基于分级响应机制的家庭智慧节水系统设计
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 智慧节水国内外发展现状 | 第12-14页 |
1.2.1 国外发展现状 | 第12-13页 |
1.2.2 国内发展现状 | 第13-14页 |
1.3 论文主要内容及安排 | 第14-16页 |
第2章 ZigBee技术与Android系统 | 第16-22页 |
2.1 ZigBee技术 | 第16-18页 |
2.1.1 ZigBee技术简介 | 第16-17页 |
2.1.2 ZigBee协议栈 | 第17-18页 |
2.1.3 ZigBee网络拓扑结构和设备类型 | 第18页 |
2.2 Android系统 | 第18-21页 |
2.2.1 Android系统简介 | 第18-19页 |
2.2.2 Android操作系统架构 | 第19-20页 |
2.2.3 Android开发环境搭建 | 第20-21页 |
2.3 本章小结 | 第21-22页 |
第3章 分级响应机制在系统中的应用 | 第22-27页 |
3.1 分级响应机制的需求和原则分析 | 第22页 |
3.2 家庭用水等级的划分 | 第22-25页 |
3.3 分级响应机制的实现 | 第25-26页 |
3.4 本章小结 | 第26-27页 |
第4章 系统总体架构 | 第27-44页 |
4.1 系统总体设计方案 | 第27-28页 |
4.2 硬件设计部分 | 第28-32页 |
4.2.1 ZigBee模块设计 | 第28-30页 |
4.2.2 传感器模块设计 | 第30-31页 |
4.2.3 ZigBee底板设计 | 第31-32页 |
4.3 软件设计部分 | 第32-43页 |
4.3.1 ZigBee无线传输模块软件设计 | 第33-35页 |
4.3.1.1 Z-Stack协议栈 | 第33-34页 |
4.3.1.2 ZigBee组网过程的实现 | 第34-35页 |
4.3.2 PC上位机软件设计 | 第35-39页 |
4.3.2.1 PC上位机框架设计 | 第36-38页 |
4.3.2.2 PC上位机界面设计与实现 | 第38-39页 |
4.3.3 Android客户端APP设计与实现 | 第39-43页 |
4.4 本章小结 | 第43-44页 |
第5章 RBF神经网络对分级响应机制的优化 | 第44-57页 |
5.1 人工神经网络概述 | 第44-47页 |
5.1.1 神经元模型 | 第44-46页 |
5.1.2 神经网络的特点 | 第46-47页 |
5.2 RBF神经网络 | 第47-51页 |
5.2.1 RBF神经网络的原理与结构 | 第47-49页 |
5.2.2 RBF神经网络的学习算法 | 第49-51页 |
5.3 分级响应机制的优化及案例分析 | 第51-56页 |
5.3.1 优化思路及方法 | 第51-52页 |
5.3.2 案例分析 | 第52-56页 |
5.4 本章小结 | 第56-57页 |
第6章 系统测试结果及分析 | 第57-63页 |
6.1 ZigBee节点通信及无线传输质量测试 | 第57-58页 |
6.2 PC上位机与Android手机的通信测试 | 第58-59页 |
6.3 用水量和温度监控测试 | 第59-61页 |
6.4 分级响应机制测试 | 第61-62页 |
6.5 本章小结 | 第62-63页 |
结论 | 第63-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-68页 |
作者简介 | 第68页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第68-69页 |