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基于歐拉視頻放大技術的火焰異常信號可視化研究

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基于歐拉視頻放大技術的火焰異常信號可視化研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第一章 緒論第6-9頁
  1.1 研究背景與意義第6-7頁
  1.2 本文研究內容第7頁
  1.3 本文內容安排第7-8頁
  1.4 本章小結第8-9頁
第二章 文獻綜述第9-16頁
  2.1 火焰顏色信號第9-10頁
    2.1.1 火焰化學發光信號第9頁
    2.1.2 火焰熱輻射信號第9-10頁
  2.2 火焰脈動特性第10-11頁
  2.3 燃燒診斷技術概況第11-12頁
  2.4 脈動頻率識別研究現狀第12-13頁
    2.4.1 基于形態特征的測量方法第12-13頁
    2.4.2 基于非形態特征的測量方法第13頁
  2.5 火焰可視化診斷方法研究現狀第13-15頁
  2.6 本章小結第15-16頁
第三章 技術原理第16-26頁
  3.1 DFCD技術原理第16-21頁
    3.1.1 顏色模型第16-19頁
    3.1.2 顏色分離第19-21頁
  3.2 歐拉視頻放大技術原理第21-25頁
    3.2.1 歐拉法第21-22頁
    3.2.2 光流法第22-23頁
    3.2.3 EVM模擬放大過程分析第23-25頁
  3.3 本章小結第25-26頁
第四章 系統整體檢測方案第26-38頁
  4.1 系統整體設計流程第26-27頁
  4.2 DFCD程序流程第27頁
  4.3 EVM流程第27-34頁
    4.3.1 空間分解與重建第28-32頁
    4.3.2 信號提取第32-34頁
  4.4 異常判別第34-37頁
    4.4.1 FFT變換第34-35頁
    4.4.2 差分處理第35頁
    4.4.3 形態學處理第35-37頁
  4.5 本章小結第37-38頁
第五章 實驗平臺與設備第38-44頁
  5.1 燃燒平臺第38-41頁
  5.2 數據采集平臺第41-42頁
    5.2.1 工業相機參數第41-42頁
    5.2.2 PC機參數第42頁
  5.3 光源發生裝置第42-43頁
  5.4 本章小結第43-44頁
第六章 火焰信號可視化監測第44-60頁
  6.1 EVM及設備驗證第44-46頁
    6.1.1 硬件平臺驗證分析第44-45頁
    6.1.2 EVM驗證分析第45-46頁
  6.2 火焰固有頻率識別與可視化第46-51頁
    6.2.1 DFCD處理結果分析第46-48頁
    6.2.2 火焰固有脈動放大分析第48-51頁
  6.3 異常信號頻率識別與可視化第51-59頁
    6.3.1 火焰異常信號識別方案參數分析第51-52頁
    6.3.2 火焰異常信號頻率識別與可視化分析第52-59頁
  6.4 本章小結第59-60頁
第七章 總結與展望第60-62頁
  7.1 總結第60-61頁
  7.2 展望第61-62頁
致謝第62-63頁
參考文獻第63-68頁
附錄第68-69頁

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