基于SOC的神经网络软测量平台设计与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·课题研究背景 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·课题意义与创新点 | 第18-19页 |
| ·本文内容安排 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-22页 |
| 2 嵌入式软测量原理及技术 | 第22-30页 |
| ·嵌入式片上系统概述 | 第22-23页 |
| ·软测量原理与技术 | 第23-25页 |
| ·软测量的原理 | 第24页 |
| ·软测量的应用方法 | 第24-25页 |
| ·基于神经网络的软测量 | 第25-28页 |
| ·神经网络原理 | 第25-26页 |
| ·基于RBF神经网络的软测量方法 | 第26-28页 |
| ·软测量的SOC实现 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 3 基于SOC的软测量平台硬件设计与实现 | 第30-52页 |
| ·器件选型 | 第30-32页 |
| ·总体设计方案 | 第32-33页 |
| ·核心板 | 第33-38页 |
| ·双核微处理器模块 | 第34-35页 |
| ·电源模块 | 第35-36页 |
| ·存储器模块 | 第36-37页 |
| ·功能引脚扩展模块 | 第37-38页 |
| ·母板 | 第38-43页 |
| ·A/D与D/A处理模块 | 第39-40页 |
| ·数据通信处理模块 | 第40-41页 |
| ·数据复用处理模块 | 第41-42页 |
| ·铁电存储模块 | 第42页 |
| ·EMIFA外部扩展模块 | 第42-43页 |
| ·I/O接口板 | 第43-46页 |
| ·A/D与D/A接口 | 第43-44页 |
| ·数字量输入输出接口 | 第44页 |
| ·数据通信接口 | 第44-45页 |
| ·电源接口 | 第45页 |
| ·PWM与外部复位接口 | 第45-46页 |
| ·人机接口板 | 第46-49页 |
| ·按键输入模块 | 第46-47页 |
| ·液晶输出模块 | 第47-48页 |
| ·蜂鸣器报警模块 | 第48页 |
| ·电源处理模块 | 第48-49页 |
| ·平台硬件整体实现 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 4 软测量算法的嵌入式应用研究 | 第52-74页 |
| ·实验数据集描述 | 第53-54页 |
| ·网络结构 | 第54-57页 |
| ·权值更新模式 | 第57-61页 |
| ·权值更新步长 | 第61-64页 |
| ·数据预处理方式 | 第64-66页 |
| ·算法截止条件 | 第66-69页 |
| ·其他关键因素 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-74页 |
| 5 嵌入式软测量平台的实验与分析 | 第74-86页 |
| ·嵌入式软测量平台的总体实现 | 第74-78页 |
| ·平台算法实现流程 | 第78-80页 |
| ·RBF神经网络嵌入式应用结果 | 第80-84页 |
| ·参数设置与解决方案 | 第80-83页 |
| ·实验与结果分析 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 6 结论与展望 | 第86-90页 |
| ·总结 | 第86-87页 |
| ·后续工作研究方向 | 第87-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 作者攻读硕士学位期间的科研成果 | 第94页 |
