1. 研究目的与意义
研究背景：
在信息化时代背景下，信息产生价值，因此对信息的获取显得尤为重要，而数据采集便是信息获取的一种重要手段。数据采集是信息科学的一个重要分支，在计算机广泛应用的今天， 它的重要性是十分显著的。所谓的数据采集就是将各种传感器信号转换为电子设备可以接收的电信号再经过 a/d 转换后送入数据处理系统进行后续处理或送入数据存储系统进行存储。随着计算机和微电子技术的进步，人们对数据采集系统的性能提出了更高的要求，传统的数据采集系统往往采用单片机或数字信号处理器作为核心处理芯片，基于单片机的数据采集系统就是由单片机及其相应外围设备构成的数据采集系统；这种结构的系统具有体积小、功耗低、可靠性高、使用方便等优点，但是本身处理速度不快，系统性能不高，再扩展空间不大；而基于dsp的数据采集系统具有响应和处理模拟信号及运算数据流的能力，并且系统具有精度高、易于集成、分时复用等优点，但是dsp价格昂贵，硬件结构不可改变，这就造成其总线即数据宽度的不可改变性。为了满足市场对数据采集系统高性能、低价格的要求，改善基于单片机与dsp控制器釆集系统的不足，基于fpga的数据采集系统幵始薪露头角，并得到人们越来越多的关注。
可编程逻辑门阵列（fpga）芯片技术的发展使得数据采集系统的应用更加广泛。 fpga 具有硬件资源丰富、集成度高、工作频率高、内部延时小、成本低、体积小等一系列优点，使得其相较于传统的单片机和 dsp 在数据采集方面具有无可比拟的优势。
2. 研究内容和预期目标
主要研究内容：
1.研究多传感器阵列的基本特性与工作原理；
2.研究rbf神经网络原理及功能；
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
可燃气体浓度检测取决于所采用的传感器。目前已使用的检测气体的传感器有很多种，比如半导体式气体传感器、催化燃烧式气体传感器、热导池式气体传感器、电化学式气体传感器等。本设计采用tgs203、tgs813、mq-4传感器，通过rbf神经网络技术来实现混合可燃气体的定量分析。
如图1所示：传感器阵列的交叉敏感性来获取对混合气体的响应，并将响应值（经过a/d转化）作为人工神经网络的输入，经过神经网络复杂的运算处理，分析出混合气体中
4. 参考文献
[1]马玲. 基于fpga的油库发油台数据采集系统设计[d].西北师范大学,2018.
[2]腾喜龙. 基于fpga的土壤数据采集分析决策系统[d].西北师范大学,2018.
[3]高歌. 基于多传感器数据采集系统的存储与传输设计研究[d].西安电子科技大学,2018.
5. 计划与进度安排
（1）2月12日~2月20日：收集文献资料，熟悉基本知识，掌握毕设基本设计原理。
（2）2月21日~3月2日：把握整体方案，深入研究设计原理，撰写开题报告。
（3）3月3日~4月20日：巩固设计方法，开展各个功能模块具体设计，完成毕设初步设计。
