ·国内外研究概况 | 第18-20页 |
| ·国外研究概况 | 第18-19页 |
| ·国内研究概况 | 第19-20页 |
| ·目前电子鼻存在的问题 | 第20-21页 |
| ·基于可视嗅觉的电子鼻技术 | 第21-24页 |
| ·检测机理和研究现状 | 第21-23页 |
| ·可视嗅觉技术的优点 | 第23-24页 |
| ·论文的研究内容 | 第24-26页 |
| 第二章 可视嗅觉传感器的原理与实现 | 第26-35页 |
| ·可视嗅觉传感器的工作原理 | 第26-30页 |
| ·金属卟啉的化学性质及结构 | 第26-27页 |
| ·金属卟啉的识别过程 | 第27-28页 |
| ·识别结果分析 | 第28-30页 |
| ·可视嗅觉传感器敏感膜的构建 | 第30-31页 |
| ·可视嗅觉传感器阵列实验系统 | 第31-34页 |
| ·本章小节 | 第34-35页 |
| 第三章 响应图像信息的采集与显示 | 第35-43页 |
| ·图像信息采集子系统 | 第35-37页 |
| ·图像信息的存储与读取 | 第37-40页 |
| ·图像信息的显示 | 第40-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第四章 响应图像信息的处理与识别 | 第43-65页 |
| ·图像识别的基本原理 | 第43-45页 |
| ·图像信息识别子系统 | 第45页 |
| ·基于可视嗅觉图像的识别系统 | 第45-46页 |
| ·可视嗅觉图像信息的特征提取 | 第46-47页 |
| ·图像信息预处理 | 第47-56页 |
| ·神经网络的BP算法 | 第48-52页 |
| ·可视嗅觉图像预处理 | 第52-56页 |
| ·图像匹配 | 第56-58页 |
| ·图像匹配算法 | 第56-57页 |
| ·图像匹配算法在可视嗅觉中的应用 | 第57-58页 |
| ·基于多传感器阵列的信息融合方法 | 第58-59页 |
| ·基于BP算法的神经网络图像识别方法 | 第59-61页 |
| ·按欧氏距离度量的图像识别方法 | 第61-64页 |
| ·欧氏距离介绍 | 第61-62页 |
| ·图像识别的结果 | 第62-64页 |
| ·本章小节 | 第64-65页 |
| 第五章 嵌入式远程图像传输系统 | 第65-76页 |
| ·图像信息传输子系统 | 第65-66页 |
| ·传输系统功能实现 | 第66-67页 |
| ·LCD触摸屏支持 | 第66页 |
| ·以太网支持 | 第66-67页 |
| ·基于Socket技术的远程图像传输 | 第67-75页 |
| ·客户机／服务器模式 | 第67-68页 |
| ·Socket类型与系统调用 | 第68-72页 |
| ·图像传输过程 | 第72-75页 |
| ·本章小节 | 第75-76页 |
| 第六章 结束语 | 第76-79页 |
| ·论文的总结及意义 | 第76-77页 |
| ·论文的创新点 | 第77页 |
| ·论文的后继工作 | 第77-78页 |
| ·论文的意义 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-86页 |
| 西北工业大学 学位论文知识产权声明书 | 第86页 |
| 西北工业大学 学位论文原创性声明 | 第86页 |
