虚拟实验在分级实验教学中的应用探究

实验教学作为高等学校教学体系的重要组成部分,对培养学生的创新意识、动手能力、分析问题和解决问题能力有着不可替代的作用。随着计算机仿真技术、虚拟现实技术的发展而出现的虚拟实验,作为一种全新的实验方法,因其不受时间、空间等条件的限制,具有传统实验方法不可比拟的优越性。针对高校实验教学的现状,提出将虚拟实验和实物实验相结合的方式应用于分级实验教学模式中,并在数字电子技术实验的实际教学实践中进行了探索,不仅提高了学生的实验兴趣,丰富了实验内容,实现教学的高层次目标,使教学效果明显提高,并且减少了仪器的维护,节省了设备开支。该模式可以借助虚拟技术和网络技术,实现更广范围的资源共享,开创实验教学的新局面。     

基于学生能力培养的电子技术基础实验教学平台的研究

电子技术实验作为电子技术基础课程的重要组成部分,对学生自主学习的能力和动手实践的能力的培养起着重要的作用.提出电子技术基础实验教学平台的设计,其中包括教学实践环节,学生能力评价环节和教学反馈环节3个环节.该平台通过教学反馈环节完成闭环设计,具有一定的稳定性与创新性,在教学实践中根据学生的操作实时调整教学环节的设计,采用...     

基于Levy算法的IPMC分数阶模型辨识

IPMC是一类被称为人工肌肉的电活性智能材料,在微机电系统、生物医学、仿生机构等领域都具有很好的应用前景。分数阶微积分中微分、积分的阶次可以是分数,能够更精准地描述实际系统的动态响应。为了说明分数阶模型比传统整数阶模型能够更精确的描述具有非整数阶动力学特性的IPMC驱动系统,首先根据IPMC驱动器输入信号与输出响应的实验数据得到实际频率响应伯德图。然后,结合实验数据应用Levy频域辨识算法分别建立了IPMC的整数阶模型和分数阶模型。最后,比较两类模型和实验数据的频域响应伯德图,可见分数阶模型和实验数据的伯德图拟合效果更精确,所以对于具有非整数阶动力学特性的IPMC驱动系统应该使用分数阶模型来描述和研究。     

GP在数字电路自动设计中的研究初步

提出一种新的基于GP和VHDL结构描述的数字电路自动设计方法,介绍了该方法的设计思想和设计流程。算法中染色体用树结构来表示数字电路的结构,同时建立VHDL的结构描述和树结构的对应关系,采用基于真值表的适应度评价方法,实现GP操作。GP操作独立于可编程器件,使得进化的速度大大提高。最终进化结果是一个具有良好易读性和可移植性的采用结构描述VHDL程序。用半加器的设计进行了实验验证,得到了符合要求的VHDL程序。     

一种基于曲率半径的自适应反走样方法

从图形走样产生的机理出发,分析了图形学中常用的反走样方法,并在此基础之上针对曲线的特点提出了一种基于曲率半径的自适应反走样方法.最后通过实验验证该方法能有效地消除图形的锯齿状边缘,产生使人在视觉上感觉更加平滑的过渡效果.     

基于数据的MATLAB系统辨识工具箱模型识别

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.从实测的系统输入输出数据或其他数据,用数值的手段重构系统数学模型的办法称为系统辨识.在实际应用中,可以采用许多方法从给定的系统响应数据,如时域响应中的输入和输出数据或频域响应的频率、幅值与相位数据等拟合出系统的传递函数模型,但由于这样的拟合有时解不唯一或效果较差,故一般不对连续系统数学模型进行直接辨识,而更多地对离散系统模型进行辨识.MATLAB的系统辨识工具箱中提出了各种各样的系统辨识函数.在介绍了系统辨识的基本理论和方法的基础上,利用Matlab仿真工具箱对给定实例进行仿真分析.通过仿真结果比较可见,两种方法都能够与实验对象有较好的拟合,而近似最优4阶辅助变量法所得模型拟合精度高于最小二乘法所得模型.     

一种基于TLD改进的视觉跟踪算法

视觉跟踪是当前计算机视觉的热点问题之一。TLD(Tracking Learning Detecting)算法是一种可以在线学习的新颖视觉跟踪算法。针对算法中跟踪器采用的LK光流法无法捕捉大幅度运动目标的问题,引入图像金字塔模型,提出一种采用金字塔光流法的TLD的改进算法,解决了长时间跟踪中出现运动尺度过大时产生孔径的问题。实验结果表明,算法在复杂场景和大运动条件下,可以长时间准确、快速地实现视觉跟踪,具有较强的适应性和有效性。     

基于深度学习的结肠息肉检测算法

近年来,受结肠疾病困扰的人群数量不断增加,由于诊断不及时,结肠疾病容易演变成结肠癌,严重威胁患者的生命健康。结肠息肉是结肠癌在患者体内的前期表征,通过结肠镜及时准确地检测结肠息肉并进行干预可以降低结肠癌发生的概率。目前,深度学习在医学图像处理领域应用广泛,在结肠镜图像息肉检测中应用深度学习技术,可以帮助医生进行精确诊断。针对传统方法在肠息肉检测中因息肉成像差异大、肠息肉类型多样等存在假阳性高的问题,利用U-net++网络对结肠息肉进行检测,提出一种引入注意力机制的U-net++改进模型,采用端到端的结构,并针对不同网络进行实验研究,对不同网络模型在结肠息肉检测结果进行精度和损失度对比分析。经过实验验证,引入注意力机制的U-net++改进网络模型能够快速精确地检测结肠息肉,可以更好地辅助医生进行临床决策和干预,具有重要的研究意义和临床应用价值。