| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-27页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·气体传感器的种类 | 第10-11页 |
| ·金属氧化物型气体传感器 | 第11-13页 |
| ·工作原理 | 第11页 |
| ·存在的问题与改进措施 | 第11-13页 |
| ·智能气体传感器 | 第13-22页 |
| ·智能传感器的含义 | 第13-14页 |
| ·研究现状与发展趋势 | 第14-22页 |
| ·智能气体传感器的结构 | 第15-16页 |
| ·温度调制检测方式 | 第16-17页 |
| ·机器学习算法 | 第17-18页 |
| ·支持向量机简介 | 第18-22页 |
| ·论文的主要工作 | 第22页 |
| 参考文献 | 第22-27页 |
| 第二章 气体传感器测试系统的设计 | 第27-36页 |
| ·测试系统的硬件结构 | 第27-28页 |
| ·测试系统的软件设计 | 第28-33页 |
| ·下位机软件 | 第28-32页 |
| ·DSP主程序 | 第29页 |
| ·DSP中断服务程序 | 第29-31页 |
| ·CPLD程序 | 第31-32页 |
| ·上位机软件 | 第32-33页 |
| ·测试系统的功能 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35页 |
| 参考文献 | 第35-36页 |
| 第三章 基于单个CO传感器的温度调制实验 | 第36-57页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·实验过程 | 第36-37页 |
| ·基于MQ307A的温度调制实验 | 第37-47页 |
| ·一氧化碳传感器MQ307A | 第37-38页 |
| ·实验结果与讨论 | 第38-47页 |
| ·加热电压波形对传感器响应的影响 | 第38-40页 |
| ·加热电压周期对传感器响应的影响 | 第40-41页 |
| ·MQ307A对不同气体的动态响应 | 第41-42页 |
| ·特征提取 | 第42-44页 |
| ·定性分析 | 第44-45页 |
| ·定量分析 | 第45-47页 |
| ·基于TGS2442的温度调制实验 | 第47-54页 |
| ·一氧化碳传感器TGS2442 | 第48-49页 |
| ·TGS2442对不同气体的响应 | 第49-50页 |
| ·定性分析 | 第50-53页 |
| ·特征提取 | 第50-52页 |
| ·SVM模型训练与验证 | 第52-53页 |
| ·定量分析 | 第53-54页 |
| ·特征提取 | 第53页 |
| ·SVM模型的训练与验证 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 第四章 环境湿度和温度对CO传感器的影响及补偿方案 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·环境湿度对MQ307A响应的影响 | 第57-60页 |
| ·环境湿度对TGS2442的影响 | 第60-61页 |
| ·环境温度对TGS2442的影响 | 第61-63页 |
| ·温度补偿 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
| 第五章 智能CO传感器模块的研制 | 第66-74页 |
| ·模块的硬件结构 | 第66-67页 |
| ·模块的软件设计与算法实现 | 第67-71页 |
| ·PC端软件 | 第67-69页 |
| ·PC端应用程序 | 第67-68页 |
| ·SVM训练算法的实现 | 第68-69页 |
| ·MCU端软件 | 第69-71页 |
| ·MCU端应用程序 | 第69-70页 |
| ·DWT算法的实现 | 第70页 |
| ·SVM验证算法的实现 | 第70-71页 |
| ·模块的功能特点与实验测试 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73页 |
| 参考文献 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·论文总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |