原有"电子测量实验"课程存在验证性实验多、综合性设计型实验少、与前沿理论联系不紧密、实验平台缺乏等问题,无法满足课程培养目标.针对上述问题,构建了"基础实验+综合拓展+科研引导"的递进式多层次实验课程体系;引入翻转课堂提升实验教学效果;研制开放式实验教学平台,支撑多层次个性化课程内容.应用表明,该课程体系提升学生应用前沿技术解决实际问题能力,锻炼学生创新思维.

随着科学技术的进步,人们对情绪这一概念有了全新的认识,从过去认为情绪来源于"心"逐渐发展到了当下普遍认为情绪来源于"脑".针对脑电信号所具有的诸多特性,首先通过去除心电、肌电噪声,滤波提取脑电信号中的有用波段;再利用集合经验模态分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对脑电信号进行特征提取,利用提取特征通过空间插值法绘制脑电地形图;接着利用LeNet-5算法开展具体情绪识别,并建立模型.最终通过不断地改进模型,显著提高了情绪识别准确率,准确率最高可达80.1％.

Magnetic resonance sounding (MRS) signals are often severely distorted by noise, primarily the power-line harmonics which originates from anthropogenic interferences. Noise cancellation is a particularly important issue for the application of the MRS method. In order to reduce the harmonic peaks as well as the noise floor between the 50 Hz harmonics effectively, a method based on the wavelet modulus maximum is proposed. The method is based on marking the local modulus maximum points in the wavelet transform coefficients and removed the modulus maximum contributed by noise for MRS signal reconstruction. The optimum wavelet basis for noise cancelling is determined through simulations with synthetic signals. The accuracy and stability of the proposed method are investigated using synthetic signals embedded in both artificial and field-recorded noise. In addition, the results of the test on field data show the proposed method can effectively improve the fitting accuracy of the signal parameters and obtain stable inversion results.

为解决现有电子测量实验教学中实验平台无法满足多层次人才培养的问题,结合测控技术与仪器专业电子测量实验教学目标与要求,引入电子测量前沿技术,研制开发一套与理论教学、工程实践紧密结合的实验教学平台.该平台采用模块化、开放式设计思路,包括基于DDS(Direct Digital Freqiaency Synthesizers)技术的信号源模块、带通滤波器模块、交流电压参数测量模块、数字频率计模块及供电、接口模块等,为学生验证理论知识提供实践操作平台.同时,为综合性、设计性实验提供开放式的硬件平台和资源.实践应用表明,该平台的应用不仅使学生更加深入了解掌握电子测量理论知识,同时也锻炼学生的创新思维和实践动手能力,实现了高水平、多层次人才培养的目标.

根据地学仪器专业的实践教学特点,将自制科研仪器核磁共振找水系统JLMRS应用于地学仪器认识实习.根据核磁共振找水系统的工作原理和使用方法设计野外实验,介绍了数据处理的基本流程和简单的反演成像算法.基于核磁共振找水系统的地学仪器认识实习使本科生能够了解到最前沿的科研仪器设备,开拓了本科生的视野,激发了本科生对地学仪器专业的学习热情,有利于研究型和创新型人才培养.

运行在电脑的手写数字识别系统在移动性和便捷性方面存在诸多缺陷,为此,将数字识别算法移植于灵活小巧的高性能嵌入式设备,设计了一种基于视觉库OpenCV (Open Source Computer Vision Library)的手写数字识别系统.通过舵机云台调整拍摄角度,利用图片拼接和数字分割技术,实现短距离、大面积的手写数字识别.比较了使用KNN(K-Nearest Neighbor)、支持向量机和人工神经网络3种分类算法训练的模型在识别速度、识别准确率、模型体积等方面的区别,经过测试,使用人工神经网络算法在树莓派上的识别时间可低至0.115 s,识别准确率可达72％,具有一定的应用价值.

针对奇异值分解(SVD)去噪中有效信号重构阶次难以确定的问题,论文提出基于K-K(Kohonen-K-means)神经网络的单道SVD地震噪声联合压制方法.搭建K-K神经网络,对单道数据重构矩阵分解所得奇异值进行无监督聚类,以确定有效信号重构阶次.经验证,该方法针对浅地层地震数据,无须反复试验对比,依据数据本身即可实现强周期性噪声和随机噪声的同时压制,减少多依靠操作者经验的情况,同时加强非水平同相轴去噪效果.

本文搭建了一套大型滚球控制系统.系统利用两个舵机分别控制平板的两个自由度,使得滚球在平板上完成静止和指定运动.实验结果证明,滚球识别正确率高达99％,到达目标位置时的中心点坐标误差在±5 mm以内,满足在相对较低精度安装下的高精度控制,且系统整体的鲁棒性较强,为后续相关领域人员的研究提供了解决方案.

为了提高本科实验实践教学效率,结合连续与离散控制系统课程特点,论文提出一套基于PID的滚球控制系统实验平台.该实验教学平台,以PID算法作为控制方式,通过目标物设定与运动状态的实时反馈,完成滚球的闭环控制.在实验实践教学中,学生通过直观观测与分析、计算与调节,综合验证控制效果,进而加深理论知识的理解,提高动手实践能力.

本文针对“连续与离散控制系统”课程的特点,利用Matlab的GUI工具设计了倒立摆控制教学辅助实例,能够对PID算法、线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator)算法、H∞算法的参数进行设置,实现单级倒立摆的反馈控制仿真.该教学实例的应用加深了学生对倒立摆控制系统的认识,有助于理论知识的理解,提升学习兴趣,提高教学效果.

为减少电梯能耗,提高电梯的运行效率,建立了基于贝叶斯算法的电梯运行模型.通过先验概率与条件概率进行分类,提出不同时段依据概率停靠轿厢的设想,并结合红外检测技术避免电梯空停现象发生.同时,在电梯模型上进行仿真测试.其结果表明,基于贝叶斯算法所得平均候梯时间为47.8 s,较传统算法运行效率提高约28％.该模型将电梯使用的高峰与低谷时段区别对待,从而提高了系统的实时效率.

开发了一套基于PID控制算法的实验教学平台,由电机、编码器的硬件架构及驱动电路、ARM内核片上系统、PID算法和上位机仿真软件等组成.平台能够仿真上位机算法并选择最佳运动状态的PID参数,片上系统产生控制信号驱动倒立摆的电机验证其结果,上位机实时显示相关参数及运动状态.经实践教学,学生在平台中通过独立完成对PID控制算法计算和查看倒立摆的运转.同时该平台能调动学生兴趣,提高实践动手能力,有助于深化理论教学,让实验不再是乏味无趣的一门课程.