一、低功耗湿度传感信号无线采集系统设计方案（论文文献综述）
吴浩[1]（2021）在《面向铜矿浮选的无线软测量系统设计》文中进行了进一步梳理浮选技术是当今铜矿选矿最主要的方法并得到了广泛地应用。浮选流程中,铜精矿品位决定了最终产品的质量,因此是整个过程的关键变量。然而在实际生产中,由于浮选过程具有高度的复杂性、非线性,导致该参数的测量耗时较长,难以实时在线测量。此外,现有浮选过程现场多采用有线传感网络,会带来通信线易老化、布线纵横交错等一系列问题,不但影响通讯系统的稳定性,而且给浮选过程控制增加了难度。针对以上问题,论文设计了一种基于ZigBee无线网络与机器学习技术的监测系统,实现了浮选过程铜精矿品位的实时软测量。具体内容如下:首先,针对浮选过程机理复杂、变量间存在大量冗余等问题,提出一种基于非负绞杀—NNG（Nonnegative garrote）与最小二乘支持向量机—LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）相结合的软测量建模算法。LSSVM作为一种新型非线性建模工具,可以充分逼近任意复杂的非线性关系;NNG算法具有删选冗余变量和压缩相应变量系数的性能,能够减少变量间的相关性。将NNG与LSSVM进行有效结合,可以实现浮选过程铜精矿品位的精确软测量。其次,在软测量算法研究的基础上,将MATLAB开发的软测量模型导入IAR开发环境中,通过C语言程序编写得到性能良好的预测模型,并将其程序编译下载到基于ZigBee的嵌入式系统,在所设计的硬件系统上实现基于MATLAB的预测模型移植以及在线应用。再次,对下位机所使用的嵌入式系统的PCB电路板进行了设计,包括嵌入式系统核心板及各个功能模块电路,如485通信电路、串口电路、供电电路、电平转换电路、降压电路等,并进行了硬件的综合调试和性能测试。实验结果表明所设计的硬件无论在布局、布线还是系统的稳定性方面都达到了PCB板厂生产标准。最后,为了进一步达到铜精矿品位值以及现场各参数的实时监测,本文还设计了基于LabVIEW的上位机监控程序,并进行了整个软硬件系统的综合测试。结果表明,该监控系统能够实现铜精矿品位值、现场温湿度等参数的实时测量及监测,达到了企业对关键参数测量精度和实时性的要求。
雷新华[2]（2021）在《基于NB-IoT的采集终端与云监控平台的研究与设计》文中研究表明随着第五代移动通信技术的到来,快速发展的物联网技术逐步深入应用于生活中,远程数据监控平台的研究和应用成为物联网领域的热点。然而应用于无人无源场景的数据监控平台面临着数据采集终端功耗大、多设备数据管理不全面的问题,因此设计一种功耗低、便于管理的数据监控平台具有一定的现实意义。本课题通过对关键器件选型降低了硬件功耗、对基于DPM算法设计降低了终端运行功耗以及通过对云平台的开发方便了对终端采集数据的管理,主要研究内容如下:1、对采集终端的现状进行了详细调研,分析了WiFi、ZigBee、NB-IoT、LoRa和蓝牙等几种主流物联网通信技术发展现状及应用领域,得出结论:NB-IoT网络有着功耗低、接入量广、网络覆盖广、速率低的特点,满足本设计的要求。2、分析了采集终端的功耗组成,得出一些可降低功耗的方法。通过对主流微功耗处理器和通信模块性能的分析比较,选择合适的器件,完成了各个模块的原理分析和电路设计,主要包括电源模块、低功耗STM32L431控制器模块、传感器模块、BC95-G通信模块的设计。对该终端进行测试,结果表明减少非必要器件、选用低功耗元器件、降低供电电压和减小静态电流可降低功耗。3、设计并实现了低功耗采集终端软件。主要包括驱动程序设计、数据采集模块设计、控制模块设计、NB-IoT无线通信模块设计、CoAP数据结构的实现以及基于DPM算法的优化设计。结果表明基于DPM算法的优化设计通过控制各个模块的工作状态可以提高设备的使用时长。4、对云平台设备侧进行开发,将本系统分别负责采集温湿度、光强、有害气体浓度以及位置信息的四个终端数据上传到云平台,实现对数据的存储、分析和显示等功能。构建Web应用实现对终端实时监测、远程控制、异常报警、GPS定位、数据存储、分析以及查看等功能。通过对云平台开发使整个系统变得操作和维护简单,能够满足使用要求。本课题对基于NB-IoT的采集终端与云监控平台进行了开发与测试,结果表明,运行效果符合预期,具有一定的实际应用价值。
钟倩文[3]（2021）在《地震勘探无线采集系统中的网络传输功率自适应控制研究》文中研究说明基于大规模自组织无线传感器网络设计开发地震勘探采集系统是一个重要的研究方向。在该应用研究中,传感器节点的功耗控制被认为是一个研究难点问题。本文以系统中的网络传输功率自适应控制研究为主题,在无线传输网络设计、传感器节点测距算法和功率自适应控制算法三个方面开展研究。根据采集数据由末端采集节点向采集中心站汇聚导致的越靠近采集中心站传输数据量越大的特点,本文提出了高低速率结合的低功耗分簇异构网络设计方案。根据采用的传输协议,将网络划分为由基于IEEE 802.15.4标准的ZigBee协议组成的低功耗、低速率的簇内子网,以及由基于IEEE 802.11b/g/n标准的WiFi协议组成的高速率、高实时性的簇间主干网络。在满足末端采集节点低功耗和低成本要求的同时,又能提高靠近采集中心站端的网络负载能力。传感器节点之间的距离信息在功率自适应控制算法的实现中具有重要作用。结合系统硬件条件,本文提出了融合RSSI和LQI数据的节点测距算法。通过偏移程度分别确定RSSI值和LQI值衰减稳定的数值区间,并根据各自区间内数值偏移程度的大小赋予权值,然后对权值曲面进行二维滑动平均处理,最终通过最小二乘法拟合得到的测距经验模型拥有更高的测距精度和更强的抗干扰能力。无线通信系统中大部分能量消耗都是集中在信号的发射与接收过程中,通过发射功率进行自适应控制能够降低无效的能量消耗、裁剪冗余通信链路并优化网络的整体性能。针对地震勘探无线采集系统中传输网络设计方案的特点,兼顾系统硬件成本和节点的计算能力,本文提出了一种基于K-NEIGH和COMPOW的功率控制算法。该算法首先通过选取合适的K值,确定节点的发射功率大小;然后在节点邻居集内进行最低发射功率的统一,进而实现邻居集内的单向链路修正;最后通过应答机制,确保网络中不存在孤立节点和孤立子网。通过仿真分析将本文提出的测距算法和功率控制算法与现有的方法对比,并在实际环境中进行组网测试,验证了所设计的无线传输网络的合理性,表明了提出的传感器节点测距算法和网络传输功率自适应控制算法的有效性和可靠性。
赵荣庭[4]（2020）在《桥梁支座工况数据无线采集系统研究》文中指出桥梁结构的损伤容易造成重大事故,因此实时采集其关键部位的工况信息就显得至关重要,尤其是对于桥梁重要的传力装置一一支座进行实时工况数据采集。通过支座压力数据能够可靠地获取桥梁结构的应力状态,进而可以预防支座因应力过大而导致的破坏。但目前国内的桥梁支座工况数据仍以人工采集为主,存在节点系统化程度低,线路易损坏,布线安装复杂等不足。为此,本文提出了一种基于ZigBee协议的无线支座压力数据采集网络系统。与传统的采集模式相比,它具有可靠性高、成本低等优势。首先,根据桥梁支座上的受力变形情况,对压力采集系统进行设计需求分析,进而确定系统的总体设计方案。设计了处理器外围电路连接图,给出了系统各模块硬件实现方案。其次,为了确保采集系统的稳定性和可靠性,针对由ZigBee技术地址分配机制所引起的连通性低的缺点,研究设计了一种主要通过链路变化来实现拓扑重构的连通性增强算法,仿真试验表明,本算法的连通性要明显高于ECS算法和ZigBee节点加入算法,具有较好的实用性。然后,对系统进行软件设计,结合Z-Stack协议栈实现了ZigBee的组网,设计了数据管理子系统,对支座压力数据进行实时显示和保存。最后,通过对所设计的各部分模块进行测试,试验结果验证了本系统设计的可行性。
王杰[5]（2020）在《设施农业环境信息低功耗无线采集系统设计》文中研究表明环境信息监控对设施农业生产工作具有重要意义,无线传感器网络技术在设施农业环境信息采集系统中得到了广泛应用,对于不便于架设电源线而采用电池供电的设施环境信息采集系统,如何降低系统能耗、提高电能利用效率已成为研究热点。本文针对这一问题设计了一套低功耗无线环境信息采集系统。本文对系统软硬件结构、组网模式、节能算法等部分进行了研究,开发了一种基于Wi-Fi的无线设施环境信息采集系统,并设计了动态休眠节能算法,实现了系统的低功耗稳定运行。系统由数据采集节点和数据汇聚节点组成,各节点由STM32F103VET6单片机、无线通信模块、环境参数传感器等部分组成。数据采集节点采集环境数据,采集完成后通过无线网络将数据发送至汇聚节点,汇聚节点接收数据后通过无线网络将其发送至服务器。为降低采集系统功耗,设计了三种动态休眠算法,即参数增量计算法、参数增量速度计算法、参数增量加速度计算法。首先在算法中确定环境参数采集周期和参数变化量预设值,参数增量计算法每一周期采集一次数据,将最新采集的参数值与初始时刻参数值做差后确定该段时间内的参数增量,如果参数增量不小于预设值,则开启网络发送该时刻数据,否则不开启网络;参数增量速度计算法和参数增量加速度计算法分别根据单位周期内参数变化量计算参数增量速度和参数增量加速度,根据计算结果确定参数变化量达到预设值所需时间,到达该时间后开启传感器和无线传输通道采集并发送数据。对系统进行组网测试后表明:本系统网络运行稳定、收发数据准确。为了研究不同功耗节点的降能效果,将采集节点按耗能量分为低功耗节点、中等功耗节点和高功耗节点,并设计了节能效果验证试验和数据准确性验证试验。节能效果验证试验表明:对带有高功耗传感器的节点加入三种算法后系统运行时间分别为不加算法时系统运行时间的1.8倍、2.27倍、2.1倍。参数增量速度计算法最节能、参数增量加速度计算法次之、参数增量计算法节能性最低。对三种算法数据准确性试验表明:节点加入三种算法后所采集的数据与理想值偏离率分别为6%、13.5%、6.5%,能够满足一般设施农业环境信息采集系统需求。系统已应用于河北省饶阳县水果温室大棚和河北省武邑县志豪畜牧科技有限公司羊舍。根据用户实际需求,温室大棚选用参数增量加速度计算法、羊舍选用参数增量计算法。系统运行稳定可靠,能耗低,可远程监测设施农业环境参数信息。
向尚志[6]（2020）在《弧焊过程电信号无线采集与接头强度预测系统研究》文中研究说明焊接监测是指通过相关物理传感器,采集并传输焊接过程中的声、光、电等物理信息。对焊接过程焊接信号进行监测,可以及时发现问题,追踪焊接质量,并为改善焊接工艺提供依据。本文基于无线传感网络构建了焊接车间数据监测系统,实现了焊接参数的无线采集,并利用监测数据建立了人工神经网络模型,对焊接接头强度进行了预测。本文首先编写了下位机程序,实现了监测数据的采集并与协调器汇总。焊接电压、电流分别采用KY41霍尔电流传感器、CHV-25P/50霍尔电压传感器进行采集,在CC2530芯片上编写了下位机程序,用于处理传感器数据。霍尔电压传感器和霍尔电流传感器分别输出0-5V和0-3V的电压模拟信号,利用CC2530芯片的ADC功能,将物理信号采集传感器输出的模拟量转换成了数字量。对焊接参数信号进行采集与转换之后,以CC2530芯片作为网络节点构建了ZigBee无线传感网络,将监测数据通过ZigBee网络发送到协调器汇总。接着,本文设计了上位机界面程序以及焊接数据库管理系统。利用C#编程语言编写了上位机界面程序,实现了数据的解析与可视化功能。上位机与协调器通过串口通信传输数据,下位机协调器将监测现场检测数据汇总后通过串口发送,上位机通过串口编程技术对下位机发送数据进行解析,并实现了监测数据的实时数字和图形化显示。利用Mysql数据库软件建立了焊接数据库,可存储和管理焊接工艺参数、焊接监测数据、焊接质量、报警信息以及系统人员信息。通过mysql.data.dll程序集建立了C#与数据库的连接,实现了上位机对数据库的调用。监测系统同时设计了xml配置文档,用户通过修改xml相关参数可以配置数据库、传感器以及网络信息等关键数据,增强了系统的灵活性。本文进一步进行了铝合金MIG焊试验,验证了监测系统监测数据的准确性。分别利用有线通信模块与本监测系统对铝合金焊接过程进行了数据监测,测试了系统数据监测模块功能、数据管理模块功能以及用户管理模块功能。经试验验证,并与有线监测模块相比,本系统能以较高的采样频率实现焊接参数的的监测,准确反映出不同的焊接工艺过程,同时在局域网下实现了监测数据的网络化功能,满足了对焊接过程进行无线远程监测的需求。随后设计了铝合金MIG焊焊接工艺参数,利用本监测系统对焊接过程进行了监测和采集。最后对焊接试样进行拉伸测试获取了其屈服与抗拉强度数据,为构建铝合金MIG焊接头强度预测模型奠定了数据基础。设计了基于人工神经网络的铝合金焊接接头强度预测系统。以焊接试验采集的数据为基础,30组训练数据,6组测试数据,分别将监测数据与设计的焊接工艺参数数据作为输入对模型进行了训练,获得了比较可靠的预测模型。训练结果表明,采用监测数据训练的模型比采用预设参数训练的模型收敛速度更快,预测误差更小,网络精确度更高。利用监测数据训练并预测焊接接头力学具有更好的泛化能力,取得了较好的效果。
李晓英[7]（2020）在《基于光伏能源的智慧农业监管平台研发》文中提出由于智慧农业和光伏能源的发展,近年来光伏能源与智慧农业相结合的产业应用前景越来越广,特别是对于科技较落后的山区及偏远地区,智慧农业及其衍生产业的推广对改变山区的农业运行模式以及落后的经济发挥着巨大的作用,同时也能缓解因劳动力缺乏、生产技术落后,导致的农村劳动力不足等问题。智慧农业在山区及偏远地区最难解决的就是布线导致的成本过高等问题。光伏能源与智慧农业相结合称为光伏农业,光伏农业的发展可以很好的解决智能设备的自供能问题,从而使智慧农业在山区及偏远地区大规模的推广得以实现。基于光伏农业的广泛运用和广阔的发展前景,本文研究内容是基于光伏能源的智慧农业监管平台的研发,文章首先通过分析智慧农业及光伏能源的应用前景,结合农村的地形特征及太阳能电池板采集能源优化等,设计了独特的“伞式”太阳能发电装置为底层设备供能,减少了布线成本,独立的四块太阳能板设计使供能更加稳定,每个采集终端单独供能使每一个设备都是一个独立个体,个体的损坏不影响整体系统的使用,减少了设备的耦合性,避免因其中个体的损坏而影响整个系统,并设计了适合山区环境的“金字塔”型机械结构,无线采集系统以无线低功耗芯片CC2530为处理器核心,以ZigBee协议为技术支持,使用温湿度、光照、风速、雨量传感器采集外界信息,并通过协调器采用串口通信的模式发送给ESP8266WIFI模块,结合GPRS（通用无线分组业务）实现远程无线采集、传输,再通过SSH框架搭建结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序,实现用户通过客服端实时查看农作物生长环境数据,保证用户对农作物的生长环境情况尽在掌握,通过查看、分析历史数据,结合智能机械或无人机技术,可实现农业远程控制、灾变预警、精细化种植等智能管理。
李惠[8]（2019）在《基于WSN采煤机截割含夹矸煤岩振动信号采集研究》文中研究表明采煤机在复杂煤层赋存条件下进行截割含夹矸煤岩作业时,存在工况恶劣、载荷复杂,振动剧烈等不利因素,且井下有线数据采集系统采集截割含夹矸煤岩振动信号存在布线困难、灵活性差和风险高的问题。为此,对采煤机截割含夹矸煤岩振动信号进行无线采集是非常有必要的。依托国家自然科学基金面上项目“夹矸煤岩高效截割滚筒落煤动力学传递规律及结构进化理论研究”（51674134）,首先通过选用低成本、低功耗的ZigBee无线通信技术设计了采煤机截割含夹矸煤岩振动采集系统,并在MG2×55/250-BW型采煤机截割兖矿集团杨村矿17层煤4602工作面（含硫化铁结核及高硬度夹矸）应用背景下,提出整体方案。其次建立了包括采用MSP430F5438微处理器和ADXL345三轴加速度传感器组合设计成数据处理器模块;采用ZigBee的CC2530完成无线通讯模块设计;电源供电模块设计和Z-Stack的终端节点应用层的截割含夹矸煤岩振动采集的无线传感器网络终端节点硬件设计,并通过本质安全电路设计和隔爆外壳封装设计使节点达到矿用电气设备的防爆要求。最后基于IAR Embedded Workbench软件开发Z-Stack协议线,通过实现组网,振动数据无线发送、接受程序设计,并利用Labview上位机平台完成显示、存储、历史查询、实时监测截割振动等功能,在此基础上进行了采煤机截割含夹矸煤岩振动采集的软件设计。通过对采煤机截割含夹矸煤岩振动采集进行了组网测试,捕获数据包、串口测试和上位机显示进行功能验证,并对Labview上得到的振动数据和此型号采煤机在在相同工况条件下进行的ADAMS仿真分析得到的振动数据进行比对分析,通过分析结果验证了设计的可行性,为今后无线采集截割振动信号提供了参考依据。本论文有图48幅,表17个,参考文献80篇。
苏俊盼[9]（2019）在《基于NB-IoT技术的远程采集终端设计与实现》文中认为随着“智慧城市”的快速发展,物联网应用逐步深入到了生活各个方面,远程数据采集系统的研究与应用已经成为物联网领域研究的热点。然而现有无线采集终端功耗大的特点极大的制约了物联网进一步的广泛应用,因此,设计一种功耗低、体积小的远程数据采集终端具有一定的现实意义。本文基于NB-IoT通信网络,通过研究远程采集终端不同状态下的功耗和分析功耗影响因素,设计出一种低功耗远程采集终端系统,并应用于水务行业,进一步验证采集终端的实用价值。在终端硬件设计上,首先详细分析现有可用芯片特性,选择STM8L052C6作为系统中央处理器,选择SIM7020C作为通信模块,然后设计并实现微功耗控制器模块、通讯模块、接口电路、电源模块等电路,保证硬件的低功耗。在终端软件设计上,设计了数据采集软件并以32轮迭代TEA算法进行加密,设计了上下行通信软件以JSON数据格式将数据封装到CoAP协议的Payload部分进行数据传输,设计了传感器模块、通信模块等模块的驱动程序,设计了低功耗管理软件以进一步降低软硬件总体功耗。终端测试结果表明,在3.7V9.8Ah电池容量、采集15分钟/次、传输6小时/次的理想状态条件下,采集终端具有可工作6.8年的低功耗特性,而且该终端具有类似普通IC卡大小的体积小特性。在水务应用测试方面,终端可以与中转服务器进行数据交互,服务器能成功解析、存储、显示数据,表明设计的基于NB-IoT的低功耗远程采集终端具有一定实用价值。
潘春华[10]（2019）在《基于机器学习的南方蔬菜重大害虫识别预警研究》文中提出中国的南方气候温暖、雨水充沛、土壤肥沃,一年四季都适合蔬菜生长。广东省的蔬菜种植面积、生产产量以及消费量都是全国第一。但在蔬菜种植过程中,不可避免会受到虫害的危害,尤其是南方湿润的气候特别适合害虫生长。虫害降低了蔬菜的产量和质量,蔬菜种植人员为了防治虫害,最常用的方法是喷洒农药,从而导致蔬菜农药残留超标,严重影响人们的身体健康,过多喷洒农药对环境也会造成严重的污染。为了能有效防治蔬菜虫害,同时减少农药使用,需要将现代智能信息技术应用在蔬菜害虫防治上,通过建立基于智能的云平台的蔬菜害虫监测预警系统,在虫害发生早期及时发现害虫,掌握害虫种类和发生数量,发出相应的预警信息,使害虫在小范围发生时能及时防治,从而减少农药施用及其对环境的污染,减少虫害带来的经济损失,提高害虫的综合治理水平,实现农业害虫精准防治,促进精准农业的发展。随着现代信息技术的进步,机器学习等智能技术的应用越来越广泛,在各行各业取得了良好的应用效果。目前在关于蔬菜害虫的监测研究中,利用计算机视觉技术、机器学习去研究和监测小体型蔬菜害虫的动态发生规律的较少。论文围绕南方蔬菜主要害虫烟粉虱、黄曲条跳甲、小菜蛾和蓟马等开展调查和研究,建立南方蔬菜重大害虫监测识别预警系统。论文的主要工作如下:（1）设计一种适应场景光照变化的害虫图像数据采集节点装置。传统获取害虫数量种类主要是通过人工在田间采集,费时费力。本文设计的害虫图像数据采集节点装置,可以远程自动采集害虫图像数据。该节点装置包括害虫诱捕模块、能自动采集害虫图像的监测模块、能为装置提供动力的太阳能模块。（2）提出基于形态学与机器学习的蔬菜害虫识别方法。首先使用基于HSV颜色空间的诱捕板区域识别,用形态学方法进行图像去噪声和孔洞填充;第二,采用随机森林的边缘检测算法对害虫目标进行分割提取;第三,使用SIFT对目标害虫图像块进行特征提取,应用K-means对害虫特征进行聚类;第四,采用特征袋（Bag of Features,BOF）模型对害虫图像进行特征表示,构建蔬菜害虫的BOF模型,建立害虫视觉字典,然后使用字典对害虫图像进行处理,统计害虫图像块中各视觉词汇出现的频率,以此构建出害虫图像的描述向量;第五,将BOF模型与SVM分类器结合进而对蔬菜害虫进行分类识别、计数。（3）构建蔬菜虫害发生回归预警模型。首先对机器学习获得的蔬菜害虫数量使用K-means进行聚类等级划分;然后对环境传感器采集的环境数据进行处理,使用主成分分析法对处理后的数据进行降维,得出主成分因子;最后使用回归模型,建立蔬菜虫害发生等级与环境因子相关的预警模型。通过获取环境因子的参数,就可以得出蔬菜虫害发生的等级,为精准指导农业生产提供助力。（4）建立基于云平台的南方蔬菜重大害虫监测识别预警平台。该平台可自动采集蔬菜害虫的图像,对获取的图像进行害虫识别和计数,并将害虫数量信息快速反馈给植保人员,具有广泛的应用前景。（5）进行南方蔬菜害虫识别监测实验和分析。按照所设计的试验方案,在广州市3个不同行政区的农场和科研基地里,分别部署多类型的气象传感器和土壤传感器及无线网络节点,获取高分辨率的害虫图像和环境气象数据,构建环境气象因子与害虫数量的蔬菜害虫预警模型,开展跨区域远距离的综合性网络试验。实验分析害虫图像数据采集节点网络数据传输速度,得出数据传输速度平均为166.77 kbps;综合能量消耗情况和节点传输数据的丢包率,确定传输数据包的大小为1KB以内;分析蔬菜害虫识别监测系统的识别率,通过对蔬菜害虫图像分别进行算法计数和人工计数,识别率整体达到91%,可满足实际应用的需要;最后对蔬菜害虫监测的害虫数量与环境气象数据进行相关性分析,建立蔬菜害虫监测预警模型,其预测准确率达到84%,可以有效地为蔬菜种植人员提供害虫预测、预警支持。论文的主要创新点体现在:设计一种适应场景光照变化的害虫监测无线采集节点;提出基于机器学习的分类识别算法,结合数学形态学、K-means以及视觉词典等算法的蔬菜害虫快速监测算法,算法提高检测的鲁棒性,能够适应部分区域形状变异,而且在匹配过程中能够适应光照变化,从图像中将烟粉虱、黄曲条跳甲、小菜蛾和蓟马四大典型害虫准确识别出来;构建环境气象因子与害虫数量的蔬菜害虫预警模型,为精细农业发展提供重要的技术和信息支撑,为农业生产单位和管理单位提供决策支持,以指导蔬菜种植人员针对虫害的发生及时采取防治措施。
二、低功耗湿度传感信号无线采集系统设计方案（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、低功耗湿度传感信号无线采集系统设计方案（论文提纲范文）
（1）面向铜矿浮选的无线软测量系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铜矿自动化的发展动态 |
| 1.2.2 软测量技术在铜矿浮选中的应用 |
| 1.2.3 无线测控网络的发展现状 |
| 1.3 无线采集系统的整体设计思路 |
| 1.4 论文主要工作及章节内容安排 |
| 第2章 软测量算法设计 |
| 2.1 基于NNG算法的关键变量选择 |
| 2.1.1 NNG算法理论 |
| 2.1.2 NNG算法在浮选过程中的应用 |
| 2.2 基于LSSVM的软测量建模 |
| 2.3 仿真结果与分析 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 软测量建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 ZigBee技术简介 |
| 3.1.1 ZigBee无线网络拓扑结构 |
| 3.1.2 ZigBee无线网络的构成 |
| 3.1.3 ZigBee协议栈的工作流程 |
| 3.1.4 ADC简介 |
| 3.2 核心板硬件资源 |
| 3.2.1 天线及巴伦匹配电路设计 |
| 3.2.2 晶振电路设计 |
| 3.2.3 核心板PCB设计 |
| 3.3 底板硬件资源 |
| 3.3.1 底板供电电路设计 |
| 3.3.2 LCD与 Debug电路设计 |
| 3.3.3 LED与 Key电路设计 |
| 3.3.4 I/O接口电路设计 |
| 3.3.5 FT232 串口电路设计 |
| 3.3.6 底板PCB设计 |
| 3.4 网关板硬件资源 |
| 3.4.1 网关板供电电路设计 |
| 3.4.2 485 电路设计 |
| 3.4.3 CH341A串口电路设计 |
| 3.4.4 网关板PCB设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统下位机软件设计 |
| 4.1 ZigBee协议栈之操作系统抽象层(OSAL) |
| 4.1.1 OSAL运行机理 |
| 4.1.2 OSAL消息队列 |
| 4.2 数据无线传输的实现过程 |
| 4.2.1 ZigBee协调器工作流程 |
| 4.2.2 ZigBee终端设备工作流程 |
| 4.3 数据无线传输的程序设计 |
| 4.3.1 应用层(APP)程序初始化 |
| 4.3.2 ZigBee终端节点程序设计 |
| 4.3.3 ZigBee协调器节点程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统上位机装置界面设计与性能测试 |
| 5.1 LabVIEW串口通信 |
| 5.1.1 虚拟仪器软件架构(VISA) |
| 5.1.2 VISA函数节点引用说明 |
| 5.2 基于上位机程序框图设计 |
| 5.2.1 串口通信程序设计 |
| 5.2.2 浮选现场温湿度数据串口读取程序设计 |
| 5.3 基于上位机监控界面设计 |
| 5.3.1 铜精矿品位值无线软测量监控系统设计 |
| 5.3.2 浮选现场温湿度无线采集监测系统设计 |
| 5.4 系统性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 本研究的创新与不足 |
| 6.2.1 创新之处 |
| 6.2.2 不足之处 |
| 6.3 系统改进与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
（2）基于NB-IoT的采集终端与云监控平台的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题的研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 国外研究现状 |
| §1.2.2 国内研究现状 |
| §1.3 文章的主要内容及章节安排 |
| 第二章 系统总设计 |
| §2.1 通信方式的选择与核心技术介绍 |
| §2.1.1 物联网通信技术 |
| §2.1.2 NB-IoT技术的特点及网络结构 |
| §2.1.3 CoAP协议 |
| §2.1.4 华为云平台 |
| §2.1.5 DPM低功耗算法 |
| §2.2 系统的总体框架设计 |
| §2.3 终端层硬件设计 |
| §2.4 终端层软件设计 |
| §2.5 应用层云平台设计 |
| §2.6 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| §3.1 NB-IoT采集终端各个模块功能 |
| §3.2 电源管理模块 |
| §3.2.1 电源供电管理电路 |
| §3.2.2 降压稳压电路 |
| §3.3 主控模块 |
| §3.3.1 主控芯片选型 |
| §3.3.2 最小系统电路 |
| §3.4 数据采集和指令控制模块 |
| §3.4.1 温湿度检测电路 |
| §3.4.2 光照强度检测模块 |
| §3.4.3 有害气体浓度采集模块 |
| §3.4.4 位置信息采集模块 |
| §3.5 NB-IoT通信模块 |
| §3.6 PCB设计 |
| §3.7 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| §4.1 终端层软件分析 |
| §4.1.1 终端软件系统结构 |
| §4.1.2 终端系统工作流程 |
| §4.2 终端驱动程序设计 |
| §4.2.1 IIC驱动程序 |
| §4.2.2 UART驱动程序 |
| §4.3 数据采集模块设计与实现 |
| §4.3.1 温湿度采集程序设计 |
| §4.3.2 光照强度采集程序设计 |
| §4.3.3 有害气体浓度采集程序设计 |
| §4.3.4 GPS采集程序设计 |
| §4.4 控制模块设计 |
| §4.5 NB-IoT无线通信模块设计 |
| §4.6 CoAP数据结构的实现 |
| §4.7 基于DPM算法的优化设计 |
| §4.7.1 终端运行进程模型 |
| §4.7.2 相关模块的可调节低功耗状态 |
| §4.7.3 基于DPM算法的优化调度方案 |
| §4.8 云平台开发 |
| §4.8.1 云平台设备侧设计 |
| §4.8.2 云平台Web应用设计 |
| §4.9 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| §5.1 终端功能测试 |
| §5.2 软件功能测试 |
| §5.3 性能测试 |
| §5.4 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 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（3）地震勘探无线采集系统中的网络传输功率自适应控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 应用背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地震勘探无线采集传输系统研究现状 |
| 1.2.2 无线传感器网络中的功率自适应控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 地震勘探无线采集传输系统概述 |
| 2.1 无线传感器网络简介 |
| 2.1.1 无线传感器网络特点 |
| 2.1.2 无线传感器网络协议对比 |
| 2.1.3 应用于地震勘探无线采集传输系统中的网络协议分析 |
| 2.2 地震勘探无线采集传输系统组成 |
| 2.2.1 超低频地震检波器 |
| 2.2.2 AD采集与本地存储系统 |
| 2.2.3 无线传输系统 |
| 2.2.4 上位机控制系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于RSSI-LQI加权数据融合的节点测距算法研究 |
| 3.1 测距算法简介 |
| 3.1.1 测距算法分类 |
| 3.1.2 经典测距算法的对比分析 |
| 3.1.3 RSSI和LQI测距算法的局限性 |
| 3.2 基于RSSI-LQI加权数据融合测距算法实现 |
| 3.2.1 RSSI和LQI实际测试数据获取 |
| 3.2.2 数据融合权值计算 |
| 3.2.3 二维滑动平均法平滑权值曲面 |
| 3.3 测距算法仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于K-NEIGH和COMPOW的功率控制算法研究 |
| 4.1 功率控制算法简介 |
| 4.1.1 功率控制算法分类 |
| 4.1.2 经典功率控制算法的对比分析 |
| 4.1.3 K-NEIGH和COMPOW算法的局限性 |
| 4.2 基于K-NEIGH和COMPOW的功率控制实现 |
| 4.2.1 解决链路的单向连通问题 |
| 4.2.2 解决节点最低功率统一性问题 |
| 4.2.3 解决孤立节点与孤立子网问题 |
| 4.2.4 隐藏终端和暴露终端的分析 |
| 4.3 功率控制算法的仿真分析 |
| 4.3.1 仿真环境 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 网络传输功率自适应控制系统的硬件与软件设计 |
| 5.1 系统总体方案设计 |
| 5.2 硬件系统的设计 |
| 5.2.1 硬件开发环境 |
| 5.2.2 AD采集板与主控制板的设计 |
| 5.2.3 无线数据传输板的设计 |
| 5.2.4 板间通信接口的设计 |
| 5.3 软件系统的设计 |
| 5.3.1 软件开发环境 |
| 5.3.2 AD驱动程序与FatFs文件系统移植 |
| 5.3.3 ZigBee和WiFi驱动程序 |
| 5.3.4 板间通信接口驱动程序 |
| 5.3.5 功率控制算法的软件实现 |
| 5.3.6 地震勘探数据采集与无线传输的软件实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 功率控制算法测试 |
| 6.1.1 传感器节点续航能力测试 |
| 6.1.2 ZigBee和WiFi组网测试 |
| 6.1.3 系统可靠性测试 |
| 6.1.4 功率自适应控制测试 |
| 6.2 地震勘探数据采集与无线传输测试 |
| 6.2.1 AD采集与本地存储测试 |
| 6.2.2 采集数据的无线传输测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究成果总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）桥梁支座工况数据无线采集系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 支座工况监测的概述及发展现状 |
| 1.2.1 桥梁支座工况监测的发展现状 |
| 1.2.2 无线网络及ZigBee的研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 桥梁支座工况无线采集系统设计 |
| 2.1 桥梁支座工况简介 |
| 2.1.1 支座构造形式 |
| 2.1.2 支座受力状态分析 |
| 2.2 压力采集系统总体方案 |
| 2.3 传感器节点设计 |
| 2.3.1 传感器选型 |
| 2.3.2 主控模块 |
| 2.3.3 无线通讯模块 |
| 2.3.4 RF无线射频模块 |
| 2.3.5 节点硬件总体实现 |
| 2.4 协调器设计 |
| 2.4.1 串行接口 |
| 2.4.2 JTAG接口 |
| 2.5 电源模块设计 |
| 3 ZigBee网络连通性增强算法研究 |
| 3.1 ZigBee连通性研究概况 |
| 3.1.1 连通性问题分析 |
| 3.1.2 连通性增强算法的研究现状 |
| 3.2 基于链路变化的连通性增强算法方案 |
| 3.3 基于链路变化的连通性增强算法研究 |
| 3.3.1 网络模型与定义 |
| 3.3.2 网路连通性增强算法设计 |
| 3.4 仿真试验与分析 |
| 4 压力采集系统的软件设计 |
| 4.1 数据采集模块软件设计 |
| 4.1.1 基于STM32终端系统软件设计 |
| 4.1.2 串口程序软件设计 |
| 4.2 无线组网软件设计 |
| 4.2.1 ZigBee软件集成开发平台 |
| 4.2.2 Z-Stack协议栈开发 |
| 4.2.3 协调器软件设计 |
| 4.2.4 传感器节点软件设计 |
| 4.3 数据管理系统软件设计 |
| 4.3.1 软件开发环境 |
| 4.3.2 人机交互软件开发 |
| 5 系统试验与分析 |
| 5.1 主要模块测试与分析 |
| 5.1.1 网络时延测试 |
| 5.1.2 网络丢包率测试 |
| 5.2 单片梁加载试验 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）设施农业环境信息低功耗无线采集系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 系统硬件设计 |
| 2.1 硬件系统功能及要求 |
| 2.2 信息采集系统硬件结构 |
| 2.3 核心控制器模块 |
| 2.4 传感器电源电路 |
| 2.5 传感器电源控制电路 |
| 2.6 无线通信模块 |
| 2.7 温室环境参数采集模块选型及配置 |
| 2.7.1 空气温湿度采集模块 |
| 2.7.2 二氧化碳浓度采集模块 |
| 2.7.3 光照强度采集模块 |
| 2.7.4 土壤温湿度采集模块 |
| 2.7.5 参数报警模块 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 系统无线传输网络设计 |
| 3.1 温室无线传输网络功能及要求 |
| 3.2 节点分类 |
| 3.2.1 数据采集节点 |
| 3.2.2 数据汇聚节点 |
| 3.3 网络结构和协议选择 |
| 3.3.1 网络结构选择 |
| 3.3.2 网络通信协议选择 |
| 3.4 组网模式设计 |
| 3.4.1 ESP8266模块特点分析 |
| 3.4.2 组网方案对比 |
| 3.5 系统搭建及组网测试 |
| 3.5.1 系统搭建 |
| 3.5.2 组网测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 动态休眠节能算法设计 |
| 4.1 算法设计思路 |
| 4.2 节能算法设计 |
| 4.2.1 参数增量计算法 |
| 4.2.2 参数增量速度计算法 |
| 4.2.3 参数增量加速度计算法 |
| 4.3 算法验证及数据分析 |
| 4.3.1 试验介绍 |
| 4.3.2 数据分析 |
| 4.4 采集环境数据准确性验证试验 |
| 4.4.1 试验介绍 |
| 4.4.2 数据分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 软件设计与系统应用 |
| 5.1 软件设计功能及要求 |
| 5.2 软件总体设计 |
| 5.3 数据采集节点程序设计 |
| 5.3.1 控制器初始化程序设计 |
| 5.3.2 无线通信模块程序设计 |
| 5.3.3 模拟量采集程序 |
| 5.3.4 数字量采集程序 |
| 5.3.5 报警程序设计 |
| 5.4 数据汇聚节点程序设计 |
| 5.4.1 控制器初始化程序设计 |
| 5.4.2 无线通信模块程序设计 |
| 5.5 节能算法程序设计 |
| 5.6 远程服务器搭建 |
| 5.7 系统应用 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 数据采集节点主要程序 |
| 在读期间发表的论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）弧焊过程电信号无线采集与接头强度预测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 焊接参数监测研究现状 |
| 1.2.1 电信号 |
| 1.2.2 熔池图像 |
| 1.2.3 其他信号 |
| 1.3 数据通信技术在焊接监测中的应用现状 |
| 1.3.1 有线通信 |
| 1.3.2 无线通信 |
| 1.4 人工神经网络在焊接领域的应用 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 总体设计与方案 |
| 2.1 总体设计 |
| 2.1.1 设计思想 |
| 2.1.2 系统功能 |
| 2.1.3 系统结构与技术路线 |
| 2.2 系统硬件方案 |
| 2.2.1 传感器设计 |
| 2.2.2 无线通信与数据处理模块设计 |
| 2.2.3 电源供电模块设计 |
| 2.3 BP神经网络原理 |
| 2.3.1 神经元模型与激活函数 |
| 2.3.2 全连接神经网络与误差反向传播原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据采集与传输方案设计 |
| 3.1 数据采集与转换 |
| 3.1.1 数据采集方案 |
| 3.1.2 焊接电流采集 |
| 3.1.3 焊接电压采集 |
| 3.2 ZigBee技术原理 |
| 3.2.1 ZigBee网络结构 |
| 3.2.2 ZigBee网络地址分配机制 |
| 3.2.3 Z-Stack分层架构 |
| 3.3 数据传输方案设计 |
| 3.3.1 ZigBee入网流程 |
| 3.3.2 ZigBee数据传输 |
| 3.3.3 ZigBee通信可靠性测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 上位机与数据库设计 |
| 4.1 上位机数据解析 |
| 4.1.1 串口通讯原理 |
| 4.1.2 串口数据的解析 |
| 4.2 上位机功能设计 |
| 4.2.1 角色管理 |
| 4.2.2 实时监测曲线显示与报警功能 |
| 4.2.3 焊接工艺与监测历史数据管理 |
| 4.2.4 基于socket通信的监测数据网络化 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 监测系统测试与神经网络预测模型搭建 |
| 5.1 系统功能测试 |
| 5.1.1 试验方案与监测系统的搭建 |
| 5.1.2 上位机软件功能测试 |
| 5.1.3 监测数据准确性测试 |
| 5.1.4 与有线协议数据采集的对比 |
| 5.2 铝合金MIG焊数据监测与接头强度测试 |
| 5.2.1 焊接工艺设计与数据监测 |
| 5.2.2 铝合金接头强度的测量 |
| 5.3 神经网络搭建 |
| 5.3.1 数据准备 |
| 5.3.2 网络结构设计 |
| 5.4 监测数据训练与模型预测结果分析 |
| 5.4.1 基于预设数据的模型训练 |
| 5.4.2 基于监测数据的模型训练 |
| 5.4.3 两种模型预测结果对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表或已完成的学术论文 |
（7）基于光伏能源的智慧农业监管平台研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 背景 |
| 1.1.2 意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国外现状 |
| 1.2.2 国内现状 |
| 1.2.3 发展趋势 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 监管平台工作原理 |
| 2.2 光伏能源简介 |
| 2.3 ZigBee简介 |
| 2.3.1 ZigBee技术概述 |
| 2.3.2 ZigBee技术特点 |
| 2.3.3 ZigBee协议栈结构 |
| 2.3.4 ZigBee的拓扑结构 |
| 2.4 物联网实验平台 |
| 2.4.1 ZigBee-WiFi网关 |
| 2.4.2 长距离无线通信 |
| 2.4.3 ZigBee节点 |
| 2.5 远程监管平台 |
| 2.5.1 SSH技术简介 |
| 2.5.2 Web技术简介 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 智慧农业发展需求 |
| 3.2 系统设计目标 |
| 3.3 系统功能需求 |
| 3.4 系统性能需求 |
| 3.5 系统可行性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 系统硬件详细设计 |
| 4.2.1 采集系统硬件架构 |
| 4.2.2 系统太阳能模块设计 |
| 4.2.3 稳压、降压模块设计 |
| 4.2.4 电池模块设计 |
| 4.2.5 系统机械结构设计 |
| 4.2.6 电机驱动模块设计 |
| 4.2.7 系统数据采集模块设计 |
| 4.3 系统组网设计 |
| 4.3.1 ZigBee网络的组建 |
| 4.3.2 ZigBee—wifi网关的组建 |
| 4.3.3 GPRS网络设计 |
| 4.4 系统服务器设计 |
| 4.4.1 Web服务模块 |
| 4.4.2 系统数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统的实现与测试 |
| 5.1 ZigBee采集节点与协调器配置组网 |
| 5.2 WIFI模块连接协调器与GPRS |
| 5.3 PC机上开发环境安装配置 |
| 5.4 系统主要功能模块实现 |
| 5.4.1 电源模块的实现 |
| 5.4.2 采集模块的实现 |
| 5.4.3 服务模块的实现 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 数据采集测试 |
| 5.5.2 服务器测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于WSN采煤机截割含夹矸煤岩振动信号采集研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 采煤机截割振动分析技术研究现状 |
| 1.3 无线传感器网络 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 研究意义 |
| 2 基于WSN采煤机截割含夹矸煤岩振动采集方案设计 |
| 2.1 基于WSN采煤机截割含夹矸煤岩振动采集方案 |
| 2.2 无线通信方案的研究与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 截割含夹矸煤岩振动监测的WSN终端节点硬件设计 |
| 3.1 振动终端节点硬件总体方案设计 |
| 3.2 数据处理器模块设计 |
| 3.3 无线通讯模块 |
| 3.4 电源供电设计 |
| 3.5 基于Z-Stack的终端节点应用层设计实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 防爆设计 |
| 4.1 本质安全型电路 |
| 4.2 节点隔爆外壳封装设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 截割含夹矸煤岩振动采集软件设计 |
| 5.1 软件开发平台 |
| 5.2 Z-Stack运行 |
| 5.3 节点软件设计 |
| 5.4 上位机软件设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实验测试 |
| 6.1 组网测试与功能验证 |
| 6.2 实验与仿真结果对比分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于NB-IoT技术的远程采集终端设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 远程采集终端国外现状 |
| 1.2.2 远程采集终端国内现状 |
| 1.2.3 物联网研究现状 |
| 1.3 常用LPWAN通信技术 |
| 1.3.1 NB-IoT技术 |
| 1.3.2 LoRa技术 |
| 1.3.3 eMTC技术 |
| 1.4 论文结构安排及内容 |
| 2 远程采集终端总体方案研究 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.1.1 场景分析 |
| 2.1.2 采集终端功能需求分析 |
| 2.2 采集终端功耗分析 |
| 2.3 采集终端设计原则 |
| 2.4 采集终端系统设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 采集终端硬件系统设计 |
| 3.1 采集终端硬件总体设计 |
| 3.2 主控制器子系统设计 |
| 3.2.1 主控制器选型 |
| 3.2.2 主控制器外围电路设计 |
| 3.3 通信子系统设计 |
| 3.3.1 通信模块选型 |
| 3.3.2 通信模块外围电路设计 |
| 3.4 电源模块设计 |
| 3.5 接口电路子系统设计 |
| 3.5.1 传感器接口电路 |
| 3.5.2 CP2105 接口电路 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 采集终端软件系统设计 |
| 4.1 终端软件系统概述 |
| 4.1.1 终端软件系统结构 |
| 4.1.2 终端软件功能设计 |
| 4.2 数据采集模块软件设计 |
| 4.3 远程通信软件设计 |
| 4.3.1 通信模块功能设计 |
| 4.3.2 通信模块初始化设计 |
| 4.3.3 上下行通信软件设计 |
| 4.4 终端驱动程序设计 |
| 4.4.1 IIC驱动程序设计 |
| 4.4.2 UART驱动程序设计 |
| 4.5 低功耗管理软件设计 |
| 4.6 CoAP数据结构实现 |
| 4.6.1 CoAP协议概述 |
| 4.6.2 JSON数据格式实现 |
| 4.6.3 CoAP协议软件实现 |
| 4.7 TEA加解密算法实现 |
| 4.7.1 TEA算法原理 |
| 4.7.2 TEA算法实现 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 NB-IoT远程采集终端系统验证 |
| 5.1 测试平台 |
| 5.2 测试原则 |
| 5.3 测试目的 |
| 5.4 终端系统测试 |
| 5.4.1 测试工作状态机 |
| 5.4.2 采集终端入网测试 |
| 5.4.3 终端功耗测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 远程采集终端在水务系统的应用 |
| 6.1 我国水务系统的特点 |
| 6.1.1 水务系统现状 |
| 6.1.2 水务节点的特点 |
| 6.2 水务系统总体方案设计 |
| 6.3 水务系统数据库设计 |
| 6.4 水务系统整体测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于机器学习的南方蔬菜重大害虫识别预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 害虫识别监测 |
| 1.2.2 害虫预警系统 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 应用前景分析 |
| 1.5 论文结构 |
| 2 蔬菜害虫数据采集系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 南方主要蔬菜害虫特性 |
| 2.3 设备硬件设计 |
| 2.3.1 总体物理结构 |
| 2.3.2 蔬菜害虫诱捕装置 |
| 2.3.3 蔬菜害虫监测装置 |
| 2.3.4 蓄电池容量设计 |
| 2.4 气象环境节点设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于形态学与机器学习的蔬菜害虫识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于形态学与随机森林的害虫图像处理 |
| 3.2.1 害虫图像颜色空间的选择 |
| 3.2.2 基于直方图的图像感兴趣区域分割 |
| 3.2.3 图像数学形态学去噪 |
| 3.2.4 基于随机森林的蔬菜害虫目标提取算法 |
| 3.3 基于支持向量机的害虫图像识别 |
| 3.3.1 基于SIFT的害虫图像特征提取算法 |
| 3.3.2 利用K-Means算法进行特征样本聚类 |
| 3.3.3 基于特征袋的特征表示模型 |
| 3.3.4 基于支持向量机的害虫图像分类算法 |
| 3.3.5 基于支持向量机的蔬菜害虫计数算法 |
| 3.3.6 支持向量机各参数选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于PCA与回归分析的害虫预警模型 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 数据清洗 |
| 4.1.2 数据规范化 |
| 4.1.3 主成分分析法 |
| 4.2 基于K-means聚类的虫害发生预警等级分类 |
| 4.3 建立基于皮尔逊的害虫数目与环境因子相关性 |
| 4.4 建立基于回归分析的害虫发生预警模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 南方蔬菜害虫识别监测预警系统 |
| 5.1 害虫识别监测预警系统逻辑结构 |
| 5.2 害虫监测系统硬件部署 |
| 5.3 蔬菜害虫识别监测预警软件设计 |
| 5.3.1 设计思想 |
| 5.3.2 功能模块结构图 |
| 5.3.3 系统架构图 |
| 5.3.4 系统开发环境 |
| 5.3.5 蔬菜害虫图像自动采集控制进程 |
| 5.3.6 远程控制 |
| 5.3.7 数据备份 |
| 5.4 软件运行效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实验与分析 |
| 6.1 图像采集节点实验与分析 |
| 6.1.1 图像4G传输测试分析 |
| 6.1.2 节点时耗测试 |
| 6.1.3 能耗测试 |
| 6.1.4 节点控制测试 |
| 6.2 害虫识别监测系统实验与分析 |
| 6.2.1 系统使用的数据集 |
| 6.2.2 算法的运算效率 |
| 6.2.3 算法的准确率分析 |
| 6.2.4 害虫识别算法比较 |
| 6.3 蔬菜虫害发生预警模型分析 |
| 6.3.1 预警模型建立 |
| 6.3.2 预警模型准确率 |
| 6.3.3 预警模型比较 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读博士学位期间的科研成果 |
四、低功耗湿度传感信号无线采集系统设计方案（论文参考文献）
- [1]面向铜矿浮选的无线软测量系统设计[D]. 吴浩. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [2]基于NB-IoT的采集终端与云监控平台的研究与设计[D]. 雷新华. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [3]地震勘探无线采集系统中的网络传输功率自适应控制研究[D]. 钟倩文. 山东大学, 2021(12)
- [4]桥梁支座工况数据无线采集系统研究[D]. 赵荣庭. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]设施农业环境信息低功耗无线采集系统设计[D]. 王杰. 河北农业大学, 2020(01)
- [6]弧焊过程电信号无线采集与接头强度预测系统研究[D]. 向尚志. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [7]基于光伏能源的智慧农业监管平台研发[D]. 李晓英. 成都大学, 2020(08)
- [8]基于WSN采煤机截割含夹矸煤岩振动信号采集研究[D]. 李惠. 辽宁工程技术大学, 2019(07)
- [9]基于NB-IoT技术的远程采集终端设计与实现[D]. 苏俊盼. 西安科技大学, 2019(01)
- [10]基于机器学习的南方蔬菜重大害虫识别预警研究[D]. 潘春华. 华南农业大学, 2019