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用于白酒识别的手持式电子鼻系统设计与应用

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题研究背景和意义第11-13页
        1.1.1 白酒种类及成分第11-12页
        1.1.2 白酒识别常用方法第12页
        1.1.3 白酒行业现状与白酒识别存在问题第12-13页
    1.2 电子鼻概述第13-17页
        1.2.1 电子鼻系统组成与工作原理第13-14页
        1.2.2 电子鼻技术发展历程和国内外研究现状第14-17页
        1.2.3 手持式电子鼻简介第17页
    1.3 电子鼻系统应用第17-19页
        1.3.1 电子鼻在食品行业中的应用第17-18页
        1.3.2 电子鼻在酒类识别中的应用第18-19页
    1.4 本文研究内容和章节安排第19-21页
第2章 手持式电子鼻系统硬件设计第21-37页
    2.1 气体传感器第21-23页
        2.1.1 气体传感器种类第21页
        2.1.2 传感器选型第21-23页
        2.1.3 阵列设计第23页
    2.2 传感器气室结构设计与优化第23-25页
        2.2.1 气室设计第23-24页
        2.2.2 结构优化第24-25页
    2.3 气路系统设计与优化第25-27页
        2.3.1 气体采样方式及特点第25-26页
        2.3.2 泵抽式气路系统第26-27页
        2.3.3 泵吹式气路系统第27页
    2.4 手持式电子鼻系统硬件组成第27-33页
        2.4.1 Linux系统板第28-29页
        2.4.2 系统扩展板第29-32页
        2.4.3 其余模块第32-33页
    2.5 手持式电子鼻工作流程及操作方法第33-34页
    2.6 本章小结第34-37页
第3章 手持式电子鼻系统软件设计第37-45页
    3.1 软件整体架构第37-39页
        3.1.1 嵌入式Linux操作系统第37-38页
        3.1.2 基于Qt的嵌入式开发环境第38-39页
    3.2 主程序设计第39-41页
        3.2.1 GUI界面设计第40-41页
        3.2.2 主程序实现第41页
    3.3 采样程序设计第41-43页
        3.3.1 采样流程设计第42页
        3.3.2 采样程序实现第42-43页
    3.4 在线数据处理第43-44页
        3.4.1 数据处理流程设计第43页
        3.4.2 数据处理程序实现第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 白酒识别数据处理与分析第45-55页
    4.1 数据预处理第45-47页
        4.1.1 硬件滤波电路第45-46页
        4.1.2 软件滤波方法第46-47页
    4.2 特征提取与降维第47-49页
        4.2.1 特征提取第47-48页
        4.2.2 特征降维第48-49页
    4.3 模式识别方法第49-54页
        4.3.1 支持向量机第49-51页
        4.3.2 Boosting算法第51-52页
        4.3.3 分类器参数寻优第52页
        4.3.4 基于boosting的单分类支持向量机算法第52-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第5章 手持式电子鼻系统在白酒识别中的应用第55-63页
    5.1 白酒采样第55-56页
        5.1.1 实验材料第55页
        5.1.2 采样条件和方法第55-56页
    5.2 手持式电子鼻在白酒多类分类中的应用第56-58页
        5.2.1 分类器及分类方法第57-58页
        5.2.2 结果分析与讨论第58页
    5.3 手持式电子鼻在白酒真假识别中的应用第58-61页
        5.3.1 分类器及分类方法第58-59页
        5.3.2 结果分析与讨论第59-61页
    5.4 本章小结第61-63页
第6章 总结与展望第63-65页
    6.1 总结第63-64页
    6.2 展望第64-65页
参考文献第65-69页
附录 :部分章节主要符号解释第69-71页
发表论文和科研情况说明第71-73页
致谢第73页

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