摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-14页 |
1.1 课题的研究意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.3 本文的主要结构和内容安排 | 第12-14页 |
1.3.1 本文主要研究内容 | 第12页 |
1.3.2 本文具体组织结构 | 第12-14页 |
第二章 红外辐射与红外测温基本理论 | 第14-24页 |
2.1 红外辐射概论 | 第14页 |
2.2 红外辐射基本理论 | 第14-17页 |
2.2.1 普朗克定律 | 第14-16页 |
2.2.2 斯蒂芬-波尔茨曼定律 | 第16页 |
2.2.3 维恩位移定律 | 第16-17页 |
2.3 人体红外测温仪的理论依据 | 第17-18页 |
2.4 人体红外测温仪温的主要影响因素及修正方法 | 第18-22页 |
2.4.1 红外测温误差分析 | 第18-21页 |
2.4.2 红外人体测温仪的影响因素 | 第21-22页 |
2.5 人体臀部红外测体温注意事项 | 第22页 |
2.6 本章小结 | 第22-24页 |
第三章 温度场扩散模型 | 第24-32页 |
3.1 发射率 | 第24-25页 |
3.2 环境温度 | 第25-28页 |
3.3 测量距离 | 第28-31页 |
3.4 本章小结 | 第31-32页 |
第四章 臀部红外测温系统研究与设计 | 第32-40页 |
4.1 红外传感器 | 第33-34页 |
4.2 微处理器 | 第34-35页 |
4.3 温度传感器 | 第35页 |
4.4 读取程序设计 | 第35-39页 |
4.4.1 MLX90615程序设计 | 第35-38页 |
4.4.2 温度传感器测量程序设计 | 第38-39页 |
4.5 本章小结 | 第39-40页 |
第五章 基于臀部的体温算法研究 | 第40-52页 |
5.1 基于偏最小二乘法的预处理 | 第40-42页 |
5.2 建立人工神经网络耦合模型 | 第42-47页 |
5.2.1 构造网络输入层 | 第42-44页 |
5.2.2 构建网络输出层 | 第44页 |
5.2.3 网络学习算法 | 第44-47页 |
5.3 体温耦合模型实验与分析 | 第47-51页 |
5.3.1 多重相关性分析 | 第48页 |
5.3.2 提取主成分 | 第48-49页 |
5.3.3 偏最小二乘和神经网络耦合模型拟合和检验 | 第49-51页 |
5.4 本章小结 | 第51-52页 |
第六章 网络化系统设计 | 第52-61页 |
6.1 网络化 | 第52-54页 |
6.1.1 背景及意义 | 第52-53页 |
6.1.2 传输方式 | 第53-54页 |
6.2 网络化硬件设计 | 第54-55页 |
6.2.1 WIFI模块 | 第54-55页 |
6.3 网络化软件环境设计 | 第55-58页 |
6.3.1 上位机软件通讯设计 | 第55-56页 |
6.3.2 数据传输 | 第56-57页 |
6.3.3 体温计算 | 第57页 |
6.3.4 手机端显示 | 第57-58页 |
6.4 系统整体实验结果与分析 | 第58-60页 |
6.5 本章小结 | 第60-61页 |
第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
参考文献 | 第63-66页 |
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第66-67页 |
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-68页 |
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第68-69页 |
致谢 | 第69页 |