2.2.1 拉曼光谱系统
2.2.2 其他实验仪器
2.3 特征变量选择方法
2.3.1 竞争性自适应重加权算法
2.3.2 连续投影算法
2.4 建模方法
2.4.1 偏最小二乘法
2.4.2 最小二乘支持向量机
2.5 主要评价指标
2.6 数据处理软件
第三章 柔性胶带的信号与采样性能的研究
3.1 引言
3.2 材料和方法
3.2.1 胶体的制备
3.2.2 DFT计算和农药标准品的光谱采集
3.2.3 胶带采样实验
3.2.4 农药真实值检测
3.2.5 采样率计算
3.3 实验结果与讨论
3.3.1 三种农药的拉曼光谱与特征峰归属
3.3.2 农药SERS信号在不同胶带上的表现
3.3.3 胶带的采样性能的研究
3.4 本章小结
第四章 柔性SERS基底的信号增强优化
4.1 引言
4.2 材料与方法
4.2.1 柔性SERS基底对番茄表面农残的采样与检测
4.2.2 不同浓度胶体的制备
4.3 结果与讨论
4.3.1 基于不同浓度金胶的SERS信号增强实验
4.3.2 基于不同凝聚剂的SERS信号增强实验
4.3.3 基于不同的金胶用量的SERS信号增强实验
4.3.4 基于不同NaCl用量的SERS信号增强实验
4.3.5 柔性SERS基底的灵敏度与均匀性研究
4.4 本章小节
第五章 番茄表面农药残留的定量建模
5.1 引言
5.2 材料与方法
5.2.1 样本准备
5.2.2 农药标准品溶液的配置
5.2.3 光谱数据采集
5.3 结果与讨论
5.3.1 番茄表面农药残留的拉曼光谱及检测限分析
5.3.2 基于全谱的番茄表面农药残留的定量建模
5.3.3 基于算法提取的特征变量的番茄表面农药残留定量建模
5.3.4 基于拉曼特征峰光谱的番茄表面农药残留定量建模
5.4 建模结果的对比分析
5.5 本章小节
第六章 结论与展望
6.1 主要结论
6.2 创新点
6.3 展望
农业论文范文五：基于多源信息的拖拉机安全预警及避障系统研究
本文针对适用于农业机械的安全预警模型精度较低以及单一传感器获取障碍物信息不全面的问题,以欧豹4040型拖拉机为研究平台,搭载激光雷达、摄像头、北斗导航设备和前轮转角传感器等硬件设备,基于多传感器信息融合技术,开展在非结构化农田环境下障碍物的检测、状态判定以及拖拉机安全预警、避障策略的研究。研究的主要内容和结果如下:（1）构建了拖拉机信息采集与控制平台。研究选择欧豹4040型拖拉机作为搭建平台,开发了基于激光雷达、摄像头的环境信息感知系统;搭建了基于北斗导航设备和前轮转角传感器的拖拉机状态信息采集系统;构建了基于Arduino单片机、继电器和LED报警灯的安全预警系统。整个平台的搭建为实现基于多源信息的拖拉机安全预警系统提供研究平台。
第一章 文献综述
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 障碍物检测研究现状
1.2.2 安全预警研究现状
1.2.3 障碍物追踪及农机自动避障研究现状
1.3 存在的问题
1.4 研究内容与技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
第二章 拖拉机信息采集与控制平台搭建
2.1 研究平台
2.2 信息采集及感知系统
2.2.1 激光雷达系统
2.2.2 视觉系统
2.2.3 导航定位系统
2.2.4 前轮转角检测系统
2.3 数据处理及决策系统
2.3.1 上位机系统
2.3.2 下位机系统
2.4 结果输出系统
2.5 软件平台搭建
2.6 本章小结
第三章 安全预警系统设计研究
3.1 基于DBSCAN的激光雷达点云聚类
3.2 障碍物追踪
3.3 坐标系的建立
3.4 障碍物状态判断
3.5 安全预警级别划分算法
3.5.1 静态障碍物
3.5.2 动态障碍物
3.6 安全预警软件系统
3.7 本章小结
第四章 信息融合与避障策略研究
4.1 障碍物信息融合
4.1.1 深度学习模型训练
4.1.2 摄像头与激光雷达联合标定
4.1.3 摄像头与激光雷达信息融合
4.1.4 信息融合系统测试
4.2 避障策略
4.3 本章小结
第五章 实车试验
5.1 障碍物状态判定试验与分析
5.1.1 静态障碍物试验
5.1.2 动态障碍物试验
5.2 安全预警级别判定试验与结果分析
5.2.1 静态障碍物预警级别判定试验
5.2.2 动态障碍物预警级别判定试验
5.3 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
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