模拟电路课程建设的研究

本文结合电气信息类模拟电路课程的教学实践,研究模拟电路课程的建设与发展,主要探讨了教学理念革新、教学内容体系的优化、教学手段与教学方法改革、实验和实践教学环节以及师资队伍建设等方面。

基于Matlab的纸币面额识别

运用matlab数字图像处理技术，根据常识对纸币特定区域进行图像分割、图像分析来区别不同纸币的面值大小，来达到检测纸币面额的目的。

基于DSP的ADPCM语音编解码器设计

详细阐述了ADPCM的原理;用纯软件设计实现了ADPCM编解码器;在DSP的集成开发环境CCS中及DSP实验箱上对算法进行了仿真验证,并对仿真波形和数据作了详尽的分析说明.实验证明,经过该编解码器处理的语音信号在保证语音质量的前提下达到了一定的压缩效果,可用于通信业务.

基于迁移学习和卷积神经网络的野生鸟类识别

内蒙古各大湖泊和湿地是野生鸟类的聚集地,对野生鸟类进行准确识别是进行鸟类保护和习性分析的基础。大量试验证明,卷积神经网络在大规模数据集上训练后具有良好识别效果。但获取野生鸟类图像存在一定难度,很难得到足够的样本量。为提高小样本野生鸟类图像的识别准确率,防止网络训练过程中的过拟合问题,通过改进VGG16的预训练,设计了一种基于迁移学习的卷积神经网络的图像识别方法。经试验验证,迁移学习VGG在测试集上准确率高达96.97%,网络具有更好的鲁棒性,验证了迁移对于提高小样本数据集识别准确率的有效性。

计算机专业“数字逻辑”课程关键知识点教学设计

"数字逻辑"课程在学校本科教学工作会议中,被选为计算机科学技术学院第一批核心建设课程。针对当前课程知识点散乱、和后续计算机类课程的不能有效衔接的问题,提出了围绕CPU进行关键知识点设计的方法。该方法以章节知识点为出发点,以CPU的设计和实现为中心,以计算机思维为导向,"以点带线,以线带面",展开课程内容。该设计方法保证了"数字逻辑"和后续课程的有效衔接,体现了计算机体系课程设置的完整性和一体性。

基于DCGAN的手写体蒙文字元样本增强

蒙古文由蒙文字元组成,针对手写体蒙文字元样本过少的问题,提出基于深度卷积对抗生成网络(DCGAN)的样本增强方法对手写体蒙文字元样本进行样本增强。DCGAN与WGAN均属于对抗生成网络中具有代表性的网络模型,实验使用DCGAN网络模型生成的图像与WGAN网络模型生成的图像进行对比,发现同轮次下DCGAN的运算速度与生成图像质量都优于WGAN。在实验中使用DCGAN对手写体蒙文字元样本进行样本增强,生成新的样本图像并对样本进行分类输入原数据集,增加样本多样化。利用颜色直方图、感知哈希算法对深度卷积对抗生成网络生成的图像进行分析评估,发现新生成的样本图像与原图像相似度高达84.8%。