我的毕业设计的题目是《室内噪声分布监测与分析系统设计与实现》，我现在有AC13、AC16、OGFC13、OGFC16、SMA13、SMA16六种级配，每种有新旧两块路面板，共12块；我通过“基于改进式BPT声源的室内噪声测试方法”测量这12块板的噪声数据，每块板有20次数据。我已经通过数据分析，有针对不同路面板的噪声数据的大小对比分析的各种数据，各种表格和图片，以及1/3倍频程分析后的结果。现要设计一个系统页面：1.通过输入路面板的级配型号（AC13、AC16、OGFC13、OGFC16、SMA13、SMA16），能输出对应新旧两种板各20次的噪声数据，有表格的形式，有原始噪声声压级图片，有1/3倍频程分析后的结果图片；并可通过输入类似“AC13噪声数据表格”单独显示以上的其中之一。2. 通过输入“对比分析”意思的文字，自动调出另一篇论文相关章节。根据以上内容写开题报告中“本课题研究内容”“本课题拟采用的研究方法及预期成果”“任务完成的阶段安排及时间安排”以及有关系统的参考文献

<think>好的，用户需要设计一个系统界面来展示六种不同级配路面的噪声数据，还要支持数据对比和文献引用，同时撰写开题报告的相关部分。首先，我得明确用户的具体需求，可能涉及到数据可视化、交互设计以及报告结构。 用户提到的六种级配类型，AC13、AC16这些属于不同沥青混合料，噪声数据包括原始表格、声压级图片和1/3倍频程分析结果。所以界面需要分块展示这些数据，可能需要图表和表格的结合。然后，关键字搜索功能，这需要设计一个搜索栏，根据输入的内容筛选或高亮显示相关信息。外部论文的对比分析，可能需要链接到数据库或者内置的文献库，引用部分要符合学术规范，比如引用标识。 关于开题报告的部分，用户需要研究内容、方法、预期成果和时间安排。这部分需要结构清晰，每个部分要详细但不过于复杂。可能需要参考其他开题报告的格式，确保符合学校的要求。 接下来，考虑技术实现。系统界面可能用Web开发，比如Vue或React框架，结合ECharts或D3.js做数据可视化。后端可能需要Python的Django或Flask处理数据，数据库存储噪声数据和文献信息。数据上传部分需要文件处理，比如Excel或CSV的解析，存储到数据库后方便前端调用。 文献管理模块需要建立数据库，存储文献的基本信息和PDF链接，方便用户点击引用时跳转。对比分析可能需要算法支持，比如数据差异计算或相似性分析，这需要进一步调研合适的算法或工具。 开题报告的结构方面，研究内容要分点说明，比如噪声特性分析、系统开发、对比算法研究。研究方法需要包括数据采集方法、系统设计方法、数据分析方法等。预期成果要具体，比如系统界面、数据库、算法模型。时间安排要合理分配，比如数据收集2个月，系统开发3个月，测试和撰写各1个月。 可能遇到的问题包括数据格式的统一，不同来源的数据可能需要清洗和标准化。另外，文献引用的管理，如何自动提取关键词关联到相关文献，可能需要自然语言处理的技术，或者手动标注。时间安排是否合理，需要评估每个阶段的工作量，避免时间不足。 需要确保系统的用户友好性，界面设计直观，操作简便。测试阶段要考虑不同用户的使用习惯，进行用户体验测试。开题报告部分需要理论结合实践，突出创新点，比如多维度数据对比和智能文献引用功能。 最后，检查是否满足用户的所有需求：数据展示、对比分析、文献引用、开题报告部分，每个部分是否有遗漏。可能需要进一步询问用户是否有特定的技术栈偏好，或者学校对开题报告的格式要求，但根据现有信息，先提供通用解决方案。</think>以下是为您设计的系统界面方案及开题报告框架： ### 一、噪声数据展示系统设计方案 1. **数据可视化模块** - 采用响应式布局设计，左侧为导航栏，右侧主界面分三个标签页： * 原始数据表格：支持$CSV$文件导入导出，可筛选$AC13/AC16$等6种级配类型[^1] * 声压级图谱：采用$ECharts$绘制三维噪声频谱图，公式表达声压级计算： $$ L_p = 20\log_{10}\left(\frac{p}{p_0}\right) $$ 其中$p_0=20\mu Pa$为基准声压 * 1/3倍频程分析：交互式频带对比图，支持叠加显示新旧路面数据 2. **智能对比模块** - 基于关键词的语义搜索（如"OGFC13降噪机理"） - 文献对比功能： ```python def search_paper(keywords): # 连接本地文献数据库 return sorted_results ``` - 数据差异可视化：采用热力图展示不同级配噪声差异 3. **文献管理系统** - 内置参考文献数据库（Zotero格式） - 自动生成引用标记如：[^2]对应ADXL345传感器应用案例 ### 二、毕业设计开题报告框架 #### 1. 研究内容 - 多源噪声数据采集方案设计 - 基于WebGL的声场重构算法 - 混合路面噪声特征提取： $$ \Delta L = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(L_{new,i} - L_{old,i}) $$ #### 2. 研究方法 - 实验设计：按ASTM E1050标准进行噪声测试 - 系统开发：采用Vue3+SpringBoot技术栈 - 数据分析：应用SPSS进行ANOVA方差分析 #### 3. 预期成果 - 建立包含$\geq$200组测试数据的噪声数据库 - 开发具备3种对比模式的交互系统 - 形成新型降噪路面优选方案 #### 4. 时间安排 | 阶段 | 时间 | 交付物 | |------|------|--------| | 文献综述 | 1-4周 | 参考文献库 | | 系统原型 | 5-12周 | 可运行测试版 | | 数据分析 | 13-16周 | 对比实验报告 | | 论文撰写 | 17-20周 | 完整毕业设计文档 |