基于蓝牙通信传输的睡眠温湿度监测系统设计与实现

睡眠问题一直备受人们关注,尤其是幼童睡眠。本文通过在蚕丝被芯中适当位置植入多个微型、低功耗的温度传感器,结合手机App软件对采集的数据进行逻辑判断,实现了对被窝温度的智能监测和报警,并将其开发成智能蚕丝被新产品,有效地填补了目前市场的空白,也为传统真丝家纺行业的转型升级作了有益的探索。     

输电线路故障类型辨识研究

对输电线路常见的故障类型进行了归纳和分析，并对典型类型故障的辨识方法进行了研究，以期为输电线路故障智能诊断提供理论参考。     

虚拟现实视域下的实体与数字建构设计教学研究

在数字化技术越来越多地应用于创新性教学改革的今天,高等教育中建筑类教学内容也发生了日新月异的变化。文章以目前国内本科建筑设计启蒙阶段的课程教学改革为研究背景,基于虚拟现实(Virtual Reality)技术,重点分析实体与数字建构设计课程的理念及内容,结合实际教学案例,具体探析切实可行符合专业教学背景及融合创新技术的教育实施策略。     

混合式教学模式下研究生双语地基处理案例库开发与教学应用

传统的研究生教育偏重理论教学，主要以传统线下教学模式为主，不仅课堂教学效果差，大多数研究生在实践过程中也会感到理论与工程实际的脱节，面对实际工程问题手足无措。而传统的研究生双语教学则侧重词汇讲解和句子翻译，学生专业英语水平得不到很好的提升。针对这些问题，亟待探索新的教学模式以促进该课程教学效果的提高。首先对传统线下双语教学存在的问题和混合式双语教学模式的优势进行了分析，再从课前、课堂及课后三个阶段提出混合式教学模式下研究生双语地基处理案例库开发教学设计方案，并根据已有案例进行混合式教学模式的演示，最后对教学效果提升进行评估。混合式教学模式不仅有助于训练和提高研究生在复杂环境下解决实际工程问题的能力，更能激发学生的学习兴趣，提高学生的专业英语水平，有效检测学生的学习效果和提升课堂教学效果。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

多媒体与大学英语视听说教学模式研究

大学英语教学在高等院校教育中占有重要比重,随着我国社会体系全球化发展的进行,英语已成为人们社会交际中重要的语言交流方式,大学英语旨在对学生英语综合能力进行提升培养,同时提高学生英语学习的主观能动性。传统大学英语教学主要以教师为主,而"视听说"教学方式也只是仅仅通过音频播放而进行,严重地降低了学生的英语学习积极性,影响了教学质量。随着互联网技术的飞速发展,多媒体技术已经步入大学教学模式研究中,针对英语教学而言,如何将多媒体技术与大学英语视听说教学进行有效结合是当下教育工作者急需解决的重要问题之一。     

大数据在初中信息技术课堂教学中的应用实践与思考

随着计算机技术和物联网技术的飞速发展,大数据频繁出现在人们的生活中。笔者阐述了大数据的含义及优势,探究了大数据在初中信息技术课堂教学中的应用。借助大数据资源,能有效提高课堂教学效率。结合大数据分析,能有的放矢地实施分层次教学。搭建校内大数据资源库,能提供更加符合学生要求的自主学习平台。通过大数据安全教育沙龙,能够提高学生的信息安全意识。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。