| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 电学层析成像的技术 | 第11-13页 |
| 1.2.1 电学层析成像系统结构 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电学层析技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 三维重建的技术简介 | 第13-15页 |
| 1.3.1 三维可视化原理 | 第13-14页 |
| 1.3.2 三维重构的方法 | 第14页 |
| 1.3.3 三维重建的技术发展及在电学层析成像中的应用 | 第14-15页 |
| 1.4 电磁流量计的技术及发展概况 | 第15-21页 |
| 1.4.1 法拉第电磁感应定律 | 第17-18页 |
| 1.4.2 电磁流量计的基本原理 | 第18-19页 |
| 1.4.3 电磁流量计的特点 | 第19-20页 |
| 1.4.4 电磁流量计的发展趋势 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的主要研究工作及组织结构 | 第21-25页 |
| 第2章 相关研究方向的综述 | 第25-45页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 电学层析成像的理论基础 | 第25-29页 |
| 2.2.1 电学层析成像的数学模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 正问题与逆问题 | 第26页 |
| 2.2.3 电学层析成像敏感场 | 第26-27页 |
| 2.2.4 求解电学层析成像正问题 | 第27-29页 |
| 2.2.5 求解电学层析成像逆问题 | 第29页 |
| 2.3 ET图像重建算法 | 第29-35页 |
| 2.3.1 线性反投影算法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 灵敏度系数算法 | 第31页 |
| 2.3.3 共轭梯度算法 | 第31-32页 |
| 2.3.4 Landweber迭代算法 | 第32-33页 |
| 2.3.5 模糊C均值聚类算法 | 第33-35页 |
| 2.4 聚类有效性指标 | 第35-38页 |
| 2.4.1 聚类技术简介 | 第35-36页 |
| 2.4.2 聚类有效性分析 | 第36-37页 |
| 2.4.3 常用的模糊聚类硬指标 | 第37-38页 |
| 2.5 电磁流量计的理论基础 | 第38-41页 |
| 2.6 模糊测度理论概述 | 第41-44页 |
| 2.6.1 模糊测度的定义 | 第41-42页 |
| 2.6.2 非线性积分类型及其关系 | 第42-43页 |
| 2.6.3 交互作用指标 | 第43-44页 |
| 2.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 多激励模式下电阻层析成像的图像融合研究 | 第45-61页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 八种激励模式的测量原理 | 第45-46页 |
| 3.3 基于灵敏度系数的融合方法 | 第46-54页 |
| 3.3.1 基于正灵敏度的数据融合 | 第47页 |
| 3.3.2 基于灵敏度绝对值的数据融合 | 第47页 |
| 3.3.3 基于灵敏度行向量余弦值的数据融合 | 第47-48页 |
| 3.3.4 仿真实验及结果 | 第48-53页 |
| 3.3.5 静态实验及结果 | 第53-54页 |
| 3.4 基于模糊聚类的数据重建 | 第54-59页 |
| 3.4.1 基于模糊聚类的数据重建原理 | 第54页 |
| 3.4.2 基于FCM的数据重构步骤 | 第54页 |
| 3.4.3 仿真实验及结果 | 第54-58页 |
| 3.4.4 静态实验及结果 | 第58-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第4章 基于快速模糊C均值的三维重建研究 | 第61-81页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 模糊C均值及快速模糊C均值算法 | 第61-64页 |
| 4.2.1 传统C-Means聚类算法 | 第62页 |
| 4.2.2 模糊C均值聚类算法 | 第62-63页 |
| 4.2.3 快速模糊聚类算法 | 第63-64页 |
| 4.3 体绘制三维重建方法 | 第64-67页 |
| 4.3.1 体绘制的光学积分模型 | 第64-65页 |
| 4.3.2 图像合成 | 第65-66页 |
| 4.3.3 体绘制整体流程 | 第66-67页 |
| 4.4 基于CT的肺癌三维重建 | 第67-73页 |
| 4.4.1 肺癌种类说明 | 第68-69页 |
| 4.4.2 数据采集和分析 | 第69页 |
| 4.4.3 最优的二维切片 | 第69-71页 |
| 4.4.4 实验步骤 | 第71页 |
| 4.4.5 实验 | 第71-73页 |
| 4.5 基于ET的三维重建 | 第73-80页 |
| 4.5.1 二维切片重建算法 | 第73-75页 |
| 4.5.2 数据采集硬件设计 | 第75-76页 |
| 4.5.3 实验步骤 | 第76页 |
| 4.5.4 柱状模型的三维重建实验 | 第76-79页 |
| 4.5.5 气泡模型的三维仿真实验 | 第79-80页 |
| 4.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 基于模糊测度的电磁流量计流量融合方法 | 第81-103页 |
| 5.1 电磁流量计流量预测概述 | 第81页 |
| 5.1.1 流量预测的可行性分析 | 第81页 |
| 5.2 三种常用的预测算法 | 第81-89页 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第81-86页 |
| 5.2.2 马尔科夫预测 | 第86-88页 |
| 5.2.3 斜率法 | 第88-89页 |
| 5.3 基于非线性积分的流量预测融合 | 第89-91页 |
| 5.3.1 通过HLMS方法确定模糊测度 | 第89-91页 |
| 5.3.2 使用Choquet积分进行融合 | 第91页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第91-101页 |
| 5.4.1 误差指标定义 | 第91-92页 |
| 5.4.2 实验数据预测结果及分析 | 第92-101页 |
| 5.5 本章小结 | 第101-103页 |
| 第6章 总结与展望 | 第103-107页 |
| 6.1 本文的工作总结与结论 | 第103-104页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |