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面向诊断的口腔气味检测系统设计与分析

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-19页
   ·项目立项的科学依据第10-12页
   ·电子鼻系统简介及研究现状第12-15页
     ·电子鼻系统简介第12-13页
     ·电子鼻系统研究现状第13-15页
   ·电子鼻在临床应用方面的现状第15-18页
   ·本项目研究目标和概要设计第18-19页
     ·研究目标第18页
     ·概要设计第18-19页
第2章 气敏传感器阵列模块设计第19-26页
   ·引言第19页
   ·气敏传感器第19-22页
     ·气敏传感器类型第19-21页
     ·气敏传感器主要技术指标第21-22页
   ·气敏传感器阵列第22-25页
     ·人体口腔病理气体成分第22-23页
     ·气敏传感器选择第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 硬件部分详细设计第26-40页
   ·总体设计第26页
   ·信号放大模块第26-29页
   ·I/V转换模块第29-31页
   ·A/D转换模块第31-35页
     ·AD转换芯片第31-32页
     ·转换原理第32-34页
     ·多路选择第34-35页
   ·控制模块第35-39页
     ·控制芯片第35-37页
     ·单片机软件设计第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 软件部分详细设计第40-51页
   ·引言第40-41页
   ·STCM应用软件的功能第41-42页
   ·STCM应用软件的实现第42-50页
     ·参数设置模块实现第42-43页
     ·数据图形显示模块的实现第43-47页
     ·与单片机通信实现第47-48页
     ·采样控制模块实现第48-49页
     ·数据文件预览模块实现第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 实验结果与算法分析第51-69页
   ·引言第51页
   ·样本原始数据采集第51-54页
   ·数据预处理第54-56页
   ·特征提取和降维第56-61页
     ·主成分分析基本理论第56-59页
     ·主成分分析的性质第59-60页
     ·气体PCA定性分类实验第60-61页
   ·模式分类算法第61-68页
     ·BP神经网络理论第61-64页
     ·基于BP算法的神经网络的设计考虑第64-66页
     ·BP网络神经单元传递函数与网络训练算法的确定第66-67页
     ·BP网络隐层神经元数目的确定第67-68页
   ·识别模型第68页
   ·本章小结第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75页

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