一、VC++中状态栏的动态编程（论文文献综述）
魏倩楠[1]（2021）在《多源异构数据驱动的综掘设备远程操控系统研究》文中提出目前,煤矿综掘工作面智能化、信息化水平滞后,煤矿综掘设备远程可视化控制,是近年来国内外研究的热点。现有技术大多通过视频进行人工监测的煤矿设备远程控制技术,但是井下环境复杂,工况多变,人工监测无法满足常态化生产要求。VR技术具有建立融合人的感知和多种数字信息交互的多维空间的功能,可以为危险、复杂作业环境下的机械作业远程操控决策提供技术支撑。本文借助虚拟仿真、多源异构数据融合、碰撞检测和远程操控等技术,对煤矿综掘工作面多源异构数据进行融合,完成基于多源异构数据融合的综掘设备数据驱动下的动态编程,建立煤矿综掘设备虚拟样机和煤矿井下场景,实现设备碰撞检测和远程虚拟操控,对提升危险环境生产监测及设备运行监测等具有重要意义和应用价值。针对虚拟远程控制系统中远程人员操控、决策依据少的问题,采集煤矿综掘工作面生产过程中的多源异构数据,通过数据级与决策级相结合的多源数据融合技术,对综掘工作面多源数据进行融合,基于知识元理论对异构型数据进行特征级融合,为远程操控界面提供准确的数据。针对设备在复杂环境下碰撞检测效率低下的问题,提出分级碰撞检测框架,分为初步检测与精确检测阶段。采用虚拟现实技术,基于优化二叉空间分割树法对虚拟空间进行剖分,确定需要进行碰撞检测的主要区域,再进入精确检测阶段,构建轴对齐包围盒与方向包围盒相结合的混合层次包围盒算法,对设备间的碰撞进行精确检测,在发生碰撞行为前进行预警,保障综掘工作面的安全运行。针对煤矿综掘设备远程控制系统无法达到操控人员临场控制效果的难题,运用Unity3D虚拟现实软件平台构建煤矿综掘设备三维可视化远程智能操控系统。开发数据通讯接口实现多种传感器数据采集和处理,完成基于数据驱动的探测机器人动态编程,实现“虚实同动、数据驱动、碰撞检测、远程操控”的虚拟控制策略。最后,搭建实验平台,对系统整体功能及性能进行验证。实验表明,系统能够在综掘工作面多源异构数据驱动下实现综掘设备与虚拟样机同步运动,可以对设备的碰撞行为进行远程的检测与预警,实现对煤矿探测机器人的远程虚拟操控。该研究为煤矿井下设备可视化远程控制提供了新的思路。
林海[2]（2021）在《基于HSMM和CNN的心音信号处理方法研究》文中认为近年来,我国心血管疾病的病亡率仍处于不断上升的趋势,当务之急就是要进行积极干预有效防治,降低发病率和死亡率。心音信号能较准确地将心脏组织的状态信息、健康状况反映出来,因此对心音信号的处理有着至关重要的作用。心音信号分析与处理主要步骤有以下几个方面:降噪、包络提取、分割、特征提取和分类。本文研究主要围绕心音信号处理中的分割和分类方法展开的,具体开展的研究工作如下:（1）基于逻辑回归的隐半马尔可夫模型中,希尔伯特（Hilbert）变换提取的心音包络具有较大毛刺。为解决该问题,本文提出一种支持向量机（Support Vector Machine,SVM）与香农能量相结合的隐半马尔可夫模型（Hidden Semi-Markov Model,HSMM）心音分割算法。首先采用小波降噪的方法对心音进行降噪,接着根据R峰和T波标记心音,提取香农能量包络等特征,然后对结合逻辑回归模型（LR）的HSMM相关参数进行训练,并借助Viterbi算法推测出心音最可能的状态。最后,通过SVM模型识别第一心音S1和第二心音S2。该算法不需要设置硬阈值,将噪声抑制在最低水平,更有助于包络的提取。（2）传统的分类器已广泛应用于心音识别,但是临床上心血管疾病种类繁多,单纯的心音二分类识别已不能满足实际应用。本文提出一种基于梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC）的卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）用于心音多分类识别的算法。首先,采用小波阈值变换对原始心音信号进行降噪处理。接着对心音提取MFCC特征参数。然后,构建CNN、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型以及高斯混合模型（Gauss Mixture Model,GMM）,训练模型,不断调整相关网络参数至最优值。最后利用各自训练好的模型对心音测试集信号进行识别。本文提出的结合香农能量的HSMM的心音分割算法,提取心音的包络更光滑,具有良好的抗噪性能,分割精确度较参考算法有了显着提升。提出的基于CNN的心音分类算法引入池化层和权值共享,提取到更多有用信息,使训练时间大大减少,识别精确度较其他两种参考模型有了较大提升。总之,本文所提出的心音分割与分类研究方法对于心音的高效分析处理起到较大的辅助作用。
姚军[3]（2020）在《基于前车换道意图辨识的智能巡航控制算法研究》文中认为随着道路交通问题的日益加剧,人类对于自动驾驶技术给予越来越多的关注。近年来,自适应巡航系统作为智能辅助驾驶系统的关键技术,已经日益成熟并且逐步走进普通大众的生活中。然而传统的自适应巡航系统只对车辆的纵向加速度进行控制,面对前车长时间行驶车速缓慢且换道条件良好的工况,无法进行自主换道,很大程度上降低了驾驶员对自适应巡航系统的使用率与满意度。同时,面对前车发生换道的工况,传统自适应巡航系统无法很好的对本车道内的主目标与换道前车进行综合考虑,往往在此工况下,传统自适应巡航会出现纵向加速度波动较大的情况,很大程度上降低了乘坐的舒适性甚至可能出现危险。因此,针对前车的换道意图辨识以及本车的自主换道控制研究具有重要的意义。本文进行基于前车换道意图辨识的智能巡航控制算法研究,主要内容包括了基于前车换道意图辨识的主目标筛选、自主换道决策与换道轨迹规划、智能巡航车辆横纵向运动控制,并基于Matlab/Simulink、CarSim和Prescan软件搭建的联合仿真平台对提出的控制算法进行了联合仿真验证,论文的具体研究内容如下:（1）本文首先根据毫米波雷达检测到的目标特征点数据与摄像头传感器检测到的车道线多项式拟合数据,划分感兴趣区域,并对感兴趣区域外的目标进行过滤;根据上一时刻卡尔曼滤波器输出的有效目标预测数据以及当前时刻在感兴趣区域内的雷达数据,对已经存在目标的有效测量数据进行筛选;根据是否存在有效测量数据,对所有有效目标的生命周期计算;接下来利用基于交互式多模型的目标状态估计方法和有效目标的生命周期状态对每个目标进行状态估计,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）辨识每一个有效目标的换道意图。结合有效目标的状态与换道意图的辨识结果,进行最终主目标的筛选。（2）针对前车长时间行驶车速缓慢且换道条件良好的工况,本文对智能巡航控制算法的自主换道决策与换道轨迹规划算法展开研究。自主换道决策部分主要分为:本车道不满意程度计算、相邻车道速度优势判断以及自主换道可行性分析。本车道不满意程度计算主要分为速度期望与车间距期望两部分,根据本车道不满意程度计算结果建立本车换道意图。在此前提下需要对相邻车道的速度优势进行判断,保证目标车道相对于原车道具有速度优势,这一点对于智能巡航控制算法的自主换道决策具有重要的意义。最后本文对自主换道的可行性进行分析,基于本车为匀加速状态、周围交通车辆均为匀速状态的假设,对本车与原车道前车、目标车道前车以及目标车道后车的碰撞安全分析进行分析。通过建立关于不定参数换道时间与纵向加速度的不等式约束,将自主换道可行性问题转化为不定参数是否具有可行解的问题。自主换道轨迹规划主要是针对直道换道以及定曲率弯道换道场景,基于五次多项式曲线对换道轨迹进行规划。综合考虑换道过程对道路流量的影响以及换道完成后本车与前车之间的速度误差、理想车间距误差,对不定参数进行优化求解,得到自主换道轨迹。（3）在得到主目标状态信息以及自主换道决策与换道轨迹规划的结果之后,本文对智能巡航车辆横纵向运动控制算法展开研究。首先根据车道线多项式拟合数据、自主换道决策以及自主换道轨迹规划的结果,生成基于本车车身坐标系的参考轨迹。为了实现对参考轨迹的跟随,本文建立了车辆侧向动力学模型,采用LQR控制器计算得到所需的方向盘转角,并通过施加前馈方向盘转角的方式,消除跟随过程中的稳态横向距离误差。基于主目标的状态信息（纵向相对速度和纵向相对距离）,本文选用LQR控制器对本车的纵向目标加速度进行计算。根据需求的目标加速度、本车速度、道路坡度等信息,建立车辆逆动力学模型,计算得到前馈的执行器控制量,并利用PID控制器进行反馈校正,实现对车辆纵向加速度的有效控制。（4）本文利用Matlab/Simulink、CarSim和Prescan软件搭建联合仿真平台,对算法的有效性进行验证。在Prescan软件中建立场景和传感器模型,在Carsim软件中建立高精度整车动力学模型,在Matlab/Simulink中进行仿真环境的集成和控制算法的建立。仿真结果表明,本文提出的基于前车换道意图辨识的智能巡航控制算法能够有效的对本车道内的主目标与换道前车进行综合考虑,并在前车长时间行驶车速缓慢且换道条件良好的情况下,实现自主换道。
张堃[4]（2016）在《基于GIS的山地城镇工程建设场地适宜性评价系统设计与开发研究》文中进行了进一步梳理随着西部大开发战略的稳定实施,工程建设活动也因为经济的强有力支撑而得到了快速的发展,尤其是山地城镇。在这个过程中,不仅造成建设场地盲目地扩张和浪费,而且还危害当地的生态环境。所以针对山地城镇工程建设场地适宜性评价受到了土地规划部门和专家的重视。由于其独特的地理特征和社会属性,决定了针对平原地区现有的评价体系和模型不能完全适用于山地。根据以往情况,手动评价过程繁琐,评价结果准确度不高,评价效率低下。随着计算机技术的发展以及地理信息系统在多个领域的广泛应用,将GIS引用到评价过程并独立开发完整的系统对工程建设场地适宜性进行评价。本文依托“十二五”国家科技支撑计划课题《村镇区域空间规划与土地利用优化技术集成示范》（2012BAJ22B06）,从影响山地城镇建设的工程安全的角度出发,选取影响工程建设场地的关键因素,建立山地工程建设场地适宜性评价模型,并集成到系统中。随着地理信息系统和基于GIS二次开发组件技术的不断成熟,系统开发逐渐成为各种评价研究最好的方法。它可以将地理信息系统（GIS）二次开发和评价模型合理集成,以评价单元为研究对象,将研究指标量化。这种方式既可以克服手工评价的不足,而且得到的评价结果也更加准确、直观。综上所述,在本论文完成过程中,主要包括以下几方面的工作:（1）总结了国内外山地城镇工程建设场地适宜性评价的研究现状,指出了现有研究理论对山地城镇工程建设场地适宜性评价的不足之处,对评价的基本理论、研究重点进行深入的分析,构建山地城镇工程建设场地适宜性评价指标体系,包括地形地貌、岩土特征、地下水、不良地质、地震5个一级指标以及包括剖面曲率、平面曲率、岩土特征在内的17个二级指标,为以后评价系统的构建和系统的设计实现奠定理论基础。（2）对该系统进行总体设计,明确了系统开发的目标即将3个评价模型集成到系统中,实现土地评价流程化和自动化。利用Arc GIS的二次开发组件技术和可视化开发工具,以Arc GIS Engine 10.0为开发平台、Visual Studio 2010为开发语言环镜、C#为开发语言进行了山地城镇工程建设场地适宜性评价系统开发,实现了图形浏览、图形-空间双向查询、生态安全评价、建设用地适宜性评价、工程建设场地适宜性评价、结果输出和打印等功能。（3）以义和镇机房村为例,按照山地城镇工程建设场地适宜性评价模型,对其工程建设场地适宜性进行评价;
王珍珍[5]（2015）在《基于通信对抗的无人机地面监控系统的研究》文中研究表明通信对抗是一种电子对抗技术,在现代化军事战争中充当着至关重要的角色。无人机作为空中战场武器装备,以其零伤亡、灵活以及较强的战场适应能力等优势,受到各个国家和科研机构的高度重视和研究投入,并在多个领域得以广泛的应用。无人机地面监控系统被称为无人机系统的“神经中枢”,其性能直接影响着无人机系统。因此,对无人机地面监控系统的研究有着重要意义。本文在深入学习和研究基于跳频的通信对抗技术及相关理论的基础之上,首先给出了基于通信对抗的无人机地面监控系统的总体设计任务和设计方案。该系统设计主要任务包括：能够实现地面监控系统和无人机之间的数据通信功能、数据处理功能、无人机位置信息的地图显示功能、截获跳频信号的跳频参数识别功能、向无人机发送通信干扰指令、数据存储与查询、航迹回放功能。依据系统的设计方案要求,本文采用Visual C++6.0软件工具,设计完成了地面监控系统的人机交互界面,通过基于电子地图窗口界面实时显示无人机信息；采用基于TCP/IP协议的客户机/服务器模式,建立与无人机的数据通信链接,完成地面监控系统的数据接收和发送功能；采用ADO技术,建立和连接数据库,完成系统的数据存储和查询功能；根据设计的报文协议,与各个无人机实现信息交互,并对接收的无人机数据信息进行分类处理；通过Visual C++6.0与MATLAB混合编程对截获跳频信号进行参数识别,一方面采用时间频率分析方法实现跳频信号的频率识别,采用结构法实现了对跳频序列的识别,另一方面实现跳频信号数据处理结果的调用和显示；通过开启多线程,实现多台无人机同时在线。最后,在完成各功能模块的设计之后,进行了系统功能测试和结果分析。系统测试结果表明：该系统的能够实现与无人机的数据通信；具有良好的界面显示与人机交互功能；能够实现对接收跳频信号进行参数识别的功能；并能够向无人机发送通信干扰指令；具有航迹回放、数据存储和查询功能以及允许多机在线功能。
徐超[6]（2014）在《基于视频图像中人的异常行为识别》文中认为近年来，人体运动分析是国内外计算机视觉领域一个极具挑战性的研究课题，广泛应用于医疗诊断、安全防护及人机交互等领域，具有广阔的应用前景和较高的研究价值。本文主要针对室内走廊中人的异常行为进行研究，提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法，实时地检测、跟踪视频中的人并进行异常行为识别。主要分为三个部分：目标检测、目标跟踪及人体异常行为识别。在目标检测部分，利用分块更新的背景差法实现目标检测，通过对差分图像的分块实时更新背景。分块的优点在于背景块不会被判断为前景块且具有一定的抗干扰能力，减少了运算量，能够完整的提取出人体轮廓。在目标跟踪部分，提出了基于区域关联结合颜色直方图的跟踪方法，通过面积匹配率辅助颜色直方图匹配率对人体进行跟踪。针对目标非线性运动时跟踪不准确的问题，较好地解决了漏跟、误跟等现象，提高了稳定性。在人体异常行为识别部分，针对“走”、“跑”、“跳”、“蹲”、“爬”及“徘徊”几种行为进行识别，除“走”以外的其他行为都定义为异常行为。根据人体检测与跟踪的结果对其运动轨迹、运动姿态及运动时间三种参数进行深入分析，对不同的行为提出不同的判断标准，最后识别出五种异常行为并进行报警提示。本文开发工具为Microsoft Visual Studio2010，使用OpenCV计算机视觉库软件编程，通过拍摄视频建立视频数据库，对算法的准确性进行了多次测试。实验结果表明，本文的算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪，还能快速、准确地识别出异常行为，具有简单实用的特点。
何明,李薇[7]（2011）在《基于概率信息抽取模型的Top-k查询》文中提出随着数据采集和处理技术的进步,在经济、军事、物流、金融、电信等领域的具体应用中,数据的不确定性普遍存在.不确定性数据的表现形式多种多样,它们可以以关系型数据、半结构化数据、流数据或移动对象数据等形式出现.针对信息抽取过程中的不确定性数据,基于半条件随机场（semi-Markov Conditional Random Fields,semi-CRFs）模型,构建支持不确定数据Top-k查询的信息抽取框架.建立基于关系的不确定性数据描述方法和存储模式,提出一种基于概率框架下的面向不确定性数据的Top-k查询算法.实验证明,该框架在提高数据元素属性标注性能的同时,在Top-k查询方面也具有有效的查询响应性能.
王敏,陈亚光[8]（2010）在《基于可视化编程的自动化编程工具》文中研究指明根据不同管理信息系统及同一系统的不同模块之间在设计和实现上具有共通性的特点,提出了一种自动化编程工具。该工具利用可视化设计过程中生成的资源文件,将其中需要进行编程的控件读出并以表格形式显示于界面。编程者只需对照程序设计书在界面中进行设定,工具依据设定内容实现基于某一设计模式的自动化编程。实际运用证明该工具能有效提高软件开发效率。由于自动化编程的代码规范统一,系统的维护效率也得以大幅度提高。
常奇峰[9]（2010）在《基于VC++的数字图像处理软件开发》文中研究表明随着科学技术的飞速发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法——数字图像处理技术应运而生,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和显示。目前,数字图像处理技术被广泛应用在众多的领域,而且其处理精度比较高,所以,开发一个好的数字图像处理软件至关重要。本文设计了一个基于VC++的数字图像处理系统,系统中包括图像处理技术的各个方面,涵盖了数字图像处理领域的大部分算法,并对相应的算法进行了实现。本系统具有很强的可移植性和扩展性。本文以BMP文件的读写为切入点,相继介绍了图像处理领域的大部分算法:图像几何变换、正交变换、图像增强、边缘检测,并详细论述了各个算法的实现过程,对主要算法的实际应用效果进行了分析。实验结果表明系统能够满足图像处理的基本要求,而且还可以针对不同的处理目的,灵活地对图像处理算法进行改进,从而选择出最优处理算法,达到期望的处理效果。为了方便用户观察处理结果,更好的理解算法,本文设计了一个友好的图形用户界面,此界面操作简单,使用方便,为数字图像处理处理算法的研究人员提供了一个很好的图像处理平台。
吴和斌[10]（2009）在《装载机液压系统故障诊断专家系统研究》文中指出工程机械是国民经济建设中的重要设备。装载机是一种作业效率高、用途广泛的工程机械。开展装载机液压系统故障诊断专家系统研究,有利于及时排除故障和安全隐患,充分发挥装载机的最大效能,避免不必要的损失,对确保工程质量、加快工程进度、提高经济效益有着十分重要的现实意义。本文结合广西教育厅立项项目,在分析液压系统故障诊断技术发展状况的基础上,研究了装载机液压系统故障诊断专家系统（LHSFDES）的实现技术,主要研究内容如下:首先,分析了专家系统的基本功能、特征、一般结构和工作原理,并探讨了设计专家系统的一般原则、建造步骤及系统评价,为装载机液压系统故障诊断专家系统的建立奠定了基础。其次,建立了LHSFDES的知识库。通过分析装载机液压系统故障的特点,选取自然语言作为案例知识库的知识表示形式,选用“规则+故障树”作为规则知识库的知识表示,并以数据表的形式存储于数据库中,完成知识库的知识表示。在故障树层次模型的基础上,采用人工分层获取方式获得浅层性知识;在构建故障决策表的基础上,利用差别矩阵属性约简算法和启发式值约简算法实施知识获取的约简,并通过对规则的检测与求精获得深层性规则知识。再次,构造了LHSFDES的推理机。根据用户输入的故障现象描述,采用案例推理与不确定性推理相结合的混合推理方法,选用正向推理与反向推理相结合的控制策略,实现故障诊断的推理。最后,设计了LHSFDES的总体结构及各模块结构,研究了各功能模块的实现技术和方法,以VC++ 6.0与SQL Server 2000为软件平台实现各模块的功能设计。通过直观、友好的人机交互界面,显示了专家系统在装载机液压系统中进行故障诊断的可行性及有效性。
二、VC++中状态栏的动态编程（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、VC++中状态栏的动态编程（论文提纲范文）
（1）多源异构数据驱动的综掘设备远程操控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据融合技术 |
| 1.2.2 碰撞检测技术 |
| 1.2.3 煤矿虚拟现实系统应用 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 多源异构数据驱动的综掘设备远程操控方案 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 综掘工作面特点 |
| 2.1.2 煤矿虚拟现实系统方案对比分析 |
| 2.2 多源异构数据驱动的综掘设备远程操控系统总体方案 |
| 2.3 系统主要组成 |
| 2.3.1 多源异构数据融合模块 |
| 2.3.2 虚拟平台数据交互模块 |
| 2.3.3 碰撞检测与预警模块 |
| 2.3.4 智能决策与控制模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 综掘工作面多源异构数据融合方法 |
| 3.1 信息融合概述 |
| 3.2 综掘工作面多源数据融合方法 |
| 3.2.1 基于分批估计的多传感器数据融合方法 |
| 3.2.2 基于D-S证据的决策级融合方法 |
| 3.3 综掘工作面异构数据融合方法 |
| 3.3.1 知识元理论 |
| 3.3.2 知识元处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 综掘设备动态碰撞检测与控制技术 |
| 4.1 碰撞检测算法分类 |
| 4.1.1 碰撞检测基本原理 |
| 4.1.2 基于包围盒技术的碰撞检测算法 |
| 4.2 煤矿综掘工作面多设备碰撞检测 |
| 4.2.1 基于优化BSP树的空间剖分 |
| 4.2.2 基于AABB和 OBB的混合层次包围盒算法 |
| 4.3 虚拟远程控制策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 综掘设备远程虚拟操控平台设计 |
| 5.1 综掘设备远程虚拟操控平台开发 |
| 5.1.1 系统开发平台选择 |
| 5.1.2 系统开发流程 |
| 5.2 基于虚拟现实的综掘设备控制模型建立 |
| 5.2.1 综掘设备姿态控制原理 |
| 5.2.2 虚拟综掘设备位姿控制编程 |
| 5.3 基于虚拟现实的煤矿场景建模 |
| 5.3.1 巷道建模 |
| 5.3.2 场景烘焙 |
| 5.4 数据交互设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 系统实验验证 |
| 6.1 实验方案 |
| 6.2 系统实验平台搭建 |
| 6.3 系统功能验证及性能测试 |
| 6.3.1 煤矿综掘设备远程操控系统运动控制测试 |
| 6.3.2 远程操控系统通讯验证 |
| 6.3.3 远程操控系统虚实同步运动性能验证 |
| 6.3.4 远程操控系统碰撞检测与预警功能验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）基于HSMM和CNN的心音信号处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 心音信号分析的基本理论 |
| 2.1 心音信号的产生与组成成分 |
| 2.2 心音信号形成机理的探索历程 |
| 2.3 心音信号的传导与采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心音预处理与特征提取 |
| 3.1 降噪 |
| 3.1.1 心音噪声来源 |
| 3.1.2 降噪方法 |
| 3.2 包络提取 |
| 3.2.1 归一化香农能量包络 |
| 3.2.2 希尔伯特包络 |
| 3.3 特征提取 |
| 3.3.1 MFCC特征提取 |
| 3.3.2 同态包络提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结合香农能量的HSMM算法用于心音分割 |
| 4.1 LR-HSMM |
| 4.1.1 LR模型 |
| 4.1.2 HSMM |
| 4.2 支持向量机 |
| 4.3 心音分割实验 |
| 4.3.1 数据集与实验设置 |
| 4.3.2 心音分割步骤 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结合离散小波阈值的CNN算法用于心音的多分类识别 |
| 5.1 心音分类研究概况 |
| 5.2 模型设计和训练 |
| 5.2.1 基于CNN的模型设计与训练 |
| 5.2.2 基于LSTM的模型设计与训练 |
| 5.2.3 基于GMM的模型设计与训练 |
| 5.3 神经网络中避免过拟合的方法 |
| 5.4 评价指标与损失函数 |
| 5.4.1 评价指标 |
| 5.4.2 损失函数设计 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 数据集介绍 |
| 5.5.2 实验设置 |
| 5.5.3 定量分析和对比实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参与的科研项目和研究成果 |
（3）基于前车换道意图辨识的智能巡航控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 目标识别的研究现状 |
| 1.2.2 自主换道决策及换道轨迹规划的研究现状 |
| 1.2.3 车辆横纵向运动控制的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于前车换道意图辨识的主目标选取 |
| 2.1 有效目标选取与目标的状态估计 |
| 2.1.1 感兴趣区域划分 |
| 2.1.2 有效目标生命周期的计算 |
| 2.1.3 基于交互式多模型的目标状态估计 |
| 2.2 基于支持向量机的前车换道意图辨识 |
| 2.2.1 NGSIM数据集的处理 |
| 2.2.2 基于支持向量机的前车换道意图辨识 |
| 2.3 基于前车换道意图辨识的主目标选取 |
| 2.3.1 纵向指标的计算 |
| 2.3.2 基于前车换道意图辨识的主目标选取 |
| 第3章 自主换道决策及轨迹规划 |
| 3.1 自主换道意图的产生 |
| 3.2 相邻车道速度优势判断 |
| 3.3 自主换道可行性分析 |
| 3.3.1 本车与原车道前车的碰撞安全分析 |
| 3.3.2 本车与目标车道前车的碰撞安全分析 |
| 3.3.3 本车与目标车道后车的碰撞安全分析 |
| 3.4 自主换道轨迹规划 |
| 3.4.1 基于五次多项式曲线的直道换道轨迹规划 |
| 3.4.2 基于五次多项式曲线的弯道换道轨迹规划 |
| 第4章 智能巡航车辆横纵向运动控制 |
| 4.1 基于车身坐标系的参考轨迹生成 |
| 4.2 基于LQR控制器的横向轨迹跟踪控制 |
| 4.2.1 车辆侧向动力学模型 |
| 4.2.2 基于LQR控制器的全状态反馈系数计算 |
| 4.2.3 零稳态误差的前馈方向盘转角 |
| 4.3 基于主目标状态的纵向目标加速度的计算 |
| 4.3.1 纵向运动控制模式划分 |
| 4.3.2 基于LQR控制器的目标纵向加速度的计算 |
| 4.4 基于逆向动力学模型的纵向加速度控制 |
| 第5章 联合仿真验证与分析 |
| 5.1 联合仿真平台的搭建 |
| 5.2 基于前车换道意图辨识的主目标选取算法仿真与验证 |
| 5.2.1 目标状态估计仿真结果与分析 |
| 5.2.2 前车换道意图辨识仿真结果与分析 |
| 5.2.3 主目标选取仿真结果与分析 |
| 5.3 自主换道决策及轨迹规划算法仿真与验证 |
| 5.3.1 自主换道决策仿真结果与分析 |
| 5.3.2 自主换道轨迹规划仿真结果与分析 |
| 5.4 智能巡航车辆横纵向运动控制算法仿真与验证 |
| 5.4.1 车辆纵向运动控制算法仿真结果与分析 |
| 5.4.2 车辆横向运动控制算法仿真结果与分析 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于GIS的山地城镇工程建设场地适宜性评价系统设计与开发研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术实施路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术实施路线 |
| 2 山地城镇工程建设场地适宜性评价理论 |
| 2.1 评价指标体系的建立 |
| 2.1.1 评价指标选取的原则 |
| 2.1.2 评价指标的组成 |
| 2.2 评价指标等级划分 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 岩土特征 |
| 2.2.3 地下水 |
| 2.2.4 不良地质 |
| 2.2.5 地震 |
| 2.3 评价指标权重确定 |
| 2.4 多因子综合评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 实现山地城镇工程建设场地适宜性评价系统的主要技术 |
| 3.1 GIS和开发知识概述 |
| 3.1.1 GIS简介 |
| 3.1.2 二次开发技术 |
| 3.1.3 ArcGIS Engine |
| 3.1.4 Visual studio 2010 |
| 3.1.5 C#(C sharp)语言 |
| 3.2 基于GIS的二次开发的主要专业工具的实现 |
| 3.2.1 Geoprocessing介绍 |
| 3.2.2 调用方法 |
| 3.2.3 系统中用到的工具 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 山地城镇工程建设场地适宜性评价系统设计 |
| 4.1 系统目标 |
| 4.2 系统需求分析 |
| 4.3 系统的设计原则 |
| 4.4 系统界面设计 |
| 4.5 系统环境配置 |
| 4.6 系统实现 |
| 4.6.1 登录功能 |
| 4.6.2 主界面实现 |
| 4.6.3 系统功能实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 工程应用 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 自然地理概况 |
| 5.1.2 地质环境条件 |
| 5.2 系统评价应用 |
| 5.2.1 单因子评价 |
| 5.2.2 多因子综合评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.三类工具调用方法的关键代码 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（5）基于通信对抗的无人机地面监控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 无人机地面系统研究近况 |
| 1.3 通信对抗技术的发展与应用 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 无人机地面监控系统相关技术 |
| 2.1 基于跳频的通信对抗技术 |
| 2.1.1 跳频系统 |
| 2.1.2 跳频干扰技术 |
| 2.1.3 通信侦察及信号截获技术 |
| 2.2 跳频信号识别技术 |
| 2.2.1 跳频信号的时频分析 |
| 2.2.2 基于m序列的跳频序列识别 |
| 2.3 数据接口 |
| 2.3.1 串行数据接口 |
| 2.3.2 网络数据接口 |
| 2.4 地图投影与坐标变换 |
| 2.4.1 地图投影 |
| 2.4.2 坐标转换 |
| 2.5 数据库技术 |
| 2.5.1 数据库的结构 |
| 2.5.2 数据库访问技术 |
| 第3章 无人机地面监控系统的设计与实现 |
| 3.1 系统总体方案设计 |
| 3.1.1 系统构成设计 |
| 3.1.2 系统参数设计 |
| 3.1.3 开发环境与软件工具选择 |
| 3.2 数据通信单元设计 |
| 3.2.1 数据通信的方式 |
| 3.2.2 通信流程设计 |
| 3.2.3 通信协议设计 |
| 3.2.4 多线程设计 |
| 3.3 数据处理单元设计 |
| 3.3.1 VC++与MATLAB混合编程方法 |
| 3.3.2 接收数据的处理流程 |
| 3.3.3 登录和退录信息的数据处理 |
| 3.3.4 位置信息的数据处理 |
| 3.3.5 截获信息的数据处理 |
| 3.4 数据库单元的设计 |
| 3.4.1 数据库与VC++6.0的连接 |
| 3.4.2 数据信息的存储 |
| 3.4.3 数据信息的查询 |
| 3.5 地面监控系统显示功能的设计 |
| 3.5.1 电子地图的显示 |
| 3.5.2 无人机位置信息的实时显示 |
| 3.5.3 截获信号跳频参数的显示 |
| 3.5.4 航迹回放 |
| 第4章 系统仿真测试与结果分析 |
| 4.1 通信功能单元的测试与结果分析 |
| 4.1.1 测试条件与方法 |
| 4.1.2 通信链路建立测试 |
| 4.2 界面显示单元的测试与结果分析 |
| 4.2.1 主界面的测试 |
| 4.2.2 无人机位置的实时显示测试 |
| 4.3 数据处理单元的测试与结果分析 |
| 4.3.1 截获信息报文的发送与接收 |
| 4.3.2 截获信号的时间频率识别测试 |
| 4.3.3 跳频序列的识别功能测试 |
| 4.3.4 出错报文处理的测试 |
| 4.4 实施通信干扰指令的发送测试与结果分析 |
| 4.4.1 干扰指令的决策 |
| 4.4.2 实施干扰指令的发送 |
| 4.5 数据库功能的测试与结果分析 |
| 4.5.1 数据存储功能测试 |
| 4.5.2 数据查询功能测试 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于视频图像中人的异常行为识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 人体行为分析应用 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 课题研究的难点 |
| 1.5 主要研究内容及论文结构 |
| 第二章 运动目标检测 |
| 2.1 运动目标检测方法概述 |
| 2.2 背景建模的方法 |
| 2.3 基于加权平均背景模型的分块更新背景差法 |
| 2.3.1 背景建模 |
| 2.3.2 背景差图像分块 |
| 2.3.3 背景更新 |
| 2.4 人体检测 |
| 2.4.1 灰度化 |
| 2.4.2 人体轮廓提取 |
| 2.4.3 形态学处理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 运动目标跟踪 |
| 3.1 运动目标跟踪方法概述 |
| 3.2 实际应用中的难点及解决方法 |
| 3.3 基于区域关联与颜色直方图的跟踪 |
| 3.3.1 目标匹配规则 |
| 3.3.2 漏检、误检和消失的处理 |
| 3.4 人体跟踪总体设计 |
| 3.5 人体跟踪实验 |
| 3.6 总结 |
| 第四章 人体异常行为识别 |
| 4.1 人体异常行为特征的定义 |
| 4.2 人体异常行为分析方法概述 |
| 4.3 行走轨迹异常 |
| 4.4 行走姿态异常 |
| 4.5 行走轨迹与时间的关系 |
| 4.6 五种异常行为的判断方法 |
| 4.6.1 跳行为判断 |
| 4.6.2 蹲行为判断 |
| 4.6.3 爬行为判断 |
| 4.6.4 跑行为判断 |
| 4.6.5 徘徊行为判断 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 基于视频的人体异常行为识别实验 |
| 5.1 人体异常行为识别的总体设计 |
| 5.2 Visual Studio 2010 介绍 |
| 5.3 OpenCV介绍 |
| 5.4 基于MFC 的OpenCV配置 |
| 5.5 视频采集 |
| 5.6 异常行为识别实验及分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于概率信息抽取模型的Top-k查询（论文提纲范文）
| 1 概率信息抽取模型 |
| 1.1 条件随机场模型 |
| 1.2 半条件随机场模型 |
| 2 信息抽取中不确定性数据模型 |
| 2.1 概率数据库PDB |
| 2.2 模式映射 |
| 3 概率框架下的Top-k查询 |
| 3.1 基于PDB的Top-k查询 |
| 3.2 Top-k查询处理框架 |
| 1) 存储层 (store layer) : |
| ① 采用KL-divergence方法度量模型的适应性, 即 |
| ② 采用最大期望算法 (expectation-maximization, EM) 算法优化模型参数, 使得KL (P‖Q) 尽可能趋于最小值. |
| 2) 处理层 (processing layer) : |
| 4 实 验 |
| 4.1 数据集 |
| 4.2 评价标准 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 1) 与其他方法的性能比较 |
| 2) 参数L对模型性能的影响 |
| 3) Top-k查询性能测试 |
| 5 结束语 |
（8）基于可视化编程的自动化编程工具（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 自动化编程的可行性分析 |
| 2 自动化编程工具的实现 |
| 2.1 设计思想 |
| 2.2 界面设计 |
| 1) 编程文件选择栏 |
| 2) 控件读入 |
| 3) 输入控件编程设置一览 |
| 4) 操作说明 |
| 5) 整体编程内容设定 |
| 6) 编程实施 |
| 2.3 程序实现 |
| 1) 模块级共用程序做成 |
| 2) 针对输入控件的编程 |
| 3) 动作控件的编程 |
| 3 应用实例 |
| 4 结束语 |
（9）基于VC++的数字图像处理软件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 图、表清单 |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 数字图像处理及VC++简介 |
| 2.1 数字图像处理简介 |
| 2.1.1 数字图像处理的特点 |
| 2.1.2 数字图像处理的目的和主要内容 |
| 2.2 VC++简介 |
| 2.2.1 Visual C++开发语言的特点 |
| 2.2.2 Visual C++ 6.0 的特点 |
| 2.2.3 Visual C++ 6.0 及其开发环境 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数字图像处理系统的总体设计 |
| 3.1 系统的总体框架设计 |
| 3.2 系统各模块的设计 |
| 3.3 系统软件界面设计 |
| 3.4 系统的特点 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数字图像处理系统的实现 |
| 4.1 文件处理模块 |
| 4.1.1 数字图像基础 |
| 4.1.2 设备无关位图 |
| 4.1.3 认识CDibImage 类 |
| 4.1.4 使用 CDibImage 类 |
| 4.2 几何变换模块 |
| 4.2.1 图像平移 |
| 4.2.2 图像缩放 |
| 4.2.3 图像旋转 |
| 4.2.4 灰度级插值 |
| 4.3 正交变换模块 |
| 4.3.1 正交函数 |
| 4.3.2 傅里叶变换 |
| 4.3.3 快速傅里叶变换 |
| 4.3.4 离散余弦变换 |
| 4.3.5 沃尔什变换 |
| 4.4 图像增强变换模块 |
| 4.4.1 空域增强 |
| 4.4.2 频域增强 |
| 4.5 边缘检测模块 |
| 4.5.1 基于一阶导数的边缘检测 |
| 4.5.2 基于二阶导数的边缘检测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）装载机液压系统故障诊断专家系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 |
| 1.2 液压系统故障诊断技术研究 |
| 1.2.1 液压故障的主观诊断法 |
| 1.2.2 基于数学模型的故障诊断 |
| 1.2.3 基于人工智能（AI）的故障诊断 |
| 1.3 液压系统故障诊断专家系统发展现状 |
| 1.3.1 专家系统发展历程 |
| 1.3.2 液压系统故障诊断专家系统发展现状 |
| 1.4 LHSFDES总体结构设计及本文主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 LHSFDES总体结构设计 |
| 1.4.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 专家系统理论研究 |
| 2.1 专家系统概述 |
| 2.1.1 专家系统概念 |
| 2.1.2 专家系统基本功能 |
| 2.2 专家系统的特征与分类 |
| 2.2.1 专家系统的特征 |
| 2.2.2 专家系统的分类 |
| 2.3 专家系统的结构和工作原理 |
| 2.3.1 专家系统的一般结构 |
| 2.3.2 专家系统的工作原理 |
| 2.4 专家系统的建造步骤和系统评价 |
| 2.4.1 设计专家系统的一般原则 |
| 2.4.2 专家系统的建造步骤 |
| 2.4.3 系统评价 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于粗糙集的LHSFDES知识获取研究 |
| 3.1 粗糙集基本概念 |
| 3.1.1 知识表达系统 |
| 3.1.2 不可分辨关系 |
| 3.1.3 上下近似、边界和正域 |
| 3.1.4 约简与核 |
| 3.2 粗糙集故障诊断知识获取模型 |
| 3.3 装载机液压系统故障诊断知识获取 |
| 3.3.1 诊断问题的决策表描述 |
| 3.3.2 差别矩阵的属性约简算法 |
| 3.3.3 启发式值约简算法 |
| 3.3.4 规则检测与求精 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 LHSFDES的知识库系统及推理机实现 |
| 4.1 装载机液压系统概述 |
| 4.2 装载机液压系统故障特点 |
| 4.3 LHSFDES知识库设计 |
| 4.3.1 装载机液压系统故障知识的特点 |
| 4.3.2 故障知识表示 |
| 4.3.3 故障知识获取 |
| 4.3.4 知识库管理 |
| 4.4 装载机液压系统故障诊断推理机 |
| 4.4.1 推理控制策略 |
| 4.4.2 LHSFDES推理方法 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 LHSFDES的软件实现 |
| 5.1 系统开发工具和运行环境 |
| 5.2 系统模块功能设计 |
| 5.2.1 系统各功能模块设计 |
| 5.2.2 系统流程设计 |
| 5.3 系统各模块软件设计及相关运行界面 |
| 5.3.1 系统登陆设置 |
| 5.3.2 采用ADO访问数据库 |
| 5.3.3 知识库的管理与维护 |
| 5.3.4 诊断推理机 |
| 5.3.5 帮助模块 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 |
四、VC++中状态栏的动态编程（论文参考文献）
- [1]多源异构数据驱动的综掘设备远程操控系统研究[D]. 魏倩楠. 西安科技大学, 2021(02)
- [2]基于HSMM和CNN的心音信号处理方法研究[D]. 林海. 江西理工大学, 2021(01)
- [3]基于前车换道意图辨识的智能巡航控制算法研究[D]. 姚军. 吉林大学, 2020(08)
- [4]基于GIS的山地城镇工程建设场地适宜性评价系统设计与开发研究[D]. 张堃. 重庆大学, 2016(03)
- [5]基于通信对抗的无人机地面监控系统的研究[D]. 王珍珍. 大连海事大学, 2015(02)
- [6]基于视频图像中人的异常行为识别[D]. 徐超. 沈阳工业大学, 2014(10)
- [7]基于概率信息抽取模型的Top-k查询[J]. 何明,李薇. 计算机研究与发展, 2011(S3)
- [8]基于可视化编程的自动化编程工具[J]. 王敏,陈亚光. 计算机应用与软件, 2010(12)
- [9]基于VC++的数字图像处理软件开发[D]. 常奇峰. 南京航空航天大学, 2010(07)
- [10]装载机液压系统故障诊断专家系统研究[D]. 吴和斌. 桂林电子科技大学, 2009(S2)