摘要：工科学生在实践中会遇到大量复杂工程问题,这对高校培养学生相关问题的解决能力带来新的挑战。本文以湖南大学测控技术与仪器专业为例,阐述电气测量领域复杂工程问题的技术因素及非技术因素的主要特征,对复杂工程问题的技术、非技术因素进行了能力要素分解,设计了相应的教学活动,构建了具有电气测量特色的专业课程体系,为相关专业改革提供借鉴。

摘要：针对多个移动机器人对运动目标的环绕和避障问题进行研究。首先,在基于零空间行为控制架构下设计了控制策略;将机器人的任务分为对运动目标环绕和避免与环境中的障碍物发生碰撞两个基本任务;环绕控制策略采用两个梯度场相互正交的能量函数进行设计,每个能量函数定义一个控制目标,使多个机器人能够以期望的与目标之间的相对距离和机器人之间的距离对目标进行环绕,使用Lyapunov工具对算法进行了渐近稳定性和收敛性分析;最后,仿真和实验结果验证了所提出的控制策略的有效性。

摘要：针对采用VC++,DEPHI,VB等语言开发旋转机械振动在线监测系统时存在开发周期长、测试效率低等问题。基于LabVIEW语言,设计了基于TCP/IP协议的网络传输系统,使采集的振动数据实时地上传到PC工作站。设计了基于oracle数据库触发功能和网络共享功能的数据分布式存储系统,使采集数据实时保存在本地和中心数据库上。说明了采样数据的处理步骤和主频、相位的求取方法;最后用各种图谱证明了本设计在求取主频、相位的优越性及LabVIEW设计界面的优势。

摘要：针对非完整移动机器人运动学模型的特点,并且考虑机器人之间的交互关系是局部的,提出了一种基于领航-跟随的非完整多移动机器人分布式编队控制方法。首先提出了一种分布式估计策略,为每个跟随机器人估计(虚拟)领航机器人的位置、方向、线速度等状态;接着利用每个跟随机器人的跟踪误差设计了编队控制算法;使用Lyapunov工具对算法进行了渐近稳定性和收敛性分析;最后,构建了多移动机器人视觉定位与控制实验平台,通过仿真和实验验证了所提算法的有效性。

摘要：光学相干断层扫描(OCT)技术能实现视网膜的高分辨率三维层析成像,对视网膜疾病类型的诊断和发展阶段的分析具有至关重要的作用。临床基于OCT图像的视网膜疾病诊断主要依靠眼科医生对图像中病变结构的分析,这一人工分析过程不仅耗时而且易产生主观的误判。研究视网膜疾病的自动分析和诊断技术将极大减轻眼科医生的工作量,是实现高效诊疗的有效途径。针对视网膜OCT图像自动分类,构建一种联合决策的卷积神经网络分类模型。该模型利用卷积神经网络从原始输入OCT图像中自动地学习不同层级的特征,同时在网络多个卷积层上设计多个决策层,这些决策层能够根据网络中不同尺度的特征图分别对OCT图像分类,最后模型融合所有决策层的分类结果做出最终决策。在Duke数据集(3231张OCT图像)上的实验结果表明,基于多层级特征联合决策的卷积神经网络分类模型对正常视网膜、视网膜年龄相关性黄斑变性和视网膜黄斑水肿的平均识别准确率达到94.5%,灵敏性达到90.5%,特异性达到95.8%。在HUCM数据集(4322张OCT图像)上的实验结果表明,基于多层级特征联合决策的卷积神经网络分类模型的平均识别准确率达到89.6%,灵敏性达到88.8%,特异性达到90.8%。充分利用卷积神经网络中丰富的多层级特征,能够有效地对视网膜OCT图像实现准确的分类,为临床上视网膜疾病的辅助诊断提供技术支撑。

摘要：针对学生对《数字图像处理》课程内容感到抽象,对编程存在一定畏难情绪的状况,提出利用可视化编程来提高学生对数字图像处理实践的参与程度。为此设计了一种基于XML的图像处理可视化编程语言,为图像处理任务的可视化编程打下了基础。语言定义了图像处理功能模块和程序的结构,以包含可视化实现图像处理流程的必要信息;给出了针对该语言的翻译器的基本原理与关键步骤,能将可视化程序翻译为m文件,从而能在MATLAB环境中执行。基于所设计的语言和翻译器能够实现可视化图像处理程序设计软件,并可引入不同难度层次的图像处理编程训练,有助于学生掌握和运用《数字图像处理》课程的相关方法和技术。

摘要：谐波测量在电力系统中占有重要的作用和地位。本文概述了谐波测量的主要方法,对基于加窗插值FFT的谐波测量方法进行了分析和研究。在此基础上,设计并实现了一种多功能虚拟谐波测量系统,采用加窗插值FFT算法,以图形化编程语言LabVIEW为开发平台,实现了电力系统电压、电流谐波参数的测量。与传统的谐波测量系统相比,该系统硬件简单、编程灵活、可自定义、数据分析与处理能力强、使用方便,测量结果证明了系统的可行性和准确性。

摘要：结合我国电气测量与仪表行业对测控专业人才的培养需求,根据湖南大学与相关电测行业企业的产学研合作基础,提出面向测控卓越工程师培养的校企联合电测实践项目设计和管理思路,为相关教学改革提供借鉴。

摘要：根据工程教育认证课程需对学生能力达成情况进行考查的要求,分析数字图像处理相关课程的书面考试试卷命题面临的挑战,确立以设计题等应用题型占据绝对主导地位的命题思路,总结命题的经验与不足。

摘要：人工智能技术在电气工程领域的应用日益广泛。图像处理与机器视觉作为人工智能的重要分支,在电气工程专业研究生的知识体系中的重要性在不断提高。针对这一需求,对“数字图像处理”课程进行了改革。根据电气工程专业研究生的培养目标,设计了课程的教学目标,进而根据电气工程领域对图像处理的实际需求调整了教学内容;根据电气工程领域的实际工程应用设计了具有较高复杂度的实践教学内容;改革了课程的考核方式与内容,以有效评估学生在课程中的能力达成情况。改革后的课程教学,有效提高了学生在课程和实践中的参与度,强化了实践效果,使学生在课程结束时基本具备了在电气工程领域复杂工程问题中应用和评价基于图像的解决方案能力。