| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 纸币鉴别及识别技术研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第17-20页 |
| 第2章 基于磁信号检测的纸币鉴别与识别技术研究方案设计 | 第20-36页 |
| 2.1 纸币磁信号特征分析 | 第20-24页 |
| 2.1.1 纸币磁信号分布 | 第20页 |
| 2.1.2 实验平台搭建 | 第20-22页 |
| 2.1.3 磁检测及信号特征分析 | 第22-24页 |
| 2.2 基于模板匹配的信号识别技术仿真研究 | 第24-33页 |
| 2.2.1 数据处理 | 第24-25页 |
| 2.2.2 距离函数模式匹配法 | 第25页 |
| 2.2.3 互相关匹配法 | 第25-27页 |
| 2.2.4 子空间模式识别法 | 第27页 |
| 2.2.5 仿真结果与数据分析 | 第27-33页 |
| 2.3 鉴别与识别技术研究方案设计 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 磁信号处理与特征提取 | 第36-49页 |
| 3.1 磁信号预处理 | 第36-42页 |
| 3.1.1 均值滤波技术 | 第36页 |
| 3.1.2 中值滤波技术 | 第36-37页 |
| 3.1.3 小波变换降噪技术 | 第37-38页 |
| 3.1.4 降噪评价指标 | 第38-40页 |
| 3.1.5 仿真结果分析 | 第40-42页 |
| 3.2 磁信号提取 | 第42-46页 |
| 3.2.1 能量比法 | 第43-44页 |
| 3.2.2 能量差法 | 第44-45页 |
| 3.2.3 仿真结果分析 | 第45-46页 |
| 3.3 磁信号特征提取 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于冠字码磁信号的纸币鉴别算法设计 | 第49-55页 |
| 4.1 冠字码防伪原理 | 第49页 |
| 4.2 最近邻算法设计 | 第49-50页 |
| 4.3 BP 神经网络算法设计 | 第50-53页 |
| 4.3.1 BP 网络模型建立 | 第50-51页 |
| 4.3.2 BP 神经网络构建 | 第51-52页 |
| 4.3.3 BP 网络训练 | 第52-53页 |
| 4.3.4 BP 网络分类 | 第53页 |
| 4.4 鉴别算法验证 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于安全线磁信号的纸币面值识别算法设计 | 第55-71页 |
| 5.1 安全线与支持向量机 | 第55-59页 |
| 5.1.1 安全线 | 第55页 |
| 5.1.2 支持向量机 | 第55-59页 |
| 5.2 SVM 参数优化方法 | 第59-62页 |
| 5.2.1 网格搜索优化 SVM 参数 | 第59页 |
| 5.2.2 粒子群算法优化 SVM 参数 | 第59-60页 |
| 5.2.3 遗传算法优化 SVM 参数 | 第60-62页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第62-70页 |
| 5.3.1 SVM 仿真结果分析 | 第62-63页 |
| 5.3.2 网格搜索优化 SVM 参数仿真结果分析 | 第63-66页 |
| 5.3.3 PSO 优化 SVM 参数仿真结果分析 | 第66-67页 |
| 5.3.4 GA 优化 SVM 参数仿真结果分析 | 第67-69页 |
| 5.3.5 面值识别结果分析 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 本文总结 | 第71-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
