电气自动化毕业论文提纲.docx
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1、电气自动化毕业论文提纲电气自动化毕业论文提纲1摘要5-6Abstract6第1章绪论9-131.1课题的研究背景及意义91.2国内外研究现状9-111.3本文解决的问题及方法11-121.4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13-322.1行波传播特点13-142.2行波在线路分支处的传播特性分析14-152.3行波测距方法与特点15-192.4利用小波包变换提取行波中的故障信号19-262.4.1波形的提取20-212.4.2小波包变换与滤波21-262.5行波测距的信号采集26-302.5.1信号源的选取与配变模型27-302.5.2高速数据采集系统302.6本章小结
2、30-32第3章基于PNN神经网络的模式识别32-383.1模式识别理论323.2人工神经网络32-333.3PNN神经网络33-373.3.1基于PNN神经网络的模式识别35-363.3.2基于PNN神经网络的模式识别36-373.4本章小结37-38第4章C型行波-PNN神经网络综合故障定位方法38-424.1暂态行波信号中的故障时间信息38-394.2确定故障距离394.3故障区段的方法研究39-404.4行波PNN神经网络综合定位方法40-414.5本章小结41-42第5章仿真实验42-545.1C型行波PNN神经网络综合定位方法的仿真试验142-475.1.1确定故障距离44-455
3、.1.2确定故障分支45-475.2行波PNN神经网络综合定位方法的仿真算例247-535.2.1确定故障距离49-505.2.2确定故障分支50-535.3本章小结53-54第6章结论与展望54-55参考文献55-58攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果58-59致谢59电气自动化毕业论文提纲2摘要6-7Abstract7-8第一章绪论11-191.1课题来源111.2研究的背景和意义11-131.3国内外研究现状13-161.3.1土壤压实对作物影响131.3.2数字图像处理13-141.3.3虚拟植物14-161.4本研究的内容,技术路线16-181.4.1研究内容16-171.4.2技
4、术路线17-181.5本章小结18-19第二章试验方案设计19-292.1土钵容重标定19-252.1.1压实装置设计19-202.1.2容重标定20-252.2栽培与管理方法25-262.3数据采集方案26-282.3.1原位观测数据获取26-272.3.2破坏性采样测量数据获取27-282.4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29-423.1植物图像获取30-313.2图像增强31-323.2.1图像平滑31-323.2.2图像锐化323.3图像分割32-373.3.1阈值分割法33-343.3.2数学形态学运算34-373.3.3连通域检测算法373.4植物特
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