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基于联邦卡尔曼滤波算法的土壤呼吸监测仪多气室融合的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 土壤呼吸监测仪国内外研究动态第9-10页
        1.2.2 多传感器融合国内外发展现状第10-11页
        1.2.3 卡尔曼滤波研究现状第11页
    1.3 论文研究目标第11-12页
    1.4 本文的主要工作和安排第12-13页
2 相关理论研究第13-25页
    2.1 土壤扩散基本原理-Fick定律第13-16页
    2.2 多源信息融合第16-18页
    2.3 卡尔曼滤波第18-21页
        2.3.1 基本卡尔曼滤波器第18-21页
    2.4 联邦卡尔曼滤波第21-24页
        2.4.1 简介第21-22页
        2.4.2 联邦卡尔曼滤波结构与功能第22-24页
    2.5 实验点选择第24页
    2.6 本章小结第24-25页
3 土壤呼吸监测仪对单气室通量值处理研究第25-33页
    3.1 单气室模型CO2浓度单位换算第25-27页
    3.2 菲克定律算法在单气室模型中的应用第27-29页
        3.2.1 传感器浓度采集第27页
        3.2.2 扩散系数D求解第27-29页
    3.3 单气室模型搭建第29-32页
        3.3.1 模型搭建现状第29-30页
        3.3.2 模型搭建实验设计第30-32页
    3.4 本章小结第32-33页
4 基于联邦卡尔曼滤波算法多气室融合的研究第33-48页
    4.1 多气室模型第33-34页
    4.2 单气室模型预处理第34-37页
        4.2.1 卡尔曼滤波在土壤监测仪中的应用第34-35页
        4.2.2 初始值参数设置第35-37页
    4.3 基于联邦卡尔曼滤波算法在多气室模型中的应用第37-39页
    4.4 分位图法离异值检测法第39页
    4.5 实验分析第39-47页
        4.5.1 基于分位图法后的各气室通量实验对比第39-40页
        4.5.2 多气室融合模型的实现与性能比较第40-42页
        4.5.3 多气室融合后不同时间段稳定性分析第42-44页
        4.5.4 融合后LI-8100对比分析第44-47页
    4.6 本章小结第47-48页
5 联邦卡尔曼滤波算法与其它融合算法对比第48-53页
    5.1 加权平均算法第48-49页
    5.2 最大似然法第49页
    5.3 贝叶斯法第49-50页
    5.4 算法对比第50-52页
    5.5 本章小结第52-53页
6 结论与展望第53-54页
参考文献第54-57页
个人研究成果第57-58页
致谢第58页

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