虚拟项目中的团队和项目管理

围绕CDIO工程教育理念,为实现"做中学",提出为学生量身定做的虚拟项目的设立。并对虚拟项目中的团队和项目管理进行研究,从团队建立、项目管理、任务实现以及考核方式等方面进行探索。经初步推广评价,该研究提高了教学质量,使教师和学生双方都受益。     

基于ARM的智能仪表系统的设计

介绍了一种基于Cortex-m3核的ARM STM32F103RC芯片的智能仪表系统。系统采用了微控制器模块及其外围模块而构建的嵌入式智能仪表系统的模块设计方法,其中包括8路模拟量输入(涉及ADC)、4路数字量输入和4路模拟量输出(涉及DAC)、2路数字量输出,还有CAN控制器部分。目的是完成与现场之间数据信息的传输、数据处理以及通过CAN总线与上位机通信等任务。本文设计重点突出其通用性强、高性能、高可靠性、低成本的优势。     

基于激光超声表面波检测的瓦斯检测研究

利用SnO2/Pt气敏薄膜对瓦斯气体的选择性吸附作用将引起声表面波在其表面的传播速度发生相应改变的性质,并结合激光超声检测技术,提出了一种新的瓦斯检测方法.采用激光在覆有选择性气体吸附薄膜的抛光铝材表面激发出声表面波,用单芯光纤耦合的反射式光束偏转法对所激发声表面波信息进行采集,进而通过合理的算法可以准确检测出环境中瓦斯气体的体积分数.为瓦斯监测方法提供了一种新途径.     

高素质应用型软件服务外包人才培养模式探索

传统的软件人才培养模式存在着知识体系落后,产、学、研脱节等问题。经过几年实践,成都大学形成了"平台+模块+插件"为核心的人才培养课程体系,划分"2+1+1"教学时段,实施校内、校外及创新三维实践教学,对高素质应用型软件服务外包人才培养模式进行了探索。     

CDIO模式下高等工程教育的改革与探索

高等工程教育存在的一个共性问题即重视理论轻实践,强调个人的知识能力和学术能力,忽视团队协作能力,这与现今的国际人才培养模式不符。文章介绍了CDIO模式的标准及原理,并就此分析了CDIO模式给高等工程教育的改革与探索带来的启示。     

一般访问结构上无可信中心的群签名方案

针对矢量空间秘密共享方案和离散对数问题的难解性问题,提出一个一般访问结构上的无可信中心的群签名方案.该方案无需可信的密钥分发中心KDC的参与,将群签名的应用范围推广到一般访问结构上.不仅可以克服现有门限签名方案在实际应用中的局限性,而且避免KDC对参与者的欺骗.在方案的执行过程中,部分签名和群签名都可以得到有效验证.分...     

基于TMS320DM642麦克风阵列声源定位系统

麦克风声源定位是利用麦克风阵列拾取语音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理的声源定位技术.在麦克风阵列声源定位中,语音信号端点的拾取是重要的环节.语音端点检测是对接收到的信号利用端点检测算法分析,以确认麦克风阵列中语音信号到达的端点;并利用麦克风阵列中各麦克风接收到的语音信号的端点的先后,计算出麦克风阵列接收的...     

基于LabWindows/CVI的数据采集系统

针对传统数据采集系统通信接口缺乏灵活性的问题,提出一种基于LabWindows/CVI的高速数据采集系统。以Cypress公司FX2LP系列的CY7C68013A芯片作为通信和主控芯片,选择LabWindows/CVI语言搭建数据采集系统的软件平台,采用调用动态链接库方法设计上位机和数据采集系统的通信软件。结果证明,该数据采集系统完全满足设计和使用需求。     

一种基于XML的任务驱动型数据传输与同步方法

出于信息安全和业务需要,人们在彼此逻辑或物理隔离的局域网环境中浏览和处理信息,但是又不想丧失网络互联带来的便利和强大的信息处理能力。通过数据传输与同步机制,模拟广域网环境、避免信息孤岛是一种现实可行的选择。给出了一种基于XML的任务驱动的数据传输与同步方法,通过分析数据传输场景,设定了基于XML的任务数据模板和任务结果数据模板,借助于具体的信息化系统,基于相应的模板,自动生成任务数据包及任务数据结果包,以数据光盘进行信息传输,通过数据寻址、定位及导入操作实现了数据同步功能。通过该数据通路,实现了各级彼此独立的信息系统的互联,用户犹如在一个互联的广域网环境中进行数据处理。该方法大大提升了信息系统的安全性,降低了铺设或租用线路的成本,解决了各级网络之间不连通导致的信息壁垒,更符合现阶段特殊行业使用网络环境的要求。     

牙颌点云数据的显著性特征提取

随着激光扫描测量技术的发展,其数据测量精度的逐渐增高使得获取的几何模型表面点云数据的细节信息越丰富,能更准确的反应物体几何表面特征,但如此海量的点云数据同时也带来对应的技术挑战,海量的点云数据在计算机文件存储、数据后期进一步处理以及软件可视化方面都不方便且效率低下.本文中的算法首先采用栅格法对点云进行空间划分及领域关系的建立,其次利用局部表面拟合的方法估算点云法向量,然后利用点云K领域法的向量求解坐标点的显著性值,最后根据显著性的值构建点云八叉树.该算法实现了对点云显著性特征的提取和对点云数据量的进一步简化,它不仅保留了对点云细节特征保持方面的优势,而且在时间效率上得到了提高.