前言
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 直接测量方法
1.2.2 间接检测方法
1.2.3 含沙量检测的发展动态分析
1.3 研究内容及技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
1.4 本书组织结构及章节安排
第2章 含沙量检测多源多尺度数据融合理论基础
2.1 含沙量多源多尺度融合的基本性质
2.2 卡尔曼最优滤波方程
2.3 多传感器融合理论
2.3.1 多传感器融合模型建立
2.3.2 线性最小方差融合模型
2.3.3 全局信息无反馈最优分布式估计融合算法
2.3.4 有反馈最优分布式估计融合算法
2.4 多尺度系统理论
2.4.1 多尺度表示和二叉树系统
2.4.2 小波多尺度分析
2.4.3 离散小波变换
2.4.4 第二代Curvelet多尺度分析
2.4.5 基于多尺度分析的多传感器信息融合算法研究
2.4.6 多尺度最优融合估计算法
2.5 本章小结
第3章 悬浮含沙量测量原理及方法
3.1 含沙量直接测量方法
3.2 含沙量间接测量方法
3.2.1 射线法
3.2.2 红外线法
3.2.3 振动法
3.2.4 激光法
3.2.5 电容式传感器测量法
3.3 超声波测量含沙量的工作原理
3.3.1 超声波简介
3.3.2 超声波的主要物理特性
3.3.3 超声波在含沙水中的传播机理
3.3.4 悬浮液的衰减
3.3.5 超声波面积比值法测量含沙量
3.3.6 检测方法
3.3.7 超声波含沙量传感器电路设计
3.4 物理测沙的基本适用条件和主要影响因素
3.4.1 物理测沙感应区的浑水体系
3.4.2 浑水中气泡等杂质对稳定性的影响
3.4.3 温度变化对测量结果的影响
3.4.4 物理测沙的衡量指标
3.5 本章小结
第4章 音频共振法的含沙量检测多尺度融合模型
4.1 音频共振原理的含沙量检测方法
4.1.1 音频共振含沙量检测传感器
4.1.2 音频共振检测含沙量的原理
4.2 基于音频共振法的含沙量检测系统设计
4.2.1 含沙量检测系统整体架构
4.2.2 音频共振法含沙量检测硬件平台设计
4.2.3 基于LabVIEW的含沙量检测界面设计
4.3 音频共振传感器输出特性分析
4.3.1 实验材料和实验数据
4.3.2 传感器输入输出响应分析
4.3.3 传感器受温度的影响分析
4.3.4 传感器输出信号的多尺度分析
4.4 多尺度贯序式卡尔曼融合模型
4.4.1 卡尔曼-温度融合模型
4.4.2 动态测量的分块形式描述
4.4.3 分块系统的多尺度表示
4.4.4 测量误差定义及计算
4.4.5 基于误差最小的MSBKTF模型重构
4.5 实验结果及误差分析
4.5.1 小波不同尺度反演的误差分析
4.5.2 多尺度贯序式卡尔曼融合处理分析
4.5.3 卡尔曼滤波和一元、多元回归分析比较
4.6 本章小结
第5章 基于IGA-RBF的含沙量检测多传感器融合模型
5.1 电容式差压法检测含沙量
5.1.1 电容式差压法检测原理
5.1.2 电容式差压传感器
5.1.3 基于电容式差压方法的含沙量检测系统
5.2 环境因素影响分析及测量参数选择
5.2.1 水温变化对测量的影响分析
5.2.2 测点深度对测量结果的影响分析
5.2.3 流速对测量结果的影响分析
5.2.4 测量参数选择
5.3 基于IGA-RBF的多传感器非线性融合模型
5.3.1 基于RBF神经网络的非线性数据融合原理
5.3.2 改进遗传算法优化RBF神经网络参数
5.4 实验结果及误差分析
5.4.1 实验材料和实验数据
5.4.2 一元回归分析
5.4.3 多元线性回归反演和BP融合分析
5.4.4 S-RBF、AGA-RBF和DAGA-RBF的融合处理分析
5.4.5 IGA-RBF融合分析
5.5 本章小结
第6章 基于Wavelet-Curvelet的含沙量多源多尺度融合模型
6.1 多源含沙量信息序列分析
6.1.1 含沙量信息分解模型
6.1.2 Curvelet含沙量信息分解模型
6.2 含沙量多源多尺度最优融合理论及算法
6.2.1 多源数据卡尔曼滤波
6.2.2 多源多尺度最优融合估计方程
6.2.3 多源多尺度分段标量加权融合模型
6.2.4 多源多尺度分段标量加权融合算法流程
6.3 含沙量分布式多源多尺度融合系统设计
6.3.1 含沙量分布式检测系统整体架构
6.3.2 实验材料和实验数据
6.4 实验结果及误差分析
6.4.1 一元回归分析
6.4.2 Wavelet多源多尺度标量加权融合分析
6.4.3 Curvelet多源多尺度融合分析
6.4.4 Wavelet—Curvelet多源多尺度融合分析
6.5 本章小结
第7章 基于多模型融合的含沙量测量研究
7.1 基于Kalman-BP协同融合模型的含沙量测量
7.1.1 Kalman-BP协同融合模型应用背景
7.1.2 信息采集感知层设计
7.1.3 Kalman-BP协同融合模型设计
7.1.4 Kalman-BP协同融合误差分析
7.2 基于曲面拟合法的含沙量检

刘明堂著的《基于多源多尺度数据融合的黄河含沙量检测模型研究》主要对黄河含沙量检测方法和多源多尺度数据融合理论进行了研究和探讨。力求做到内容详实、层次分明、简洁实用，便于读者对知识的理解、掌握和应用。
本书共八章，内容有绪论、含沙量检测多源多尺度数据融合理论基础、悬浮含沙量测量原理及方法、音频共振法的含沙量检测多尺度融合模型、基于IGA-RBF的含沙量检测多传感器融合模型、基于Wavelet-Curvelet的含沙量多源多尺度融合模型、基于多模型融合的含沙量测量研究、结论与展望。
本书可作为河流泥沙工程类技术人员的参考书和自学用书。