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电容层析成像图像重建质量及稳定性研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第5-6页 | Abstract | 第6-7页 | 第1章 绪论 | 第10-15页 | 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 | 1.2 电容层析成像技术国内外研究现状 | 第11-12页 | 1.3 电容层析成像技术的发展趋势 | 第12-13页 | 1.4 课题的来源及研究内容 | 第13-15页 | 1.4.1 课题来源 | 第13页 | 1.4.2 课题的主要研究内容 | 第13-15页 | 第2章 电容层析成像系统 | 第15-24页 | 2.1 电容层析成像系统组成 | 第15-17页 | 2.1.1 电容传感器 | 第16页 | 2.1.2 电容数据采集系统 | 第16-17页 | 2.1.3 图像重建系统 | 第17页 | 2.2 电容层析成像系统数学原理 | 第17-19页 | 2.3 敏感场分布函数及图像重建原理 | 第19-23页 | 2.4 本章小结 | 第23-24页 | 第3章 ECT 图像重建质量及稳定性研究 | 第24-31页 | 3.1 ECT 图像重建质量及稳定性分析 | 第24-25页 | 3.2 传感器结构设计对图像重建质量的影响 | 第25-29页 | 3.3 图像重建稳定性的分析 | 第29-30页 | 3.4 本章小结 | 第30-31页 | 第4章 电容层析成像图像重建算法分析 | 第31-41页 | 4.1 非迭代类图像重建算法 | 第31-33页 | 4.1.1 线性反投影算法 | 第31-32页 | 4.1.2 标准 Tikhonov 正则化法 | 第32-33页 | 4.2 迭代类图像重建算法 | 第33-37页 | 4.2.1 Landweber 迭代法 | 第33-36页 | 4.2.2 同步迭代法 | 第36页 | 4.2.3 共轭梯度法 | 第36-37页 | 4.3 智能优化类图像重建算法 | 第37-40页 | 4.3.1 人工神经网络算法 | 第38页 | 4.3.2 模拟退火算法 | 第38-39页 | 4.3.3 遗传算法 | 第39-40页 | 4.4 本章小结 | 第40-41页 | 第5章 一种扩展正则化算法的 ECT 图像重建 | 第41-50页 | 5.1 正则因子μ的选取 | 第41页 | 5.2 正则化 Minimax 图像重建算法 | 第41-46页 | 5.2.1 Minimax 估计 | 第42-44页 | 5.2.2 正则化 Minimax 估计算法 | 第44-46页 | 5.3 数据仿真实验 | 第46-49页 | 5.4 本章小结 | 第49-50页 | 结论 | 第50-51页 | 参考文献 | 第51-56页 | 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第56-57页 | 致谢 | 第57页 |
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