职业院校数字化转型面临的困境与提升路径研究

高校信息化建设已深刻影响师生思维与生活方式,推动着学校事业全方位重塑和发展,然而如何进一步提升学校教育质量、优化资源配置、创新教学模式等工作,数字化转型便成为当前研究的热点。针对职业院校顶层设计不全、需求导向不足、“信息孤岛”严重等实际问题,通过选取四川省5所职业院校进行对比分析,深入研究了当前职业院校转型面临的困境,并在新技术运用、数据治理、应用拓展等方面提出了具体提升路径,为转型提供理论实践支撑。

EEMD与改进小波阈值结合应用于心电信号去噪研究

心电信号监测过程中噪声是不可避免的,目前主要采用EEMD算法对观测信号所带有的噪声进行滤除,但该方法会直接丢弃高频噪声主导的低阶IMF分量或低频噪声主导的余项,导致部分有用信息丢失。为此,文中提出将改进的小波阈值与EEMD相结合,应用于心电信号去噪。改进的阈值方法能有效地去除各IMF分量噪声,再将处理后的各分量叠加,得到去噪的心电信号。通过真实监测信号实验进行验证,结果表明,所提方法具有较好的去噪声和重构效果,能够完整地保留QRS特征。

后非线性马尔科夫算法应用于振动信号提取

实际环境中通过传感器检测到的设备状态信号往往是非线性混合信号;而设备状态信号是设备故障诊断的基础,因此从混合信号中分离出设备状态信号极其重要。现有线性独立分量分析方法分离效果并不理想,对此提出将后非线性马尔科夫盲源分离算法应用于设备状态信号提取。为验证算法有效性,将直升机齿轮箱振动信号的非线性混合信号进行分离实验。实验结果表明算法能有效分离出轴承故障振动信号,为进一步提高故障诊断准确性和方便性提供了帮助。

改进的扩展互信息分离算法

扩展互信息分离算法采用单隐层神经网络近似算法代价函数中的非线性函数,可调节的参数有限,需要多次迭代才能收敛,从而导致收敛速度较慢。针对这一问题,采用双隐层神经网络近似非线性函数,以分离结果的互信息最小化作为代价函数,采用梯度下降方法对代价函数进行优化,增加了可调节参数数量。仿真实验结果表明,改进后的算法相对原算法收敛速度更快,误差更小。

基于一卡通移动端的电控系统设计与实现

《教育信息化2.0行动计划》明确要求高校应加快信息系统的有机融合,让校园中优质便捷的生活服务无处不在。校园一卡通系统作为高校核心业务系统,高校对一卡通除满足就餐消费需求外,对电控管理提出了极大需求。为实现电量查询、低电量提醒、零电量充值恢复等功能,特别设计了基于一卡通移动端的电控系统,本系统利用SQLServer建立数据中间库,解决了一卡通系统与电控系统间的数据通信问题,再利用HTML5开发语音设计了一卡通移动端电控系统微应用。系统上线后,管理人员工作量显著降低,增加了一卡通系统的黏合度。