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数字信号处理论文包含什么

发布时间:2024-07-03 11:24:01

数字信号处理论文包含什么

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点,应用信息科学的基本理论和方法,研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息,并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文,大家可以参考以下内容哦!

摘 要: 生物医学信号是人体生命信息的集中体现,深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词: 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,属于强噪声背景下的低频微弱信号,信号本身特征、检测方式和处理技术,都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号,这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多,其主要特点是:信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低,还有信号的统计特性随时间而变,而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号(Bioelectric Signals),如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号(Biomagnetic Signals),如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号(Biochemical Signals),如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号(Biomechanical Signals),如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号(Bioacoustic Signal),如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类:(1)由生理过程自发产生的主动信号,例如心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EMG)、眼电(EOG)、胃电(EGG)等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;(2)外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号,如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术,涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域,也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤(见图1)。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样,将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理,得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括:(1)无创检测、微创检测、有创检测;(2)在体检测、离体检测;(3)直接检测、间接检测;(4)非接触检测、体表检测、体内检测;(5)生物电检测、生物非电量检测;(6)形态检测、功能检测;(7)处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;(8)透射法检测、反射法检测;(9)一维信号检测、多维信号检测;(10)遥感法检测、多维信号检测;(11)一次量检测、二次量分析检测;(12)分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号,在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展,对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法:如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布(维格纳分布)、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而将时间变量转变成频率变量,帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X(f)描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小,直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换,研究信号所包含的各种频率成分,从而揭示信号的频谱、带宽,并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中,且具有很大的随机性,因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均(Coherent Average)主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起,信号如果可以重复出现,而噪声是随机信号,可用叠加法提高信噪比,从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取,也用在近年来发展的心电微电势(希氏束电、心室晚电位等)的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展,是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前,小波的研究受到广泛的关注,特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域,被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性:多分辨率特性,保证非常好的刻画信号的非平稳特征,如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性,保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性,保证了其良好的时频局部定位特性;对称性,保证了其相位的无损;去相关特性,保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性,保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来,其共性是由大量的简单基本单元(神经元)相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是:(1)并行计算,因此处理速度快;(2)分布式存贮,因此容错能力较好;(3)自适应学习(有监督的或无监督的自组织学习)。

参考文献

[1] 邢国泉,徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报(医学版),2006,20:459~460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册,1992,4(15):203~212。

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数字信号处理论文1500字

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获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

基于DSP的图象处理系统设计摘要:文章提出一种基于丁工公司数字信号处理芯片TMS32OC6211的将模拟视频进行数字化处理的设计方案,其中视频解码模块完成复合视频信号的数字化。该平台使用p日工L工ps公司的专用视频输入处理芯片SAA71llA和「工「O存储器及CpLD实现了高速连续的视频帧数据采集,满足了后继图像处理的需要。关键词:数字信号处理芯片(OSp);视频采集1引言数字信号处理(Digit滋51罗alproeessing)是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。数字信号处理的实现方法有多种,但专用的DSP芯片以其信号处理速度快、可重复性好、成本低、性能优越得到首肯。2系统功能概述本文提出一种基于TI公司数字信号处理芯片TMS320C6211的将模拟视频进行数字化处理的设计方案,其中视频解码模块完成复合视频信号的数字化。该系统具有接口方便、编程方便、精度高、稳定性好、集成方便的优点。本系统采用TI公司C6000系列DSP中的TMS320C6211作为系统的cPu。图像数据通过外部设备采集并输出模拟图像信号。这些信号经视频解码芯片转换为数字信号;再经FIFO输人DSP进行图像的增强、分割、特征提取和数据压缩等;系统的控制逻辑由CpLD(ComplexP。『amm曲Ie肠giCDeviee)控制器实现。系统结构如图l所示。3系统硬件设计视频解码芯片模拟视频信号中不仅包含图像信号,还包含行同步、行消隐、场同步、场消隐等信号。视频解码的目的就是将复合视频、YC分量等模拟视频信号进行AD转换以获取图像的数字信号,同时提取其中的同步和时钟信号。PhihPs公司的视频解码芯片SAA7111A,支持对NTSC和PAL制视频信号的自动转换,自动进行50/6OH:场频的检测,可对NTS(认PAL、sEcAM制式视频信号的亮度和色度进行处理。它拥有4路模拟输人、4路复合视频(cvBs)或2路YC或一路YC和2路CvBs输人。可设置CvBS或YC通道为静态增益控制或自动增益控制(AGC)。拥有2路亮度和色度梳状滤波器,可对亮度、对比度、光圈和饱和度进行控制。可支持以下输出格式:4:2:2(16位)、4:2:2(CCIR6ol8位)、4:1:l(12位)YUV格式或8:8:8(24位)、5:6:5(l6位)RGB格式。这种多格式的数据总线形式为设计者提供了灵活的选择空间。系统中采集的图像信号采用PhihPs公司的SAA71IA完成A用转换,如图2所示。SAA71]A允许四路模拟视频输入,具有两个模拟处理通道,支持四路CVBS模拟信号或二路Y/C模拟信号或二二路CVBS信一号和一路Y汉二信号。SAA7llA对摄像头输人的标准PAL格式的模拟图像信号进行A/D转换,然后输出符合CCIR601格式的4:2:2的16位YUv数据到FIFO。其中亮度信号Y为8位、色度信号C:和Cl)合为8位数据。存储器模块F’IF()采用IDT公司的IDT72VZ15LB芯片,FIFO的深度为512x18bit,支持STANDARD(标准)和Fw衅(FirstwordFall一Through,首字直接通过)两种工作模式。按照CCIR601格式,Yuv图像分辨率为720x576象素,当按行输出时,SAA7一IA输出数据流大小为:720x16=1440卜I因为DSP通过32位的SBSRAM接日与FlI;()通信,故YUV数据写人FIFO时需要在FIFO之间实现乒乓切换。这时一行720x16bit的数据在两片FIFO中存储变为360x32bit,两片FIF()行r以满足上述要求。FIFO的初始化及时序由CP[力实现,FIFO连接见图3。图像处理模块TMS320C6211是Tl公司发布的面l台]视拓!处理领域的新款高速数字处理芯片,适用于移动通信基站、图像监控、雷达系统等对速度要求高和高度智能化的应用领域。存储空间分两部分:运行过程的临时数据存在SDRAM中;系统程序则固化在FLASH存储器中。Flash存储器具有在线重写人功能。这对系统启动程序的修改和升级都带来了很大的方便。TMS320C6211DSP的高速性能主要体现在以下方面:①TMS320C62ll的存储空间最大可扩展到1CB,完全可以满足各种图像处理系统所需的内存空间,而且其最高时钟可达167Mllz,峰值性能可达1333MIPS(百万条指令/秒)。②并行处理结构。TMS32OC62ll芯片内有8个并行处理单元,分为相同的两组,并行结构大大提高芯片的性能。③芯片体系采用veloc,rrI结构。vel。八rJ’l是一种高性能的甚长指令字(VIJW)结构,单指令字字长为32hit,8个指令组成一个指令包,总宇长为256bit。即每秒钟可以执行8条指令。Velo‘、、『rl结构大大提高了DSP芯片的性能④采用流水线操作实现高速度、高效率。TMS32OC62川只有石-流水线充分发挥作用的情况下,才能达到最高的峰值性能。与其他系列DSP相比,优势在于简化了流水线的控制以消除流水线互锁,并增加流水线的深度来消除传统流水线的取指、数据访问和乘法操作上的瓶颈。本系统DSP主要完成从FIFO读出数据的处理以及压缩等。数据处理由自行编写的算法实现,数据压缩算法采用JpEG(JointphotoGraphieEx-pertGroup)标准。当摄像头采集速度为每秒25帧图像时,它留给DSP处理的时间最多为每帧40ms。如果考虑系统有一定的延时以及处理后图像的存储时间,那么DSP处理一幅图像时间不能超过30ms。按照C6211的处理速度,在30ms内可以处理4OM()条指令。DSP读出FIFO中的行数据并存人SDRAM,一帧图像有576行,在最后一行时会收到系统的帧中断,这时SDRAM中的图像数据总共有1440x576=sloKB。让C62一l用36M条指令周期的时间处理810KB的数据显然绰绰有余。粗略的计算过程如下:系统采用快速DCT(离散余弦变换),每sx8矩阵需要11次乘法、29次加法,因此一帧图像的FDCT,共需要(11+29)x720x576xZ/64=518400个指令周期;对于量化模块,每8xs矩阵需要64个量化指令周期,一帧需要64x720x576xZ/64=829440个指令周期;对于编码部分,假设编码后非0元素占25%,对每8xs矩阵进行219一zag扫描、编码估计需要120个指令周期,则共需120x720x576xZ/64=1555200个指令周期。按以上计算,在系统中进行JPEC编码大约需要2903040个指令周期,耗时(TMS320C62lll作在15OMHz时)。可以看出,实际需要的指令远小于36M条,而时间也远小于3Oms,DSP完全可以实时处理从FI-FO传过来的数据。利用DSP芯片进行图像压缩如图4所示,图像数据通过FO接口送人数字信号处理板,由DSP芯片中的DMA控制器负责将数据放人输人缓冲区中,DSP对缓冲的图像数据进行压缩后,通过HPl接口将压缩数据送出。4总结图像采集系统的关键在于如何对大容量的信息进行暂存、压缩和传输等问题进行处理。本系统主要是解决这三个难题。在图像信息暂存方面充分利用DSP存储空间的可扩展性,保证系统可暂存的信息量足够大;信息压缩是DSP最擅长做的事情,可以在很短的时间内完成大量的信息压缩工作。该平台使用专用视频输人处理芯片SAA7lll和FIFO存储器及CPLD实现高速连续的视频帧采集,满足后继图像处理的需要。该平台既可以作为视频图像采集使用,也可以进行视频压缩、匹配等图像处理算法验证工作。参考文献【1ITexasInstruments,TMS32oC6000pe即he司5ReferenceGuide,.[2】PhiliPsSe二eonduetors,SAA7llADatasheet,.[3」TexasInstruments,TMS32OC6000CPUandInstrUetionSetRefereneeGuide,,TMS32OC6211Digtalsi即习ProeeSSorDataSheet,2003名-【51TexasInstrumentS,TMS320C6000TeehnicalBrie〔.[6llnte红atedDeviceTeehnolo留,Inc于IFOApPBook.飞9999.【7〕雄伟,DSP芯片的原理与开发应用(第二版)【M」.北京:电子工业出版社,200住【8」李方慧等,TMS32OC600ODSps原理与应用(第二版)四1.北京:电子工业出版社,.[0]刘松强,数字信号处理系统及其应用[M〕.北京:清华大学出版社,19%.〔10]彭启徐,李玉柏.DSP技术四】.成都:电子科技大学出版社,1997.

数字信号处理论文一万字

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单片机可以用来做输入输出的控制和接口的部分,做运算的话与DSP是没法比的。

“论文,不少于1500字。”真美。通信、多媒体传输压缩、音视频处理、音乐语音处理、语音识别、图像识别、医学工程、医学检测、工业检测、雷达声纳、股票分析等等,太广了。

数字信号处理课程论文

数字信号处理是一个高度膨胀领域,是属于最先进的电子系统. 例如系统是移动通信系统, mp3/cd/dvd-players和医疗制度体现了心脏起搏器,助听器及实例算法不同类型的过滤, 编码和图像识别. 往往是一个实时性要求存在,这就限制了可能性进行信号处理的一个标准计算机. 标准处理器1 675所发展到涵盖了广泛的应用,因此,可以用 在许多系统和高度的灵活性. 但是,有很多申请的规定,例如吞吐量和功耗的需求,特定应用的体系结构. 本课程将给予洞察如何规范算法可以从一个给定的标准. 主要部分的课程将集中在应用设计的具体结构,可以实施 无论重构硬件,例如: FPGA中,或作为定制电路,即专用集成电路. 标准信号处理器及其与其他解决方案还将讨论. 内容是: 1 . 表征和代表性的信号处理算法:信号流,数据流和依赖图的概念和迭代方向. 2 . 建筑转化的概念,时序,流水线和并行处理的高吞吐量和/或低功耗. 不同类型的结构,如时间复用和硬件映射和如何变换,可他们之间使用 观念的展开和折叠. 3 . 变换算法如何复杂算法可以降低,从而达到更有效地实施,通过概念 强度折减. 4 . 不同的编码体系,他们如何使用,如何影响执行绩效.

第一章 绪 论 §1-1 课题研究的背景 §1-2 信号与系统分析国内外研究现状 §1-3 Matlab概述§1-4 课题研究的目的及意义 §1-5 论文主要内容及结构 第二章 MATLAB在信号与系统分析中的应用 §2-1 信号与系统分析2-1-1 国内外关于该课题的研究现状及发展趋势 2-1-2 信号与系统分析方法分类 §2-2 Matlab在信号与系统分析中应用的简介§2-3 本章小结 第三章 Matlab在信号与系统分析中应用模型设计 §3-1 引言 §3-2 系统分析 §3-3 模型建立(是本章重点需要扩充) 第四章 (具体实例实现) §4-1 §4-2 §4-3 实验结果分析 §4-4 本章小结 第五章 结束语 参考文献 致 谢 最好找本MATLAB在信号与系统分析中的应用的书来看看。可以看看飞思科技产品研发中心出的一系列关于matlab应用的书,会对你有帮助的!祝顺利!

数传信号处理是一个一个大多数现代的电子系统的部份高度易膨胀的领域。 如此系统的例子是移动的沟通, MP3/激光唱碟/ 数字化视频光盘驱动器和被例如心律调整器和助听器和运算法则的例子医学的系统是不同类型的过滤,编码和图像承认。 时常一个真正的时间需求存在, 哪一极限可能性运行在一部标准的计算机中处理的信号。 标准的处理器是被发展包括宽范围的申请而且能因此被用于许多系统而且给高的柔性替代选择。 然而,许多申请有在举例来说生产和耗电量上的需求以要求申请特性建筑学。 这课程将会提供对一件运算法则规格如何能从一给定组的标准被实现的洞察。课程的主要部份将会把重心集中在能被实现的申请特性建筑学的设计在或之上再结构的硬件, 举例来说 FPGAs,或当一个订制的线路,也就是 ASIC 。 标准的信号处理器和他们的关系对其他的解决也将会被讨论。 内容是: 1. 信号的描述和表现处理运算法则: 信号-流程,数据-流程和依赖曲线图和重复的观念跳跃。 2. 建筑的变形–为高的生产及[或] 低的耗电量处理的再时间安排,流水线流通和平行的观念。 不同类型的建筑学 , 像是时间- 多重发讯和被映射的硬件和变形如何能在他们之间被做使用展开的观念和折叠的。 3. 运算法则变形–运算法则的复杂能如何被减少并且正在藉此经过力量减少的观念达成比较有效率的落实。 4. 不同的数系统,他们被用的方式,而且他们如何影响落实和表现。

围绕自己在那个学校的学习生涯来学- - 我作文不是很好 说说试试 ̄. ̄

数字信号处理论文选题

单片机可以用来做输入输出的控制和接口的部分,做运算的话与DSP是没法比的。

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通信工程专业本科毕业设计(论文)选题指南(摘自网络)一、通信工程专业的学科领域通信工程专业属于电气信息类专业。电气信息类专业还包括:电气工程及自动化(080601);自动化(080602);电子信息工程(080603);计算机科学与技术(080605);电子科学与技术(080606);生物医学工程(080607)。二、通信工程专业的主要研究方向和人才培养目标1、通信工程专业的主要研究方向(1)数据通信传输问题的研究;(2)信号及信息处理方面的研究;(3)通信系统仿真方面的研究;(4)通信新技术方面的应用;(5)通信电子电路或微机接口方面的研究;(6)通信方面的软件开发,网络层协议研究等;(7)网络信息安全的研究2、通信工程专业的人才培养目标通信工程专业培养具备通信技术、通信系统和通信网等方面的知识,能在通信领域中从事研究、设计、制造、运营及在国民经济各部门和国防工业中从事开发、应用通信技术与设备的高级工程技术人才。本专业学生主要学习通信系统和通信网方面的基础理论、组成原理和设计方法,受到通信工程实践的基本训练,具备从事现代通信系统和网络的设计、开发、调测和工程应用的基本能力。通信工程专业的毕业生应具备以下几方面的知识能力和素质结构:(1)掌握通信领域内的基本理论和基本知识。(2)掌握光波、无线、多媒体等通信技术。(3)掌握通信系统和通信网的分析与设计方法。(4)了解通信系统和通信网建设的基本方针、政策和法规。(5)了解通信技术的最新进展与发展动态。(6)具有设计、开发、调测、应用通信系统和通信网的基本能力。(7)掌握文献检索、资料查询的基本方法、具有一定的科学研究和实际工作能力。(8)善于运用已有知识来学习挖掘新知识,具有能够将所学知识运用到实践活动中去和运用科学知识分析解决实际问题的能力。(9)具有独立观察,分析问题,敢于标新立异,勇于置疑,具备开展科学创新活动的基本能力,能灵活地把所学知识服务于社会。3、通信工程专业课程群分类(1)数字通信与网络交换:概率论与数理统计、随机信号分析、通信原理、无线通信原理、通信组网与程控交换、计算机通信与网络、移动通信、光纤通信、微波通信、电磁波与电磁场;(2)信号及信息处理:信号与系统、数字信号处理、通信原理、数据结构、数字图像处理、信息理论与编码;(3)电子电路:电路分析、模拟电路、数字电路、高频电子线路、DSP原理及应用、EDA技术、混合集成电路;(4)计算机应用方面:计算机文化基础、C语言程序设计、汇编语言、数据库原理及应用、软件工程、面向对象程序设计、多媒体技术、微机原理与接口技术、单片机原理应用等。三、毕业设计(论文)选题原则本专业毕业论文(设计)题目的选择要遵循以下原则:1、要结合所学专业毕业论文主要用来衡量学生对所学知识的掌握程度,所以论文题目不能脱离所学的专业知识。有些学生工作与所学专业没有关系,而本人对所从事的工作有一定的探索或研究,毕业论文就写了这方面的内容。这只能算是工作总结,但不能算是一篇毕业论文。工科学生学习的专业往往和他们从事的工作有较紧密的关系,他们有较丰富的实验经验和感性认识,经过几年的系统学习,可以学到相应的理论知识,使他们对自己的工作有一种新的认识,他们可以利用所学知识对原来的工作方式、工作程序、工作工具进行改进,以提高工作效率。2、内容要新工科论文除了具有理论性之外,更重要的是它的实践性和实际操作性。工科各学科发展非常之快,往往教科书刚进入课堂,内容就已经落后了。待学生毕业时,所学知识可能几近淘汰,所以学生选题要注意所用知识不能陈旧,要能跟上学科的发展。3、题目要大小适当,难易适度论文题目不宜过大,否则必然涉及的范围大广。学生处涉科研,普遍存在着知识面窄、理论功底不足的问题,再加上学生主要以业余学习为主,题目太大,势必讲得不深不透,乃至丢三落四,难以驾驭。因此,选题必须具体适中。题目选择要难易适度。过难,自己不能胜任,最后可能半途而废,无法完成论文;太容易,则论文层次太低,不能很好地反映几年来的学习成绩和科研水平,同时自己也得不到锻炼。选题最好能合乎个性兴趣爱好,如果自己对论题兴趣很高,就会有自发的热情和积极性,文章就容易写出新意来。四、毕业设计(论文)选题选题是决定毕业设计(论文)训练成败与质量好坏的关健之一。1、通信工程专业本科从选题的内容上可以分为理论型毕业设计(论文)和应用型毕业设计(论文)两大类。2、从本科毕业设计(论文)课题的来源,也可以分为教师命题型和自选型毕业设计(论文)两大类。3、学生要根据通信工程专业课程群来确定选题方向,数字通信与网络交换方向及信号及信息处理方向的所有应用方面课程均可以作为选题内容。但是,电子技术应用方向及计算机应用方向必须与通信或信号信息处理相结合,其中要有与通信相关的内容。4、从通信工程专业本科毕业设计(论文)所涉及的研究领域来看,可以是以下内容:(1)网络交换与数据传输分析;(2)通信网络或数字通信仿真(MATLAB,Systemview等);(3)信号及信息处理,(如数据采集,USB接口传输,图像数据处理等);(4)红外线遥感技术(如防盗遥感技术)(5)网络信息安全(如编码技术)(6)通信类软件开发,(如C语言与蓝牙结合)(7)数据传输类接口电路设计或软件设计(如嵌入式蓝牙设计)(8)光纤、无线、移动等通信新技术方面的应用或开发;(9)微波技术,电磁波传输技术,卫星雷达等方面(10)计算机网络或计算机控制方面(11)通信在军事方面的应用研究;(12)程控交换,交互式有线电视网等。(13)其他与通信相关的命题。为了您的安全,请只打开来源可靠的网址打开网站 取消来自:

1、选题范围:单片机系统设计与应用、DSP系统设计与应用、嵌入式系统设计与应用、数字信号处理、数字图像处理、视频编解码技术研究、智能测控等。2、选题要求:论文题目要具有专业性,要与本专业(电子或通信)相关或相近,题目不能太大、太空泛(如3G通信技术研究等)。

通信工程专业是信息与通信工程一级学科下属的本科专业。

该专业学生主要学习通信系统和通讯网方面的基础理论、组成原理和设计方法,受到通信工程实践的基本训练,具备从事现代通信系统和网络的设计、开发、调测和工程应用的基本能力。

主干课程:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、大学物理、电路分析基础、模拟电子线路、数字电子技术、通信电子线路、电磁场与电磁波、信号与系统、数字信号处理、通信原理、信息论与编码、移动通信、光纤通信、微波技术与天线、广播电视发送技术、广播电视网络技术、数字广播电视技术等。

通信工程师相关专业:

通信工程专业是近十几年来通信技术迅猛发展形势下的热门专业,就业前景看好。该专业培养具备通信技术、通信系统和通讯网方面的知识。

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