一、蓝牙技术在家用电器中的应用（论文文献综述）
许冠炜[1]（2021）在《基于NB-IoT的低压电网漏电监测系统设计》文中提出目前我国城市与农村地区低压线路老化损坏、绝缘短路等漏电流安全问题未得到有效解决,导致漏电事故频繁发生。传统的漏电流检测装置只能实现单相单路捕捉,部分情况下无法准确识别漏电流波形,对漏电故障处无法做出有效研判,也缺少可靠的数据支撑。本文提出了一种新型的基于NB-IoT的低压电网漏电流监测系统,该系统能准确识别漏电流导致的人体触电事故,能够实现漏电流信号的采集并通过NB-IoT模块传输至云平台以及移动终端进行在线实时监测的功能。第一,研究了最常见的几种漏电流故障等效负载的种类,建立了线性负载等效电路模型。针对TT接地系统的低压电网,在电磁暂态仿真软件中建立其模型,将TT接地系统中可能存在的漏电流模型加入电网,同时将等效负载电路模型也接入电网中,进行漏电流特性仿真分析。第二,设计了漏电监测系统总体方案。基于应用场景,设计了硬件电路部分的外形。基于系统总体方案,设计了硬件电路的原理图。以漏电流特性分析为基础,设计了采集模块电路;选择STM32l151型号单片机处理器,设计了控制模块电路;基于上海移远通信技术股份有限公司的LTE BC28 NB-IoT模组,设计了传输模块电路。第三,设计了软件的总体功能流程框架,采用Keil软件进行C语言程序编写来实现。研究了NB-IoT的BC28模块通讯的设置方法与调试流程,通过串口调试软件发送与返回AT指令进行NB通讯测试,并研究了BC模块与电信物联网云服务平台实现对接的方案。最后,在实验室和现场进行实验与调试。在实验室中用传感器采集滑动变阻器模拟的漏电流,传输至云平台,测试系统最基本的软硬件采集传输功能。接着结合手机微信小程序进行现场实验,漏电捕捉装置在凤洋石料厂成功监测出漏电流大小,并传至手机终端。实验结果表明,本课题设计的漏电流监测系统功能基本实现,能有效减少漏电事故发生,提高了低压电网用电安全水平。
王红玉[2]（2021）在《OneNET云平台下基于WiFi的智能家居监控系统的设计与实现》文中研究指明随着物联网技术的发展,人类的生活质量得到极大提升,开始追求更加智能、健康、安全的家居环境,智能家居作为追求高生活品质的必备产品越来越得到人们的青睐。现阶段,在智能家居系统中实现对智能设备的远程控制所需要的编程复杂,服务器成本较高,那么如何高效率低成本的设计一款集成度高的智能家居系统来满足用户所需的家居环境成为各大厂商关注的重点。针对于此,本文提出并设计了一种有助于人们实时了解家居环境信息变化的智能家居远程监控系统。该系统整体设计以OneNET云平台为核心,实现设备控制端和用户终端间的双向通信;基于STM32F103C8T6的主控器控制多种传感器采集家居环境中的温度、湿度、光照强度以及声音等多种数据,利用人体传感器,烟雾传感器,天然气传感器,随时监测是否有人非法进出,环境中气体浓度是否超标等,并通过蜂鸣器报警实现异常信息提醒;然后通过WiFi及MQTT协议将数据上传至OneNET云平台,并以图表的形式进行显示;用户能够利用浏览器WEB和手机APP等实时查看家居环境变化,随时根据数据变化对继电器等执行终端下发指令控制家居设备。同时,在OneNET云平台上设置触发器,家庭环境信息出现异常时会发送邮件提醒用户,用户可以根据收到的邮件判断是否做出紧急措施。最后为了解决日常生活中可能面临的断网问题,增加了蓝牙通信功能,在没有网络的情况下也能通过特有的蓝牙通信实现对家居环境的远程监测与控制。本文设计的智能家居远程监控系统经过多次功能测试,发现该系统功能设计满足要求,各项数据运行稳定,用户可以准确实现对家居设备的控制以及对家居环境的实时监测。基于单片机+无线通信技术+OneNET云平台+MQTT协议+移动智能终端的智能家居解决方案满足用户实时了解家居环境信息变化的同时,也降低了企业的开发成本,缩短了开发流程。该系统除了作为智能家居使用,将来通过调整还可以用于火灾防控,文物保护等多种场景。
石瑛[3]（2019）在《基于ZigBee与WiFi深度结合的智能家居系统的研究与设计》文中认为随着物联网应用技术的发展,人们的生活融入着越来越多网络化、数字化的行为方式。物联网应用技术的一个重要分支便是智能家居,这一分支对于改善人们的生活水平至关重要。近些年来,消费者对家居的舒适性、便捷性有了一定的要求。针对现阶段已有的智能家居系统成本高、功耗大、集成度低等缺陷,分析并选取合适的平台、传感器和无线组网方式,设计了一款成本低、功耗低、集成度高的智能家居系统,该系统具有较好的应用和参考价值。本系统采用STM32微型单片机为处理中枢核心,综合Zig Bee、蓝牙与Wi Fi通信组网技术,以及传感器的应用技术,实现家居环境的智能联网。首先,根据需要设置了一系列用于传感和控制的终端设备,比如温湿度传感器和控制电路通断的继电器等设备;其次,通过Zig Bee无线组网将各个终端设备与STM32微型单片机组网,实现对环境数据的实时监测和上传。再利用蓝牙模块实现用户对系统的智能控制;最后,通过Wi Fi连接至One NET云平台,对采集到的环境数据进行处理,将数据以图表的形式显示在客户端上。本系统在实现多参量传感、数据实时分析以及人机互联等功能的基础上,充分考虑了经济效益,达到了功率和损耗低、成本小、稳定可靠的目标,在实际测试过程中能够安全稳定地实现相关功能。其模块化设计设计的思路满足了不同用户个性化的需求,不仅可用于智能家居,也可在智能安防、智能监测等领域大显身手。
张浩雨[4]（2020）在《基于物联网技术的自动家用电饭煲的设计与实现》文中提出网络技术和通信技术学科的发展及信息化水平的提升为智能家电的发展提供了充分的准备,智能家电迅速发展起来。如今用户已不满足于家电基本性能,用户希望厨房电器更加自动化,减少用于烹饪的时间。本课题拟设计一套适合家庭使用的基于物联网技术的全自动电饭煲,实现从储存到煮饭全过程自动控制,同时具备移动终端APP远程实时控制的功能。本自动电饭煲实现了包括储存、量取、洗米、兑水、煮饭等操作的煮饭全过程自动化,同时自动电饭煲具有联网功能,实现远程控制。系统构成包括自动电饭煲主体和远程控制系统。自动电饭煲主体包括存储装置、量米装置、洗米装置、煮饭装置、推送装置、中央控制器及各装置控制模块;远程控制系统包括主控板、WIFI模块、用户端APP、云端服务器、显示屏五个模块组成。主控板由开关电源、显示电路、通信电路、负载控制回路、按键与信号采集回路等组成,主控板在系统中主要实现本地人机交互、WIFI信号接收、本地状态上报等通信功能,还有传感器信号采集、负载控制功能等。WIFI模块核心功能是通过路由器与云端服务器建立TCP连接实现网络数据传输,将自动电饭煲状态数据透传给云端服务器或APP,也可将APP或云端服务器下发的数据透传给家电,主控板和WIFI模块之间采用UART通信。APP实现远程人机交互,用户通过APP注册登录、远程下发指令控制电饭煲,APP及时更新显示电饭煲运行状态。云端服务器负责用户信息管理、电饭煲运行数据记录与统计等职能。显示屏显示系统工作状态等信息。本文重点介绍了系统主体各个子功能实现方案,包括储米装置、量米装置、洗米装置的软硬件实现方案;远程控制功能的实现方案,包括WIFI组件和主控通信接口的硬件设计方案;用户端APP实现方案,包含APP关键工作流程和代码编写规范,主控板与WIFI模块交互过程中主控软件的工作流程,APP界面设计等。还介绍了系统验收测试方法。
曹仓健[5]（2020）在《小型机器人颈部机构控制技术研究与系统设计》文中进行了进一步梳理随着电子科技技术的快速发展,机器人已经逐渐的进入到人们的生活当中。机器人发展迄今已有近百年历史,国内的机器人更集中于工业机器人,真正能够走到百姓家庭中的机器人少之又少,而从机器人发展的趋势来看,为人类提供便捷或娱乐型的服务机器人将会成为日后的主要研究方向。本文通过对机器人控制系统的深入研究,设计了一种模拟人颈部动作的小型服务类机器人控制系统。本文对人体颈部的运动进行分析并将其动作拆解,通过小型机器人颈部机构模拟颈部的主要动作,并设计出小型机器人颈部机构的运动系统控制方案。使用STM32系列单片机作为系统控制处理器,并对构成其最小系统的各个电路进行了介绍。分析对比了几种常用于机器人控制系统中驱动电机的优缺点,确定使用步进电机作为控制系统驱动电机。对小型机器人颈部机构的运动进行运动学分析,并对各关节的空间运动轨迹进行规划,同时在控制系统中加入蓝牙远程控制方式,使小型机器人颈部机构的运动控制系统更加灵活且智能化。根据小型机器人颈部机构的机械结构特点,将机器人各关节与人体进行关节部位的动作映射,根据各关节的运动限幅,在关节活动范围内为其设计基础的舞蹈动作,亦可通过蓝牙连接方式自定义机器人的姿态。由于该运动控制系统使用步进电机来驱动每个关节的运动,因此对步进电机在运行中出现的丢步情况进行分析排除,确定了因电机在启动和停止时的加减速过程不充分导致步进电机出现丢步及噪音等问题。本文分析对比了三种常用于步进电机中的控制算法,确定采用七段式S型控制算法来作为关节驱动电机控制算法,使用MDK5软件对S型控制算法进行仿真,根据仿真输出的脉冲图像验证了S型控制算法的正确性。
王慕雪[6]（2020）在《物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告》文中进行了进一步梳理从物联网概念出现至今,我国一直十分注重物联网的发展,发展物联网已成为落实创新、推动供给侧改革、实现智慧城市的重要举措。学习借鉴国外物联网领域的前沿研究成果对我国物联网研究与建设具有重要价值。本次翻译实践报告以《物联网:技术、平台和应用案例》（The Internet of Things:Enabling Technologies,Platforms,and Use Cases）为翻译素材,重点对科技术语翻译进行分析总结。物联网英语术语作为科技英语术语的一种,具有专业性强、语义严谨等特点,本次翻译实践报告将原文中出现的术语分为已有规范译文的物联网英语术语和未有规范译文的物联网英语术语两类,继而开展调查分析工作。对已有规范译文的术语,重点是甄别行业领域,选取规范译文,并从缩略词、复合词和半技术词三个方面总结术语的翻译方法,为术语翻译提供指导;对尚未有规范译文的术语,基于术语特征和已有术语翻译方法,提出直译法、拆译组合法、不译法以及多种译法结合等翻译方法,并结合实例进行了具体说明。希望本实践报告能够为从事科技类文献翻译工作的译者提供一定参考。
教育部[7]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中认为教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
李鑫[8]（2020）在《家庭服务机器人多任务指令理解系统设计》文中进行了进一步梳理随着物联网与人工智能相结合形成了人工智能物联网技术,以及中国的人口老龄化社会的到来以及生活节奏的加快,家庭服务机器人的需求也开始增加。国内外家庭服务机器人行业市场按年27%规模增长及2019年预计达158.4亿元,并且目前世界上发展机器人的48个国家中有25个国家涉及服务型机器人的开发,故将研究重点放在了家庭服务机器人智能化的指令理解这一关键领域,并针对现有技术采用的基于云计算对单任务的指令理解存在任务单个和安全问题,设计了在边缘位置的家庭服务机器人多任务指令理解系统,其特点在于使用语音交互,可以理解包含多个任务的自然语言指令,并且将推理模型部署在本地达到保护用户隐私的目的。本系统采用C/S架构的方式,以用户APP和树莓派作为一个子系统,分别为客户端与服务器,以树莓派和家用设备APP作为一个子系统,分别为客户端与服务器。在用户APP上实现了语音识别的功能,在树莓派上实现了模型推理的功能,以及实现了客户端与服务器端通过蓝牙进行通信的功能。论文的研究内容主要体现在如下几个方面:其一,分析了国内外人工智能物联网发展现状,研究了国内外机器人指令理解技术、自然语言处理技术以及多标签文本分类算法的发展,将多任务指令理解任务转化为多标签文本分类任务。自然语言处理技术中研究了静态词向量以及预训练语言模型,静态词向量中研究了统计语言模型、One-Hot编码、神经网络语言模型以及Word2Vec等技术,预训练语言模型中研究了ELMo、GPT、BERT以及ALBERT等模型,提出字符作为模型的输入以及使用ALBERT作为本次实验的预训练语言模型。同时还研究了深度神经网络CNN、RNN、LSTM以及Transformer,根据CNN通过卷积计算提取序列局部语义特征的特点以及Transformer通过Self-Attention计算提取序列全局语义特征的特点,提出了使用CNN-Transformer网络来提取文本序列的语义特征。通过对多标签文本分类算法研究,采用了基于软注意力机制的分类器。研究了多种激活函数的输入输出特质那个,提出在CNN层使用Re LU函数,在Transformer层使用GELU函数。最后,提出了基于ALBERT的CNN-Transformer Attention模型。其二,实现了多种多任务指令理解模型,并对这些模型的评估结果进行了分析。通过对比,本文提出的模型效果最好,在准确匹配率上比CNN-LSTM模型高7.35%,比基于ALBERT的CNN-Transformer模型高2.79个百分点。其三,分析了系统的需求,设计了系统的总体结构,完成了用户手机APP、树莓派、家用设备APP的功能,然后对系统进行了仿真以及模型运行的分析。最后,系统完成一个流程所需的时间大约是700毫秒,满足系统的实时性要求。用户APP、树莓派、家用设备APP三部分的有机整合,构成了一套完整的基于边缘位置的家庭服务机器人多任务指令理解系统,因此本文的研究成果对促进家庭服务机器人的智能化具有一定的意义和参考价值。
石跃鹏[9]（2019）在《面向智能家居的ZigBee-WiFi网关研制与应用》文中提出随着科技的进步,智能家居逐渐成为人们研究的热点。家庭网关作为智能家居系统的核心,主要负责智能家居系统网络的搭建与维护、数据的传输与处理、电器设备的集中管控等。本文从智能家居、短距离无线通信等技术的发展特点出发,针对当前家庭网关的缺陷以及家庭内部网络的特点,研发了一款ZigBee与WiFi短距离无线通信技术融合且通用性强的智能家居网关,本文主要内容如下:首先,对嵌入式Linux、ZigBee组网、WiFi组网技术进行介绍,在需求分析的基础上确定基于ARM-Linux开发平台将ZigBee与WiFi组网技术结合的网关总体方案。进一步,对智能家居网关硬件部分进行整体设计,确定ARM9主控制器S3C2440A与ZigBee协调器CC2530组合的网关硬件主体结构,对智能家居系统下的温湿度、气体、新风机、照明、窗帘等无线终端节点进行硬件设计。同时,对网关整体软件进行设计,包括创建交叉编译链、Linux系统内核剪裁与移植、建立SQLite3数据库、搭建Qt交叉开发环境等,基于ARM-Linux平台进行多进程程序框架、共享内存与SQLite3数据库组合存储的软件设计,以及对ZigBee协调器与WiFi模块的软件设计、TCP服务器与客户端的应用层通信协议设计,并结合总体需求自主开发匹配的ARM-Linux端上位管理软件与PC-Windows端上位管理软件。另外,从机器学习与智能家居相结合的研究出发,基于本文搭建的实验平台提出基于随机森林与XGBoost机器学习算法的融合模型,通过公共数据集对融合模型进行家庭电器用电事件识别、家庭电器负荷状态预测,并且设计线下预测与线上管理结合的系统节能策略,在PC-Windows端上位软件中设计节能实验界面并在网关整体测试环节对节能策略进行仿真实验。最后,基于ZigBee-WiFi网关搭建整体测试环境,对ZigBee-WiFi网关进行数据采集、设备控制、节能仿真演示等功能测试,并分别对ZigBee、WiFi进行网络性能测试。测试结果表明,该网关稳定可靠,满足本文网关设计的综合需求。
崔冰一[10]（2015）在《基于Android手机的蓝牙智能家居系统开发及干扰抑制研究》文中研究说明本文依托于长春市吉海测控技术有限责任公司“应用于智能家居综合布线的蓝牙测控技术系统开发”项目，旨在研究一种基于Android手机的智能家居蓝牙远程控制系统，并对实际使用中存在的电磁干扰问题进行了抑制研究。测试证明该系统可有效克服家居系统中标准不一、造价过高、安装费时、难以被用户学习的缺点，更利于智能家居系统的广泛应用。本文主要完成工作如下：1、将系统设计为远程控制端、家庭内部控制端、控制终端三部分，并使用eclipse软件平台在Android手机平台上实现，进行不同控制端手机的嵌入式软件开发，为使用者构建友好的人机接口界面。并且在控制执行完成后，添加短信告知控制终端状态的功能，使得用户在远程也能实时掌握家中电器变化状态，保障了系统的高度安全性。2、对系统进行实际测试，分析了家居环境中存在的多种电磁辐射干扰，对其中影响最大的短距离无线通信协议WiFi的特性进行了分析，对比蓝牙技术的特性，发现二者不可避免的会造成一定概率的数据包碰撞，发生相互干扰。3、利用蓝牙与WiFi周期平稳信号的谱冗余特性，应用频移滤波器实现未受干扰的频谱分量对受干扰被切除的频谱分量进行估计或修复，提出了一种接收端的干扰抑制算法，该算法采用频移滤波器结合盲自适应算法，以频移滤波器利用接收信号中未被干扰的部分恢复有用信号，再结合CMA-DD盲自适应算法，减少算法收敛时间，降低最小均方误差MSE，实时更新频移滤波器的权值，从而有效地把有用信号从与之频谱重叠的干扰中提取出来。通过Matlab仿真实验，验证了文中提出算法的可行性和有效性。使得所开发的蓝牙智能家居系统更具备实际应用价值。
二、蓝牙技术在家用电器中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、蓝牙技术在家用电器中的应用（论文提纲范文）
（1）基于NB-IoT的低压电网漏电监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 应用与研究现状 |
| 1.2.1 信息传输技术的应用现状 |
| 1.2.2 漏电流检测技术研究现状 |
| 1.2.3 漏电监测系统研究现状 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 |
| 1.4 论文安排 |
| 第二章 低压电网漏电流特性分析 |
| 2.1 漏电流的类型 |
| 2.1.1 正弦交流漏电流 |
| 2.1.2 脉动直流漏电流 |
| 2.1.3 平滑直流漏电流 |
| 2.2 漏电流故障线性负载等效电路模型 |
| 2.2.1 人体等效电路模型 |
| 2.2.2 水泥等效电路模型 |
| 2.2.3 木材等效电路模型 |
| 2.3 低压电网正常漏电流 |
| 2.3.1 线路对地分布电容产生的漏电流 |
| 2.3.2 家用电器电容性及电阻性漏电 |
| 2.4 低压电网建模与漏电流仿真分析 |
| 2.4.1 仿真软件的选择 |
| 2.4.2 低压电网建模 |
| 2.4.3 木材与水泥等效电路漏电流仿真分析 |
| 2.4.4 人体等效电路模型漏电流仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 漏电监测系统硬件设计 |
| 3.1 漏电监测系统整体设计方案 |
| 3.1.1 方案设计的原则及目的 |
| 3.1.2 整体结构的设计 |
| 3.1.3 设计的关键技术 |
| 3.2 硬件外观以及应用场景 |
| 3.3 主板电路设计 |
| 3.3.1 控制模块电路设计 |
| 3.3.2 采集模块电路设计 |
| 3.3.3 传输模块电路设计 |
| 3.3.4 电源模块电路设计 |
| 3.3.5 液晶显示和控制电路设计 |
| 3.3.6 触摸按键处理电路设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 软件的设计和NB-IoT通信的实现 |
| 4.1 软件设计与实现 |
| 4.1.1 软件开发工具 |
| 4.1.2 软件总体工作流程 |
| 4.1.3 系统初始化 |
| 4.1.4 网络连接 |
| 4.1.5 数据采集处理 |
| 4.1.6 数据发送 |
| 4.2 BC28 模组的通讯 |
| 4.2.1 BC28 模组的通讯指令 |
| 4.2.2 BC28 模组的通讯设置 |
| 4.3 BC28 模组与电信物联网云平台对接设置 |
| 4.3.1 云平台的项目创建设置 |
| 4.3.2 云平台的产品开发设置 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 漏电监测系统功能测试 |
| 5.1 云平台测试 |
| 5.1.1 物联网平台的介绍 |
| 5.1.2 电信物联网云平台 |
| 5.1.3 模拟漏电流现象 |
| 5.1.4 结合云平台的系统功能测试 |
| 5.2 移动终端测试 |
| 5.2.1 移动终端介绍 |
| 5.2.2 现场测试环境说明 |
| 5.2.3 结合移动终端的系统功能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 BC28模块网络连接程序 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（2）OneNET云平台下基于WiFi的智能家居监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外智能家居发展现状 |
| 1.3 论文主要内容及组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统相关技术及方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 器件选型方案论证 |
| 2.2.1 单片机选型 |
| 2.2.2 液晶屏选型 |
| 2.3 无线通信技术 |
| 2.3.1 几种常用的无线通信技术 |
| 2.3.2 WiFi技术简介 |
| 2.3.3 蓝牙技术简介 |
| 2.4 物联网系统平台方案论证 |
| 2.4.1 阿里云平台 |
| 2.4.2 腾讯云平台 |
| 2.4.3 中国移动物联网平台OneNET |
| 2.5 物联网平台传输协议方案论证 |
| 2.5.1 几种传输协议比较 |
| 2.5.2 MQTT协议介绍 |
| 2.6 系统总体方案设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统硬件电路设计 |
| 3.1 主控器设计 |
| 3.1.1 STM32 单片机 |
| 3.1.2 STM32F103C8T6 的最小系统电路图 |
| 3.1.3 STM32ADC介绍 |
| 3.2 监控数据采集电路设计 |
| 3.2.1 按键输入开关电路设计 |
| 3.2.2 温湿度采集电路设计 |
| 3.2.3 光照强度采集电路设计 |
| 3.2.4 电池电压采集电路设计 |
| 3.2.5 声音采集电路设计 |
| 3.2.6 人体感应信号采集电路设计 |
| 3.2.7 烟雾采集电路设计 |
| 3.2.8 天然气采集电路设计 |
| 3.3 OLED液晶屏显示模块电路 |
| 3.4 无线通信电路设计 |
| 3.4.1 ESP8266WiFi模块介绍 |
| 3.4.2 WiFi通信电路设计 |
| 3.4.3 蓝牙通信电路设计 |
| 3.5 终端执行电路设计 |
| 3.5.1 RGB灯电路设计 |
| 3.5.2 继电器电路设计 |
| 3.5.3 蜂鸣器电路设计 |
| 3.6 电源管理电路设计 |
| 3.7 系统硬件实物图 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统终端主程序设计 |
| 4.2 数据采集程序设计 |
| 4.2.1 按键输入开关程序设计 |
| 4.2.2 温湿度数据采集程序设计 |
| 4.2.3 光照和电池电压采集程序设计 |
| 4.2.4 声音等多种数据采集程序设计 |
| 4.3 OLED显示程序设计 |
| 4.4 无线通信程序设计 |
| 4.4.1 WiFi ESP8266 程序设计 |
| 4.4.2 蓝牙HC-05 控制程序设计 |
| 4.5 MQTT传输协议程序设计 |
| 4.6 物联网控制台应用程序创建 |
| 4.6.1 产品与设备创建 |
| 4.6.2 数据流查看 |
| 4.6.3 编辑监控界面 |
| 4.6.4 设置触发器 |
| 4.7 终端执行程序设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统功能的调试与测试 |
| 5.1 调试工具与系统安装 |
| 5.1.1 硬件调试工具 |
| 5.1.2 软件调试工具 |
| 5.1.3 系统的安装 |
| 5.2 设备接入测试 |
| 5.2.1 设备接入云平台测试 |
| 5.2.2 设备接入蓝牙测试 |
| 5.3 数据同步采集测试记录 |
| 5.3.1 温湿度测试记录 |
| 5.3.2 光照强度测试记录 |
| 5.3.3 声音测试记录 |
| 5.3.4 人体感应测试记录 |
| 5.3.5 烟雾测试记录 |
| 5.3.6 天然气测试记录 |
| 5.4 客户端控制测试 |
| 5.4.1 按钮测试 |
| 5.4.2 RGB灯测试 |
| 5.4.3 蜂鸣器测试与继电器测试 |
| 5.4.4 触发器警报测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）基于ZigBee与WiFi深度结合的智能家居系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 智能家居概述 |
| 1.3 国内外发展情况 |
| 1.4 本文主要研究内容与意义 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 第二章 智能家居相关技术方案介绍 |
| 2.1 通信组网技术 |
| 2.2 ZigBee无线通信 |
| 2.3 WiFi技术简介 |
| 2.4 蓝牙技术简介 |
| 2.5 STM32单片机控制平台 |
| 2.6 One NET云平台 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 智能家居系统的设计与功能实现 |
| 3.1 系统整体功能结构 |
| 3.2 传感器模块设计方案 |
| 3.3 系统整合与数据交互方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统性能测试 |
| 4.1 传感性能测试 |
| 4.2 无线开关性能测试 |
| 4.3 数据云同步测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 致谢 |
（4）基于物联网技术的自动家用电饭煲的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自动电饭锅研究现状 |
| 1.2.2 物联网的研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及研究方法 |
| 1.3.1 课题研究内容 |
| 1.3.2 课题研究方法 |
| 1.3.3 论文的基本结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 自动电饭煲系统设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统结构设计 |
| 2.2.1 系统总体结构 |
| 2.2.2 存储装置 |
| 2.2.3 量米装置 |
| 2.2.4 洗米装置 |
| 2.2.5 煮饭装置 |
| 2.2.6 推送装置 |
| 2.3 控制系统硬件设计 |
| 2.3.1 控制系统硬件结构 |
| 2.3.2 中央控制器 |
| 2.3.3 电源管理模块 |
| 2.3.4 控制面板模块 |
| 2.3.5 传感器模块 |
| 2.3.6 驱动模块 |
| 2.4 控制系统程序设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 远程控制系统设计 |
| 3.1 物联网技术框架 |
| 3.2 远程控制方案选择 |
| 3.3 远程控制系统总体设计目标 |
| 3.3.1 WIFI配网 |
| 3.3.2 APP局域网控制 |
| 3.3.3 WIFI模块的功耗要求 |
| 3.4 远程控制系统功能需求 |
| 3.4.1 系统用户分析 |
| 3.4.2 自动电饭煲WIFI模块核心功能 |
| 3.4.3 用户端APP核心功能 |
| 3.4.4 云端服务器模块的核心功能 |
| 3.5 远程控制系统设计原则 |
| 3.5.1 系统协议需求 |
| 3.5.2 UART通信基本原则 |
| 3.5.3 系统安全设计原则 |
| 3.6 物联网远程控制系统硬件设计 |
| 3.7 物联网远程控制系统软件设计 |
| 3.7.1 WIFI模块工作模式 |
| 3.7.2 WIFI模组启动流程 |
| 3.7.3 主控板与WIFI模块交互流程 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 手机客户端设计与实现 |
| 4.1 Android系统架构 |
| 4.1.1 应用程序 |
| 4.1.2 应用程序框架 |
| 4.1.3 Android运行时 |
| 4.1.4 系统库 |
| 4.1.5 Linux内核 |
| 4.2 终端用户APP实现方案 |
| 4.2.1 用户端APP关键流程 |
| 4.2.2 Andriod平台APP软件开发 |
| 4.3 配置准备 |
| 4.3.1 注册和登录界面设计 |
| 4.3.2 绑定家电 |
| 4.4 主要功能介绍 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统功能测试 |
| 5.1 系统本地功能测试 |
| 5.1.1 量米功能 |
| 5.1.2 洗米功能 |
| 5.1.3 系统稳定性 |
| 5.2 用户端远程控制功能测试 |
| 5.2.1 WIFI模块功能测试 |
| 5.2.2 手机客户端APP测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（5）小型机器人颈部机构控制技术研究与系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外服务机器人研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国外服务类机器人的研究现状 |
| 1.2.2 国内服务类机器人研究现状 |
| 1.2.3 服务机器人技术发展趋势 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 小型机器人颈部动作分析与机构方案 |
| 2.1 人体颈部动作分析 |
| 2.2 运动系统控制方案 |
| 2.2.1 颈部动作模拟 |
| 2.2.2 运动系统设计方案 |
| 2.2.3 机器人位置反馈及控制信号的传递 |
| 2.3 机器人关节机构设计 |
| 2.3.1 颈部回转机构设计 |
| 2.3.2 颈部俯仰和侧摆动作设计 |
| 2.3.3 额外动作关节 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 小型机器人颈部机构控制系统硬件设计 |
| 3.1 控制芯片选型 |
| 3.2 STM32F103R8T6 核心控制器简介 |
| 3.3 STM32F103R8T6 最小系统 |
| 3.3.1 电源电路 |
| 3.3.2 BOOT启动电路 |
| 3.3.3 复位电路与时钟电路 |
| 3.4 步进电机 |
| 3.4.1 关节驱动电机选择 |
| 3.4.2 步进电机分类 |
| 3.4.3 两相四线混合式步进电机工作原理 |
| 3.4.4 步进电机参数与特性 |
| 3.4.5 微型两相四线步进电机选型 |
| 3.5 A4988驱动器 |
| 3.6 SV01-103位置反馈传感器 |
| 3.7 蓝牙功能 |
| 3.7.1 蓝牙通信控制 |
| 3.7.2 HC-05蓝牙模块 |
| 3.8 控制系统硬件框图 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 小型机器人运动学分析 |
| 4.1 小型机器人正向运动学分析 |
| 4.1.1 D-H参数定义 |
| 4.1.2 D-H坐标系建立 |
| 4.1.3 运动学正解 |
| 4.2 小型机器人逆向运动学分析 |
| 4.3 空间运动轨迹规划 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 小型机器人动作设计及步进电机控制算法 |
| 5.1 机器人舞蹈动作设计 |
| 5.1.1 机器人与人体肢体映射 |
| 5.1.2 各关节限幅 |
| 5.1.3 舞蹈动作设计 |
| 5.2 步进电机运行算法 |
| 5.2.1 直线型控制算法 |
| 5.2.2 指数型控制算法 |
| 5.2.3 七段式S型控制算法 |
| 5.3 S型控制算法仿真验证 |
| 5.3.1 MDK开发平台 |
| 5.3.2 仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A STM32F103R8T6 原理图 |
| 致谢 |
（6）物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 翻译任务与过程描述 |
| 1.1 翻译任务介绍 |
| 1.2 翻译文本描述 |
| 1.3 翻译工具介绍 |
| 1.4 翻译过程设计 |
| 第二章 术语与物联网英语术语 |
| 2.1 术语及术语翻译方法 |
| 2.2 物联网英语术语特征 |
| 2.3 物联网英语术语翻译方法 |
| 第三章 翻译案例分析 |
| 3.1 已有规范译文的物联网英语术语 |
| 3.1.1 缩略词术语 |
| 3.1.2 术语中的复合词 |
| 3.1.3 术语中的半技术词 |
| 3.2 未规范的物联网英语术语 |
| 3.2.1 直译法 |
| 3.2.2 拆译组合法 |
| 3.2.3 不译法 |
| 3.2.4 多种译法结合法 |
| 第四章 总结与反思 |
| 4.1 翻译总结 |
| 4.2 翻译问题与不足 |
| 参考文献 |
| 附录1 术语表 |
| 附录2 原文 |
| 附录3 译文 |
| 致谢 |
（8）家庭服务机器人多任务指令理解系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 人工智能物联网发展现状分析 |
| 1.2.2 自然语言处理研究现状分析 |
| 1.2.3 机器人指令理解研究现状分析 |
| 1.2.4 多标签文本分类研究现状分析 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 |
| 第2章 自然语言处理理论知识研究 |
| 2.1 深度神经网络的研究 |
| 2.1.1 卷积神经网络研究 |
| 2.1.2 循环神经网络与LSTM研究 |
| 2.1.3 Transformer研究 |
| 2.2 词向量研究 |
| 2.2.1 统计语言模型研究 |
| 2.2.2 One-Hot编码研究 |
| 2.2.3 神经网络语言模型研究 |
| 2.2.4 Word2Vec算法研究 |
| 2.3 预训练语言模型研究 |
| 2.3.1 迁移学习研究 |
| 2.3.2 ELMo预训练语言模型研究 |
| 2.3.3 GPT预训练语言模型研究 |
| 2.3.4 BERT预训练语言模型研究 |
| 2.4 多标签文本分类算法研究 |
| 2.5 激活函数研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多任务指令理解模型设计与实现 |
| 3.1 多任务指令理解模型设计 |
| 3.1.1 多任务指令理解模型输入模块设计 |
| 3.1.2 预训练语言模型模块设计 |
| 3.1.3 特征提取模块设计 |
| 3.1.4 分类模块设计 |
| 3.2 .多任务指令理解模型概要 |
| 3.3 多任务指令理解模型实现 |
| 3.3.1 基于CNN的模型实现 |
| 3.3.2 基于LSTM的模型实现 |
| 3.3.3 基于CNN-LSTM的混合模型实现 |
| 3.3.4 基于ALBERT的 CNN-Transformer Attention模型实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多任务指令理解模型结果分析 |
| 4.1 数据与评估指标的分析 |
| 4.2 损失函数及优化算法研究 |
| 4.3 多任务指令理解模型评估结果分析 |
| 4.3.1 基于CNN的模型结果分析 |
| 4.3.2 基于LSTM的模型结果分析 |
| 4.3.3 基于CNN-LSTM的混合模型结果分析 |
| 4.3.4 基于ALBERT的 CNN-Transformer Attention模型结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统设计与仿真 |
| 5.1 系统需求分析与结构设计 |
| 5.2 用户APP客户端设计与开发 |
| 5.3 机器人系统设计与开发 |
| 5.4 系统仿真与模型运行分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（9）面向智能家居的ZigBee-WiFi网关研制与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 智能家居的发展现状 |
| 1.3 短距离无线通信技术的发展现状 |
| 1.4 机器学习在智能家居领域的发展现状 |
| 1.5 论文研究内容和结构 |
| 第二章 网关总体方案设计 |
| 2.1 网关的需求分析 |
| 2.2 网关通信方式论证 |
| 2.3 网关整体框架设计 |
| 2.4 网关涉及的关键技术 |
| 2.4.1 Linux操作系统 |
| 2.4.2 ZigBee协议组网 |
| 2.4.3 WiFi协议组网 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于融合模型的智能家居系统节能策略 |
| 3.1 机器学习相关算法 |
| 3.1.1 随机森林算法介绍 |
| 3.1.2 XGBoost算法介绍 |
| 3.2 建立家用电器融合模型 |
| 3.2.1 数据来源与预处理 |
| 3.2.2 模型创建与参数调优 |
| 3.2.3 模型的融合方法 |
| 3.3 基于融合模型的家用电器用户行为分析 |
| 3.3.1 数据来源与预处理 |
| 3.3.2 家用电器事件识别效果测试 |
| 3.4 基于融合模型的家用电器负荷状态预测 |
| 3.4.1 数据来源与预处理 |
| 3.4.2 家用电器负荷状态预测测试 |
| 3.5 智能家居系统节能策略设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 网关整体硬件设计 |
| 4.1 网关硬件总体架构 |
| 4.2 智能家居网关控制器选型 |
| 4.2.1 主控制器S3C2440A |
| 4.2.2 控制器CC2530F265 |
| 4.3 终端节点功能模块电路设计 |
| 4.3.1 环境采集终端节点电路设计 |
| 4.3.2 电动窗帘终端节点电路设计 |
| 4.3.3 灯光调节终端节点电路设计 |
| 4.3.4 新风机控制终端节点电路设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 网关整体软件设计 |
| 5.1 系统软件总体架构 |
| 5.2 搭建嵌入式Linux开发平台 |
| 5.2.1 安装交叉编译器 |
| 5.2.2 Linux内核的剪裁与移植 |
| 5.2.3 SQLite3 数据库编译与移植 |
| 5.2.4 Linux下 Qt安装与交叉环境配置 |
| 5.3 智能家居网关软件设计 |
| 5.3.1 ARM-Linux控制器软件设计 |
| 5.3.2 ZigBee协调器软件功能设计 |
| 5.3.3 WiFi模块软件功能实现 |
| 5.4 应用层网络协议设计 |
| 5.4.1 请求节点信息 |
| 5.4.2 发送节点命令 |
| 5.5 智能家居系统管理软件设计 |
| 5.5.1 管理软件设计方案 |
| 5.5.2 ARM-Linux端管理软件设计 |
| 5.5.3 PC-Windows端管理软件设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 网关整体功能测试 |
| 6.1 搭建整体测试平台 |
| 6.2 ARM-Linux端管理软件功能测试 |
| 6.2.1 用户登陆实现 |
| 6.2.2 数据采集实现 |
| 6.2.3 设备控制实现 |
| 6.3 PC-Windows端管理软件功能测试 |
| 6.3.1 数据上传实现 |
| 6.3.2 设备控制实现 |
| 6.3.3 历史数据查询 |
| 6.3.4 节能策略实现 |
| 6.4 ZigBee-WiFi网关网络性能测试 |
| 6.4.1 网络接口通信测试 |
| 6.4.2 ZigBee子网传输性能测试 |
| 6.4.3 WiFi子网稳定性测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于Android手机的蓝牙智能家居系统开发及干扰抑制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 智能家居与物联网技术介绍 |
| 1.3 智能家居的国内外现状与发展前景 |
| 1.3.1 智能家居的国内外现状 |
| 1.3.2 智能家居的发展前景 |
| 1.4 智能家居使用环境中的电磁干扰 |
| 1.5 本文主要完成工作及内容安排 |
| 第2章 智能家居系统总体方案 |
| 2.1 系统设计功能要求 |
| 2.2 无线通信方式选取 |
| 2.2.1 三大无线技术对比分析 |
| 2.2.2 GSM 网络及 SMS 技术的应用 |
| 2.3 系统设计方案概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统各部分软硬件设计与实现 |
| 3.1 系统软件开发平台及工具介绍 |
| 3.1.1 Android 系统介绍 |
| 3.1.2 软件开发工具 eclipse 介绍 |
| 3.2 用户远程控制端设计 |
| 3.2.1 用户远程控制端功能实现分析 |
| 3.2.2 用户远程控制端软件开发 |
| 3.3 家庭本地控制端 |
| 3.3.1 家庭本地控制端功能实现分析 |
| 3.3.2 家庭本地控制端软件开发 |
| 3.4 家庭内部控制终端 |
| 3.4.1 家庭内部控制终端硬件设计 |
| 3.4.2 家庭内部控制终端软件设计 |
| 3.5 蓝牙智能家居系统调试实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统使用环境中的干扰分析 |
| 4.1 使用环境中的主要电磁干扰成分分析 |
| 4.2 主要干扰信号特征分析 |
| 4.2.1 蓝牙技术综述 |
| 4.2.2 WiFi 技术综述 |
| 4.3 WIFI 对蓝牙干扰模型建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 信号特性分析与滤波器设计 |
| 5.1 信号循环平稳特性分析 |
| 5.1.1 蓝牙信号的循环平稳性分析 |
| 5.1.2 WiFi 信号的循环平稳性分析 |
| 5.2 频移滤波器原理 |
| 5.3 盲自适应算法于滤波器权值更新的应用 |
| 5.3.1 恒模-判决引导算法（CMA-DD） |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统干扰抑制方法仿真 |
| 6.1 干扰抑制效果仿真实验 |
| 6.2 干扰抑制前后效果对比分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 前景展望 |
| 参考文献 |
| 导师与作者简介 |
| 致谢 |
四、蓝牙技术在家用电器中的应用（论文参考文献）
- [1]基于NB-IoT的低压电网漏电监测系统设计[D]. 许冠炜. 福建工程学院, 2021(02)
- [2]OneNET云平台下基于WiFi的智能家居监控系统的设计与实现[D]. 王红玉. 内蒙古大学, 2021(12)
- [3]基于ZigBee与WiFi深度结合的智能家居系统的研究与设计[D]. 石瑛. 南京邮电大学, 2019(03)
- [4]基于物联网技术的自动家用电饭煲的设计与实现[D]. 张浩雨. 广西大学, 2020(07)
- [5]小型机器人颈部机构控制技术研究与系统设计[D]. 曹仓健. 大连交通大学, 2020(06)
- [6]物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告[D]. 王慕雪. 青岛大学, 2020(02)
- [7]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [8]家庭服务机器人多任务指令理解系统设计[D]. 李鑫. 成都理工大学, 2020(04)
- [9]面向智能家居的ZigBee-WiFi网关研制与应用[D]. 石跃鹏. 广东工业大学, 2019(02)
- [10]基于Android手机的蓝牙智能家居系统开发及干扰抑制研究[D]. 崔冰一. 吉林大学, 2015(09)