基于神经网络的FPGA温度补偿QCM湿度传感器系统设计
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 QCM湿度传感器发展 | 第11页 |
| 1.3 QCM湿度传感器输出存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.4 选题的意义 | 第12页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 石英晶体湿度传感器相关理论 | 第14-24页 |
| 2.1 石英晶体相关理论 | 第14-16页 |
| 2.1.1 物理性质 | 第14页 |
| 2.1.2 压电效应与切型 | 第14-15页 |
| 2.1.3 石英晶体电路特性 | 第15-16页 |
| 2.2 石英晶体谐振器的敏感特性 | 第16-17页 |
| 2.2.1 温度敏感特性 | 第16-17页 |
| 2.2.2 质量敏感性 | 第17页 |
| 2.3 晶体振荡器温度补偿技术 | 第17-20页 |
| 2.3.1 热敏电阻补偿网络法 | 第18页 |
| 2.3.2 数字温度补偿法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 微处理器温度补偿法 | 第19-20页 |
| 2.4 湿度传感器理论和性能参数 | 第20-23页 |
| 2.4.1 湿度及其表示方法 | 第20页 |
| 2.4.2 湿度传感器的重要参数 | 第20-21页 |
| 2.4.3 Nafion-QCM实测参数 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 系统硬件设计 | 第24-40页 |
| 3.1 FPGA核心电路 | 第24-25页 |
| 3.2 振荡电路模块 | 第25-27页 |
| 3.3 频率测量模块 | 第27-30页 |
| 3.4 差频模块 | 第30-32页 |
| 3.4.1 差频方法介绍 | 第30页 |
| 3.4.2 D触发器实现差频的原理分析 | 第30-32页 |
| 3.5 温度测量模块 | 第32-35页 |
| 3.5.1 温度模块介绍 | 第32-33页 |
| 3.5.2 温度模块工作过程及时序 | 第33-34页 |
| 3.5.3 FPGA控制温度模块实现测温 | 第34-35页 |
| 3.6 液晶显示模块 | 第35-38页 |
| 3.6.1 LCD1602介绍 | 第35-37页 |
| 3.6.2 LCD1602电路驱动模块 | 第37-38页 |
| 3.7 电源管理芯片 | 第38-39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 加载动量项的BP神经网络补偿算法 | 第40-50页 |
| 4.1 BP神经网络技术概述 | 第40-41页 |
| 4.1.1 人工神经元模型 | 第40页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法 | 第40-41页 |
| 4.1.3 BP神经网络的学习训练模式 | 第41页 |
| 4.1.4 改进的BP神经网络算法 | 第41页 |
| 4.2 QCM湿度传感器神经网络算法 | 第41-44页 |
| 4.2.1 网络层数、隐层神经元的个数及传递函数 | 第42页 |
| 4.2.2 基于MATLAB的神经网络温度补偿 | 第42-44页 |
| 4.3 基于FPGA神经网络算法的实现 | 第44-50页 |
| 4.3.1 单个神经元的实现 | 第44-45页 |
| 4.3.2 激活函数的实现 | 第45-47页 |
| 4.3.3 整体结构的实现 | 第47-48页 |
| 4.3.4 FPGA整体实现流程 | 第48-50页 |
| 第五章 搭建测试平台与数据结果分析 | 第50-55页 |
| 5.1 系统测试平台 | 第50-51页 |
| 5.1.1 QCM湿度传感器制作工艺 | 第50-51页 |
| 5.1.2 硬件系统平台 | 第51页 |
| 5.2 实验数据分析 | 第51-54页 |
| 5.3 小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
| 读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
