“数字信号处理”一流课程的教学改革与成效

“数字信号处理”是电子信息类专业必修的一门专业基础课,针对该课程理论性强、概念抽象、公式繁多、数学知识和编程能力要求高的特点,在课程内容、教学方法、考核方式等方面进行了改革和创新。通过重构教学内容,提出“一教二学三练”的基本教学模式,深化学生对基本概念和基本方法的理解;同时以问题为导向、以程序为切入,线上线下相结合,培养学生的专业技能和实践能力,取得了良好的教学成效。

一种多视点立体视频分布式压缩感知编解码模型

立体视频信号处理一个非常重要的问题是高效编解码问题.结合分布式信源编码和压缩感知理论,提出了一种用于多视点立体视频编解码的分布式压缩感知模型,该模型可以在实现高效编码的同时将复杂度从编码端转移到解码端,从而满足低复杂度编码的应用场合.理论分析和相关算法实验数据表明该模型是可行并且有效的.

数据融合技术在农业专家系统中的应用

简述了多传感器数据融合结构和方法及D S证据理论的基本内涵,并将这种方法同农业专家系统相结合,针对农业环境和资源监测的具体实际,构造了基本概率分配函数,获得了精确的测量结果。实践证明,该法可有效提高农业专家系统的决策准确度,更好的指导农业生产。

多传感器数据融合在温室智能控制中的应用研究

多传感器数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术,在军事和工农业中有着广阔的应用前景。本文简述了多传感器数据融合结构和方法及D-S证据理论的基本内涵,提出一种基于D-S理论和专家系统的混合算法,并将这种算法应用于智能温室的控制当中。通过对实时温室环境参数的采集和融合,可获得精确的监测结果,从而为专家系统进行温室参数控制创造了有力条件。实验表明,这种方法提高了温室环境参数测控的决策准确性,可显著改善温室环境的控制效果。

基于结构化观测矩阵的低复杂度视频编码

低复杂度视频编码越来越受到人们的关注。压缩感知理论具有同时采样和压缩信号的特点,可用于低复杂度视频编码设计。针对基于随机观测矩阵的传统压缩感知(Compressive sensing,CS)理论很难实际应用这一问题,提出采用结构化观测矩阵的CS算法对视频编解码。探讨了结构化观测矩阵的特点和构造方法,分析了不同类型结构化观测矩阵实现信号精确重构的理论,设计了基于结构化观测矩阵的CS视频编解码算法。实验证明了所提算法的有效性,同时由于结构化观测矩阵高效、易于硬件实现,因此该算法在低复杂度视频场合具有良好的应用前景。

基于多域对抗学习的无人机目标跟踪算法

针对无人机视频跟踪中正样本不足和单帧强判别特征易导致分类器过拟合的问题,提出一种基于多域对抗学习的实时无人机目标跟踪算法。将生成对抗网络引入到多域学习的特征生成中,利用对抗学习提高特征提取的鲁棒性;在卷积层中加入具有不同扩展系数的空洞卷积进行多尺度特征抽取,构建具有不同感受野的特征提取模块;在交叉熵损失函数中添加调制因子解决正负样本数量不平衡的问题。实验结果表明,该算法的跟踪精度、成功率均得到了提高。

OBE理念引导下“数字图像处理”课程教学改革探索

新工科建设和工程教育认证对课程建设提出了更高的要求,倡导以成果产出为导向(OBE)作为课程目标,强调对学生的综合能力进行培养。传统的“数字图像处理”课程采用教材导向的课程目标,教学内容强调方法讲解忽略学生兴趣培养,强调孤立算法实现忽略完整项目的开发,强调知识讲解忽略实践技能培养。本文针对“数字图像处理”课程教学过程中存在的问题,将OBE理念引入该课程教学的各个方面,围绕课程教学目标设计、课程教学内容更新、课程教学方式改革、课程考核方式改革四个方面构建“数字图像处理”课程的教学体系。教学实践的成果表明,OBE理念引导下的“数字图像处理”课程教学方案可以有效避免传统教学方案存在的弊端,提升学生的综合能力和综合素质。

电子信息类大学生创新创业能力培养体系构建与实践

电子信息行业的快速发展对电子信息类创新型人才培养提出了更高要求。该文遵循工程教育认证标准和新工科教育理念,构建了电子信息类大学生创新创业能力培养的体系结构。为了提高电子信息类大学生创新创业能力培养的效果,通过合理整合创新创业人才培养资源和科学建设创新创业能力培育平台,提出了层次递进的创新创业能力培养系统。创新创业实践能力培养系统的推广应用效果表明,该系统能有效提升大学生创新创业实践能力,提升地方高校电子信息类人才培养质量。