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基于DSP的便携式电子鼻系统的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-16页
   ·引言第8-9页
   ·电子鼻的研究现状第9-12页
     ·国外研究现状第9-11页
     ·国内研究现状第11-12页
   ·DSP技术的发展和应用第12-13页
   ·电子鼻的基本原理和结构第13-14页
   ·论文内容第14-16页
2 电子鼻系统中的传感器与阵列第16-24页
   ·气敏传感器主要性能指标第16-17页
   ·常用气敏传感器的介绍第17-18页
   ·气敏传感器阵列第18页
   ·SnO_2气体传感器的特点及其工作原理第18-21页
     ·SnO_2气敏传感器的特点第18-19页
     ·SnO_2气敏传感器的工作原理第19-20页
     ·SnO_2气敏传感器阵列第20-21页
   ·电子鼻气敏传感器阵列相关性分析第21-23页
   ·小结第23-24页
3 系统硬件设计第24-44页
   ·系统硬件构成及工作原理第24-25页
   ·电子鼻A/D转换模块第25-27页
     ·MAX1270第25-27页
     ·DSP与A/D接口电路实现其典型连接方法第27页
   ·C6713DSK硬件平台第27-31页
     ·C6713 DSK板的基本结构和特点第28-29页
     ·CPU单元第29-30页
     ·时钟单元第30页
     ·外围存储器扩展第30-31页
   ·通过McBSP与A/D通信第31-38页
     ·多通道缓冲串口(McBSP)第31-33页
     ·串口复位与准备状态第33页
     ·帧和时钟设置第33-35页
     ·McBSP的SPI主模式初始化第35-36页
     ·McBSP初始化为SPI主模式的设置第36-38页
   ·McBSP初始化为SPI主模式步骤第38-40页
   ·样本数据的存储第40-43页
     ·EMIF接口信号第40-41页
     ·EMIF寄存器第41-42页
     ·EMIF寄存器设置第42-43页
   ·运用#pragma命令存储数据第43页
   ·小结第43-44页
4 模式识别技术第44-50页
   ·模式识别概述第44-45页
   ·人工神经网络概述第45-46页
   ·前馈神经网络第46-48页
   ·BP网络设计原则第48-49页
   ·小结第49-50页
5 样本数据处理与识别结果分析第50-60页
   ·电子鼻数据预处理技术第50页
   ·BP神经网络仿真分析第50-53页
   ·BP神经网络在6713DSK平台上的软件设计与实现第53-56页
   ·DSP硬件平台上软件设计要点及优化第56-59页
     ·基于DSP的软件设计要点第56页
     ·基于DSP的软件优化第56-59页
   ·小结第59-60页
6. 总结与展望第60-62页
   ·总结第60-61页
   ·展望第61-62页
致谢第62-63页
作者在攻读硕士期间所发表的论文第63-64页
参考文献第64-68页
附录A第68-71页

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