自动化硕士论文提纲

写作论文必须要先写论文提纲，但论文提纲格式很难有一个通用模式，下面是小编搜集整理的自动化硕士论文提纲，欢迎阅读查看。

　　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

　　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

3.4 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 38-42

4.1 暂态行波信号中的故障时间信息 38-39

4.2 确定故障距离 39

4.3 故障区段的方法研究 39-40

4.4 行波—PNN 神经网络综合定位方法 40-41

4.5 本章小结 41-42

第5章 仿真实验 42-54

5.1 C 型行波—PNN 神经网络综合定位方法的仿真试验 1 42-47

5.1.1 确定故障距离 44-45

5.1.2 确定故障分支 45-47

5.2 行波—PNN 神经网络综合定位方法的仿真算例 2 47-53

5.2.1 确定故障距离 49-50

5.2.2 确定故障分支 50-53

5.3 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