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采用RBF神经网络的可燃气体报警器开发

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 课题的背景及意义第10-11页
    1.2 可燃气体报警器国内外研究现状第11-12页
    1.3 可燃气体报警器的发展趋势第12页
    1.4 本课题的主要研究内容第12-14页
第2章 系统总体方案设计第14-28页
    2.1 可燃气体传感器的选型第14-21页
        2.1.1 气体传感器的介绍第15-18页
        2.1.2 可燃性气体传感器的选定第18-19页
        2.1.3 TB3LG910 传感器工作原理与特性第19-21页
    2.2 通信总线选择第21-24页
        2.2.1 通信总线的比较第21-23页
        2.2.2 通信协议的选择第23-24页
    2.3 可燃气体报警器总体方案设计第24-27页
        2.3.1 可燃气体报警器系统框图第25-26页
        2.3.2 可燃气体报警器的规格及技术指标第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 RBF神经网络第28-34页
    3.1 RBF 神经网络介绍第28-32页
        3.1.1 神经网络模型第28-30页
        3.1.2 常用的学习算法第30-32页
        3.1.3 RBF 神经网络的特点及注意事项第32页
    3.2 RBF 温度补偿原理第32-33页
    3.3 本章小结第33-34页
第4章 可燃气体报警器的设计第34-53页
    4.1 单片机的选则第34-36页
        4.1.1 单片机型号选择第34-35页
        4.1.2 STC12C5A60S2 单片机的特点第35-36页
    4.2 检测单元的硬件电路设计第36-41页
        4.2.1 传感器信号调理电路第36页
        4.2.2 温度测量电路第36-37页
        4.2.3 声光报警及输出控制电路第37-39页
        4.2.4 按键电路第39页
        4.2.5 显示电路设计第39-41页
    4.3 通信电路设计第41-42页
    4.4 数据存取电路第42-43页
    4.5 电源电路设计第43-46页
    4.6 可燃气体报警器的软件设计第46-52页
        4.6.1 主程序设计及流程图第46-47页
        4.6.2 存储模块 SD 卡接口程序设计第47-49页
        4.6.3 通信程序设计第49-52页
    4.7 本章小结第52-53页
第5章 实验结果及误差分析第53-59页
    5.1 样本数据的准备第53-54页
    5.2 样本数据的处理第54-55页
    5.3 结果及分析第55-57页
    5.4 实验误差分析第57-58页
    5.5 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-63页
附录第63-64页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第64-65页
致谢第65页

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