| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 HPLC法测量水体叶绿素a含量的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 荧光光度法测量水体叶绿素a含量的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3分光光度法测量水体叶绿素a含量的研究现状 | 第14页 |
| 1.2.4 遥感法测量水体叶绿素a含量的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与方案 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方案 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 光谱检澜技术的理论基础 | 第18-30页 |
| 2.1 光谱学方法检测原理 | 第18-19页 |
| 2.2 光谱方法分析的步骤 | 第19-20页 |
| 2.3 分光光度法检测基础 | 第20-22页 |
| 2.4 建模方法简介 | 第22-29页 |
| 2.4.1 一元线性回归分析简介 | 第22-23页 |
| 2.4.2 偏最小二乘算法分析简介 | 第23-26页 |
| 2.4.3 神经网络算法分析简介 | 第26-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 光谱数据预测叶绿素a浓度建模 | 第30-43页 |
| 3.1 实验样本培养与配制 | 第30-33页 |
| 3.1.1 螺旋藻样本的培养与稀释 | 第30-31页 |
| 3.1.2 标准浊度样本的配制 | 第31-32页 |
| 3.1.3 螺旋藻与浊度的混合溶液配制 | 第32-33页 |
| 3.2 光谱数据的获取 | 第33-35页 |
| 3.3 光谱数据的分析 | 第35-41页 |
| 3.3.1 特征波段的选取 | 第35-38页 |
| 3.3.2 光谱数据的一元线性回归模型 | 第38-39页 |
| 3.3.3 光谱数据的PLS预测模型 | 第39-40页 |
| 3.3.4 光谱数据的BP神经网络预测模型 | 第40-41页 |
| 3.4 模型比较 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 叶绿素a浓度测量仪的设计 | 第43-56页 |
| 4.1 本章简介 | 第43页 |
| 4.2 测量仪的总体设计 | 第43-45页 |
| 4.3 电源模块设计 | 第45-46页 |
| 4.4 主动光源设计 | 第46-47页 |
| 4.5 光电检测电路设计 | 第47-49页 |
| 4.6 信号处理 | 第49-50页 |
| 4.7 控制系统设计 | 第50-53页 |
| 4.8 系统软件设计 | 第53-54页 |
| 4.9 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间论文发表情况 | 第63页 |
