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电气自动化硕士论文提纲3篇

时间: 2023-10-14

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电气自动化硕士论文提纲

  论文提纲是论文构思谋篇的具体体现,方便作者可以根据论文提纲安排材料素材、对课题论文展开论证,以下是小编搜集整理的电气自动化硕士论文提纲,欢迎阅读参考。

电气自动化硕士论文提纲

  电气自动化硕士论文提纲一

  摘要 6-7

  Abstract 7-8

  第一章 绪论 11-19

  1.1 课题来源 11

  1.2 研究的背景和意义 11-13

  1.3 国内外研究现状 13-16

  1.3.1 土壤压实对作物影响 13

  1.3.2 数字图像处理 13-14

  1.3.3 虚拟植物 14-16

  1.4 本研究的内容,技术路线 16-18

  1.4.1 研究内容 16-17

  1.4.2 技术路线 17-18

  1.5 本章小结 18-19

  第二章 试验方案设计 19-29

  2.1 土钵容重标定 19-25

  2.1.1 压实装置设计 19-20

  2.1.2 容重标定 20-25

  2.2 栽培与管理方法 25-26

  2.3 数据采集方案 26-28

  2.3.1 原位观测数据获取 26-27

  2.3.2 破坏性采样测量数据获取 27-28

  2.4 本章小结 28-29

  第三章 基于图像分析的陆稻形态特征获取方法研究 29-42

  3.1 植物图像获取 30-31

  3.2 图像增强 31-32

  3.2.1 图像平滑 31-32

  3.2.2 图像锐化 32

  3.3 图像分割 32-37

  3.3.1 阈值分割法 33-34

  3.3.2 数学形态学运算 34-37

  3.3.3 连通域检测算法 37

  3.4 植物特征提取的研究 37-41

  3.4.1 图像标识 38-39

  3.4.2 基于像素统计的面积计算 39-40

  3.4.3 基于最小外界矩形理论的叶片长宽测量算法 40-41

  3.5 本章小结 41-42

  第四章 试验结果分析 42-47

  4.1 土壤压实对陆稻地上部分的影响 42-43

  4.2 土壤压实对陆稻地下部分生长的影响 43-45

  4.3 陆稻地上部分与地下部分相关性分析 45-46

  4.4 结论 46-47

  第五章 陆稻植株的三维建模 47-53

  5.1 陆稻的生长机模型 48-51

  5.1.1 陆稻根系的`生长机模型 48-51

  5.1.2. 陆稻茎秆、叶片的生长机模型 51

  5.2 陆稻可视化模型 51-52

  5.2.1. 陆稻根系可视化模型 51-52

  5.2.2 陆稻茎秆、叶片的可视化模型 52

  5.3 本章小结 52-53

  第六章 陆稻模拟系统的实现与程序设计 53-67

  6.1 系统开发关键技术简介 53-54

  6.2 开发环境搭建 54-57

  6.3 系统实观 57-64

  6.3.1 系统需求分析及总体设计 57-58

  6.3.2 生长机的模块 58-60

  6.3.3 可视化模块 60-61

  6.3.4 形态学参数统计模块 61-62

  6.3.5 坐标变换模块 62-63

  6.3.6 系统模拟界面 63-64

  6.4 仿真结果及分析 64-66

  6.5 本章小结 66-67

  第七章 结论与展望 67-69

  致谢 69-70

  参考文献 70-74

  附录A:本人在攻读硕士学位期间的科研情况及工作情况 74-75

  附录B:试验附图 75-76

  附录C:部分源代码 76-86

  电气自动化硕士论文提纲二

  摘要 5-6

  Abstract 6

  第1章 绪论 9-13

  1.1 课题的研究背景及意义 9

  1.2 国内外研究现状 9-11

  1.3 本文解决的问题及方法 11-12

  1.4 本文的主要工作 12-13

  第2章 配电线路行波测距与信号处理 13-32

  2.1 行波传播特点 13-14

  2.2 行波在线路分支处的传播特性分析 14-15

  2.3 行波测距方法与特点 15-19

  2.4 利用小波包变换提取行波中的故障信号 19-26

  2.4.1 波形的提取 20-21

  2.4.2 小波包变换与滤波 21-26

  2.5 行波测距的信号采集 26-30

  2.5.1 信号源的选取与配变模型 27-30

  2.5.2 高速数据采集系统 30

  2.6 本章小结 30-32

  第3章 基于 PNN 神经网络的模式识别 32-38

  3.1 模式识别理论 32

  3.2 人工神经网络 32-33

  3.3 PNN 神经网络 33-37

  3.3.1 基于 PNN 神经网络的模式识别 35-36

  3.3.2 基于 PNN 神经网络的模式识别 36-37

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