基于CDIO的物联网工程专业实践教学体系探讨

随着世界经济的不断发展和科技水平的日益提高,物联网技术的应用在全球范围内受到了广泛关注.本文首先介绍CDIO工程教育模式的基本思想,并根据其基本特点和物联网工程专业的教学需求,将CDIO作为构建物联网工程专业实践教学体系的宏观指导,希望能为相关人员提供有价值的参考,促进学生的工程意识及实践能力的提高.     

基于动态路况信息的时间最优交通流诱导系统研究

针对提高城市车辆通行效率缓解交通压力的迫切需求,文章设计研究了一种基于动态路况信息的时间最优交通流诱导系统。该系统利用移动通讯网络将无线电子车牌数据及发送至云服务平台,该平台依据信息分析统计并预测出每条街道通行状况,并针对每个行驶车辆动态分配最优导引路径。文中首先介绍了无线电子车牌的硬件组成结构。其次,重点研究了时间最优车辆诱导路径规划算法,包括路段时间权值的确定方法以及基于路段时间权值信息的改进型A*算法。最后,针对该系统进行了一系列半物理仿真及实验。实验结果表明,该系统不仅能够搜索到准确的时间最优路径,同时还具有较快的运行速度。     

一种基于MIMO的改进型信号检测K-Best算法

MIMO 是一种显著降低未来塔康(TACAN)导航系统的信号检测的误码率的技术。 最大似然算法(ML)是 MIMO 无线系统的最佳硬判决检测方式,但是其会随着天线数目和调制阶数的增加,其复杂度呈指数规律增加。传统 K-Best 算法虽克服 ML 算法的缺点,降低了检测算法的计算复杂度,节约计算成本,但其 BER 性能略有下降。改进型 K-Best 算法采用最优检测快速 QR 分解、预处理技术(SE)和球型译码技术(SDA)检测手段克服传统 K-Best 算法的缺点。 仿真结果表明改进型 K-Best 算法相对于传统算法,明显提高了 BER 性能。     

毛细管柱-气相色谱法测定中药膏药中樟脑、薄荷脑、龙脑及异龙脑含量——应用一种改进型索氏提取器

用毛细管柱气相色谱法测定了中药膏药中樟脑、薄荷脑、龙脑及异龙脑的含量.应用一种改进型的索氏提取器和丙酮作为溶剂从膏药样品中提取上述4种组分.试验结果显示:此种改进的提取器的提取效率高于未改进的提取器约40%,从丙酮提取液中分取一定量的试液进行气相色谱测定,用纯萘作内标,测得上述4种化合物的线性范围依次为21.28～1.915×103,26.02～2.342×103,7.9～7.11×102,4.42～397.8 mg·L-1,分别做了回收试验和精密度试验,测得回收率在92.1%～99.5%之间,相对标准偏差(n=7)在1.1%～3.5%之间.     

CDIO模式下的电类专业基础实训课程教学分析

本文针对传统实验实训课程中教学的不足,结合CDIO教育理念,提出基于CDIO模式的电类专业基础实训课程教学的研究及实践。从目前的施行效果来看,这种教学模式提高了该课程的教学质量和效果,进而有效培养了学生的学习能力、团队协作能力以及工程实践能力。     

基于改进型NSCT-PCNN的可见光与红外图像融合算法研究

图像融合指将多个传感器采集到的关于同一场景的图像信息经过处理,生成一幅质量更高、信息更丰富、描述更全面的新图像的过程。文章探讨和比较多种多尺度分析方法,并在传统融合算法的基础上提出一种基于改进型NSCT与PCNN相结合的可见光与红外图像融合算法。     

材料化学专业研究生FAT·CDIO人才培养新模式

根据当今社会对材料化学类研究生的需求,充分借鉴国际流行的CDIO(构思-设计-实施-运行)工程教学理念,提出了FAT(外语-艺术-技术)·CDIO人才培养新模式,并构建了材料化学类专业课程框架和实施方法。该模式力求将学生培养成既懂科技又具有高水平外语沟通能力、艺术创造和工程实践能力相结合的综合型人才,以期为创新型工程类研究生的培养提供新的培养思路。     

CDIO导向的微项目驱动的《日化产品制造技术》教学研究

对日化产品制造技术课程准确定位、优化和整合,根据教学内容和教学目标科学设计微项目,融合"慕课"等多种教学资源,引导学生进行合作策略的学习,实施基于微项目驱动教学法的CDIO教学模式下的课堂翻转,转变教师职能,调动学生学习的积极性,提高学生的专业技能。     

DS-CDMA系统正交码调制的抗多址干扰性能及其改进

本文推导非同步 Ｃ Ｄ Ｍ Ａ 系统多址干扰表达式,计算正交码调制码组相关性对多址干扰的影响。提出一种改进型 Ｗ ａｌｓｈ＋ Ｇ Ｍ Ｗ 正交码组,分析比较 Ｗ ａｌｓｈ 正交码组和 Ｗ ａｌｓｈ＋ Ｇ Ｍ Ｗ 正交码组应用于非同步 Ｃ Ｄ Ｍ Ａ 系统的性能。计算机模拟结果表明应用改进型正交码组时系统性能获得改善。     

基于改进型SVM的电网计量信息快速清洗研究

由于传统方法在电网计量信息清洗中应用效果比较低,不仅清洗时间比较长,而且清洗后的信息丢失比例比较高,无法达到预期的清洗效果,为此提出基于改进型SVM的电网计量信息快速清洗研究。利用计量器采集到电网计量信息,根据信息密度值识别噪声点并对噪声信息滤除,利用判断决策函数筛选出缺失信息,将其带入到改进型SVM中,利用粒子群算法对SVM参数优化改进,利用改进型SVM对缺失信息补偿清洗,以此实现了基于改进型SVM的电网计量信息快速清洗。经实验证明,设计方法清洗时间在1s以内,信息丢失占总信息量不超过1%,设计方法在电网计量信息快速清洗方面具有良好的应用前景。