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高性能干涉型分布式光纤振动传感器研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 论文研究的目的及意义第10-11页
    1.2 光纤传感器国内外研究概况及其发展趋势第11-14页
    1.3 本论文所做工作第14-15页
第二章 干涉型分布式光纤振动传感器理论模型与分析第15-24页
    2.1 光纤传感器的简介第15页
    2.2 光纤传感器的工作原理第15-16页
    2.3 几种干涉型结构第16-23页
        2.3.1 萨格纳克效应第16-17页
        2.3.2 环形Sagnac干涉传感结构:第17-19页
        2.3.3 直线型Sagnac干涉传感结构第19-20页
        2.3.4 Michelson光纤传感器第20-22页
        2.3.5 双Mach-Zehnder光纤传感器第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 干涉型光纤传感器相关理论的推导及仿真第24-38页
    3.1 光的干涉理论第24-26页
    3.2 光波相位调制理论第26-27页
    3.3 PGC相位解调理论及仿真第27-33页
        3.3.1 外调制的PGC解调理论推导第27-30页
        3.3.2 仿真及分析第30-33页
    3.4 3 X3耦合器法解调相位理论及仿真第33-37页
        3.4.1 数学理论推导第33-35页
        3.4.2 matlab仿真及分析第35-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第四章 实验系统搭建与测试第38-55页
    4.1 实验系统的搭建第38-39页
    4.2 相关器件介绍及分析第39-44页
        4.2.1 光源第39页
        4.2.2 探测器第39-40页
        4.2.3 法拉第旋转镜第40-41页
        4.2.4 PZT第41-42页
        4.2.5 信号源第42-43页
        4.2.6 数据采集卡第43-44页
    4.3 频率解调实验第44-48页
    4.4 单点定位实验第48-54页
        4.4.1 定位理论推导过程:第48-49页
        4.4.2 定位实验结果及分析第49-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 模式识别第55-65页
    5.1 模式识别简介第55页
    5.2 特征提取及分析方法第55-58页
    5.3 人工神经网络理论及BP算法第58-61页
        5.3.1 人工神经元模型第58-59页
        5.3.2 神经网络的学习第59-60页
        5.3.3 BP神经网络算法第60-61页
    5.4 实验数据分析第61-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 全文工作总结第65-66页
    6.2 后续工作展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间取得的成果第72页

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