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计算机生论文提纲范文计算机生论文提纲格式模板 引言 第1章 系统理论分析 11 细度概念及分析 12 目前的细度检测手段 13 双向检测理论分析 14 CCD光电检测可行性分析 第2章 系统工作原理 第3章 显微成像系统 31 光路 32 光源 第4章 CCD传感器 41 CCD工作原理 42 CCD传感器的选择 第5章 卷绕机构 51 基本构思 52 步进电机的控制 第6章 机械装置 61 被测丝线行程 62 对系统测量的影响因素 第7章 系统硬件设计 71 设计思路 72 主要部件简介 73 接口电路设计 74 外置电路板设计 第8章 系统软件设计 81 单片机程序设计 82 数据采集程序设计 83 Windows应用程序设计 第9章 测试及分析 91 定标 92 静态测试 93 准动态测试 94 动态测试 95 截面积与纤度的关系 96 匀度计算 97 系统误差分析 结论 _ 1： 电路原理图 2： 部分程序流程图 摘要 第一章 绪论 1-1 本文的研究背景及研究动机 1-2 本文的主要研究内容 第二章 生丝细度检测原理 2-1 生丝的各项性能指标及分析 2-2 正交双向检测理论及其分析 2-3 双向CCD光电检测的可行性分析 2-4 生丝检测的可行性分析 2-5 生丝细度的检测方案 2-5-1 乌斯特细度测试仪 2-5-2 织物风格检测仪 2-5-3 纤维细度检测仪 第三章 生丝细度测量系统设计 3-1 测量系统的设计 3-2 显微成像系统的设计 3-2-1 光路的选择与设置 3-2-2 光源的选择与调节 3-3 卷绕动力结构的设计 3-3-1 步进电机的介绍 3-3-2 三相六拍步进电机的控制原理 3-4 机械装置的设计 3-4-1 生丝检测流程分析 3-4-2 对系统测量的影响因素的简要分析 第四章 系统的硬件设计 4-1 总体设计 4-2 工业控制计算机性能简介 4-3 步进电机的选型 4-4 CCD传感器的工作原理 4-5 多功能数据采集卡工作原理 第五章 系统的软件设计 5-1 数据采集程序设计 5-2 程序设计界面 第六章 生丝细度测试结果及误差分析 6-1 丝径测量结果及误差分析 6-2 静态测试分析 6-2-1 不做分组平滑测量结果分析 6-2-2 干扰和非干扰情形下测量结果对比分析 6-2-3 不同时间对同一点检测对比分析 6-3 动态测试分析 6-3-1 生丝正反向测量比较分析 6-3-2 生丝单双向测量比较分析 6-4 截面积与纤度的关系分析 6-5 系统误差分析 6-5-1 系统理论误差分析 6-5-2 系统实际测量误差分析 第七章 结论及展望 _ 发表论文和参加科研情况说明 摘要 第1章 绪论 1-1 论文背景 1-2 数字图像取证技术概述 1-3 相关研究现状及技术分析 1-3-1 国内外的研究情况 1-3-2 常见的数字图像篡改手段 1-4 研究目标及内容 1-4-1 主要研究目标 1-4-2 主要研究内容 第2章 基于CV-SIFT算法的图像盲检测技术 2-1 引言 2-2 复制粘贴盲检测算法简介 2-2-1 SIFT算法分析 2-2-2 SURF算法分析 2-3 CV-*IT复制粘贴盲检测方法 2-3-1 设计思路 2-3-2 关键技术分析 2-3-3 样本库建立 2-3-4 实验结果 2-4 本章小结 第3章 面向图像取证的其他盲检测技术 3-1 引言 3-2 基于分形维数的计算机生成图像盲检测 3-2-1 技术方案 3-2-2 关键技术分析 3-2-3 实验结果 3-3 基于图像噪声的计算机生成图像盲检测 3-3-1 技术方案 3-3-2 关键技术分析 3-3-3 实验结果 3-4 基于HSV模型和特征函数统计矩的计算机生成图像盲检测 3-4-1 技术方案 3-4-2 关键技术分析 3-4-3 实验结果 3-5 本章小结 第4章 应用实例-数字图像盲取证系统的实现 4-1 引言 4-2 系统架构简介 4-3 系统主界面实现 4-4 自然图像盲检测模块实现 4-4-1 算法分类器的设计实现 4-4-2 实验结果 4-5 计算机生成图像盲检测模块 4-5-1 算法模块实现过程 4-5-2 实验结果 4-6 本章小结 第5章 总结与展望 5-1 研究总结 5-2 研究展望 _ 1 期间论文 摘要 第1章 绪论 1-1 研究背景及意义 1-2 数字图像取证技术概述 1-2-1 数字图像主动取证技术 1-2-2 数字图像被动取证技术 1-3 本文的主要工作 1-4 本文的结构安排 第2章 计算机生成图像盲鉴别算法概述 2-1 自然图像和计算机生成图像生成机制 2-1-1 自然图像成像机制 2-1-2 计算机生成图像成像机制 2-2 自然图像和计算机生成图像差异 2-3 计算机生成图像盲鉴别算法概述 2-4 哥伦比亚大学自然图像和计算机生成图像库 2-5 本章小结 第3章 基于韦伯局部特征的计算机生成图像盲鉴别算法 3-1 引言 3-2 韦伯局部特征 3-2-1 差分激励 3-2-2 Sobel 梯度 3-3 算法流程 3-3-1 算法基本流程 3-3-2 HSV 颜色空间 3-3-3 特征提取 3-4 实验结果与分析 3-4-1 图像库 3-4-2 详细实验步骤 3-4-3 参数设置 3-4-4 颜色空间验证 3-4-5 算法性能对比 3-5 本章小结 第4章 基于局部三值计数模式的计算机生成图像盲鉴别算法 4-1 引言 4-2 相关理论基础 4-2-1 局部二值模式 4-2-2 局部三值模式 4-2-3 局部二值计数模式 4-2-4 局部三值计数模式 4-3 算法流程 4-3-1 算法基本流程 4-3-2 HSV 颜色空间 4-3-3 特征提取 4-4 实验结果与分析 4-4-1 图像库 4-4-2