| 1 绪论 | 第1-10页 |
| 1．1 课题选择背景 | 第7-8页 |
| 1．2 本文的主要工作 | 第8-9页 |
| 1．3 本论文的结构安排 | 第9-10页 |
| 2 矿井瓦斯监测系统及其改进 | 第10-16页 |
| 2．1 矿井瓦斯监测系统的构成及功能 | 第10-13页 |
| 2．1．1 矿井瓦斯监测系统的构成 | 第10-12页 |
| 2．1．2 矿井瓦斯监测系统的主要功能及技术指标 | 第12-13页 |
| 2．2 基于虚拟仪器和数据融合的瓦斯监测系统 | 第13-16页 |
| 3 虚拟仪器技术及其实现方法 | 第16-29页 |
| 3．1 虚拟仪器技术 | 第16-20页 |
| 3．1．1 虚拟仪器的发展历程 | 第16-17页 |
| 3．1．2 虚拟仪器的结构与功能 | 第17-20页 |
| 3．2 虚拟仪器开发平台LABVIEW | 第20-22页 |
| 3．2．1 LabVIEW简介 | 第20-21页 |
| 3．2．2 LabVIEW的主要功能 | 第21-22页 |
| 3．3 LABVIEW的编程方法及其扩展 | 第22-27页 |
| 3．3．1 LabVIEW的基本编程方法 | 第22-24页 |
| 3．3．2 LabVIEW的扩展 | 第24-27页 |
| 3．3．2．1 CIN节点 | 第25-26页 |
| 3．3．2．2 CLF节点 | 第26-27页 |
| 3．4 LABVIEW在测控系统中的应用 | 第27-29页 |
| 4 多传感器数据融合技术及其应用 | 第29-44页 |
| 4．1 多传感器数据融合技术概述 | 第29-33页 |
| 4．1．1 数据融合的定义与分类 | 第29-30页 |
| 4．1．2 多传感器数据融合的特点 | 第30-31页 |
| 4．1．3 数据融合处理多传感器信息的过程 | 第31-33页 |
| 4．2 数据融合的方法及其应用 | 第33-42页 |
| 4．2．1 不确定性推理方法——证据理论（D－S理论） | 第33-38页 |
| 4．2．1．1 证据理论中的基本概念 | 第34-35页 |
| 4．2．1．2 证据理论数据融合的证据组合规则 | 第35-36页 |
| 4．2．1．3 证据理论的应用 | 第36-38页 |
| 4．2．2 自适应加权数据融合算法 | 第38-42页 |
| 4．2．2．1 自适应加权算法原理及计算步骤 | 第39-41页 |
| 4．2．2．2 自适应加权融合算法应用举例 | 第41-42页 |
| 4．3 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 虚拟仪器及数据融合在瓦斯监测系统中的设计与实现 | 第44-59页 |
| 5．1 虚拟仪器及LABVIEW在瓦斯监测系统中的应用 | 第44-53页 |
| 5．1．1 数据采集部分 | 第44-50页 |
| 5．1．2 信号分析与处理 | 第50页 |
| 5．1．3 文件的存取 | 第50-51页 |
| 5．1．4 功能前面板的实现 | 第51-53页 |
| 5．2 数据融合在瓦斯安全监测系统中的应用 | 第53-57页 |
| 5．2．1 自适应加权数据融合对检测数据的融合处理 | 第54-55页 |
| 5．2．2 D-S证据理论对多传感器数据的二次融合 | 第55-56页 |
| 5．2．3 数据融合算法在LabVIEW中的实现 | 第56-57页 |
| 5．3 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6．1 系统设计总结 | 第59-60页 |
| 6．2 展望 | 第60-61页 |
| 结束语 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
