符号说明
1 绪论
1.1引言
1.2 本课题主要内容与研究意义
1.3废旧家电塑料的回收利用
1.4废旧家电中塑料的识别技术
1.5 近红外识别技术国内外研究现状
2 主成分分析的程序优化
2.1 主成分算法的设计要求
2.1.1 主成分分析法
2.1.2 马氏距离法识别废旧塑料
2.2 算法的优化原理
2.3 近红外光谱分析技术的基本方法
2.4算法设计与内容简析
2.5 本章小结
3 废旧家电塑料近红外光谱识别系统的硬件设计
3.1废旧家电塑料近红外光谱识别系统的硬件组成
3.1.1光源的选择
3.1.2光谱仪设备信息
3.1.3光谱仪模块基本参数
3.1.4吸光度重复性检测
3.2配套软件介绍
3.3材料与方法
3.3.1实验样品的准备
3.4 近红外光谱的采集
3.5 光谱数据的预处理
3.6 本章小结
4 基于主成分的塑料光谱的聚类分析结果
4.1 PCA算法主程序
4.1.1 雅克比算法
4.2 ABS实验样本
4.2.1 PP实验样本
4.2.2 PAC/PPT实验样本
4.2.3 PC/ABS实验样本
4.2.4 PS实验样本
4.2.5 PVC实验样本
4.3聚类分析
4.3.1聚类表
4.3.2集群成分表
4.4采集精度比较
4.5本章小结
5 喂料系统中的电磁振动给料装置
5.1力学分析
5.2机械指数K
5.3抛掷指数D
5.4振动频率对给料速度的影响
5.5本章小结
6 总结与展望
6.1 本文所做的工作
1.近红外识别技术的硬件设计
2.针对PCA算法进行优化设计
3. 两种光谱设备进行实验比对分析
4.近红外识别设备中喂料装置的电磁振动的研究
6.2 本文创新点
6.3不足与展望
参考文献
附录一 主成分分析法源代码
致谢
攻读学位期间发表的学术论文发明专利申请及授权情况
声明
