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计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学，即用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量等任务。其与机器视觉的区别在于：计算机视觉侧重对质的分析，如分类识别，这是猫还是狗；或进行身份确认，如车牌识别、人脸识别；或进行行为分析，如人群聚集等；而机器视觉侧重对量的分析，如通过视觉去测量零件的直径。计算机视觉的基本任务包括：图像分类、目标定位、目标检测、图像分割等。 图像分类（Image Classification）：图像分类任务的目标是输出给定的图像是什么类别的问题，如回答这是一张猫的图像的问题； 目标定位(Object Localization)：目标定位任务的目标是找到图像中某一类别的物体在图像中的位置，输出bounding box；即不仅要识别出是什么类别的物体（类标签），还要给出物体的位置，位置用bounding box标记。 目标定位通常是针对单个物体的。 目标检测(Object Detection)：目标检测任务包含分类和目标定位，目标是用多个bounding box分别把多个物体的位置标记出来，并分别给出物体对应的类别。目标检测通常是多个物体的定位任务。即不仅要识别图像中的阿猫阿狗，还要给出阿猫阿狗的位置。 图像分割(Image Segmentation)：图像分割任务的目标是将图像细分为多个具有相似性质且不相交的区域，是对图像中的每一个像素加标签的过程，即像素级的分割。图像分割任务主要有语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation)两种。语义分割的目标是将输入图像分为不同语义可解释的类别(语义的可解释性即分类类别在真是世界中是有意义的)，每一个像素点都要判断其类别，是像素级别的分割。注意语义分割值判断类别不区分个体，例如语义分割将图像中属于汽车的所有像素标记为蓝色，对于图像中有两个蓝色的像素，无法区分他们是属于同一个还是不同的汽车。实例分割的目的是确定图像中存在的兴趣目标位置和类别，机器自动从图像中用目标检测方法框出不同实例，再用语义分割方法在不同实例区域内进行逐像素标记。实例分割是目标检测和语义分割的结合，但又不同于目标检测和语义分割。相对物体检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割可以标注出图上同一物体的不同个体，即哪些像素属于第一辆汽车，哪些像素属于第二辆汽车。最后，还有一个全景分割，它是语义分割和实例分割的结合。即每个像素都被分为一类，如果一种类别里有多个实例，会用不同的颜色进行区分，就知道哪个像素属于哪个类中的哪个实例。 注：上述任务中，最基本的是分类任务，其他任务都可在分类任务的基础上，通过一些技术手段解决，例如在图片中加入很多窗口，提取每一个窗口的特征，然后预测分类，并将分类一样并相邻的窗口合并，就成了目标定位和目标检测。本文内容参考资料：
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猫狗分类属于计算机视觉中图像分类的一个粗粒度的问题。图像分类是指根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。图像分类核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。
图像分类是计算机视觉中最基础的任务，其中可以分为跨物种语义级别的图像分类，子类细粒度图像分类，以及实例级图像分类三大类别。 在不同物种的层次上识别不同类别的对象，例如猫狗分类，这样的分类任务的特征是，较大的类间方差，较小的类内方差，例如典型的cifar10是在交通工具以及动物内部进行区分，都是语义上完全可以区分开的对象 细粒度图像分类，是一个大类中的子类的分类，例如不同鸟类的分类，不同狗类的分类，不同车型的分类等等。例如Caltech-UCSD Birds-200-2011数据集，他是包含200类，11788张图像的鸟类书籍，为每一张图提供了15哥局部区域位置，1个标注框。这种细粒度级别的检测需要更为精细的分类器设计 如果我们需要区分不同的个体，不仅仅是物种类别或者子类，其就是一个识别问题，例如最典型的任务就是人脸识别。人脸识别对于计算机视觉领域落地是十分有意义的，它能够完成很多任务，例如安全维稳，考勤打卡，人脸解锁等应用场景都是和人脸识别这个实例级图像分类任务密切相关的。 MNIST数据集在当时是一个baseline，其包含60000个训练数据，10000个测试数据，图像均为灰度图像，大小为32*32。在这个数据集中，其实传统方法表现的也不错，例如SVM以及KNN，SVM为代表的方法可以将MNIST分类错误率降低到, 超过当时的人工神经网络。 后来经过多次迭代，LeNet5在1998年诞生，这是一个经典的卷积神经网络，饱含着一些重要的特性： 虽然LeNet5的错误率在左右，不如SVM方法，但随着网络结构的发展，神经网络方法很快的超过了其他的所有方法，有着很好的效果。 为了在工业界落地更加复杂的图像分类任务，李飞飞等人数年时间的整理下，2009年，ImageNet数据集发布了。ImageNet数据集共有1400多万张图片，共有2万多个类别，不过论文中常用的都是1000类的基准。 AlexNet在2012年时横空出世，是第一个真正意义上的深度网络，与LeNet5的5层相比，它的层数增加了3层，网络的参数量也大大增加，输入也从28变成了224，同时GPU的面世，也使得深度学习从此进行GPU为王的训练时代。 AlexNet有以下的特点： VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好。到目前为止，VGG仍然被用来提取图像特征。 VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成.全部使用3×3的卷积核和2×2的最大池化核，简化了卷积神经网络的结构。VGGNet很好的展示了如何在先前网络架构的基础上通过简单地增加网络层数和深度就可以提高网络的性能。虽然简单，但是却异常的有效，在今天，VGGNet仍然被很多的任务选为基准模型。 GoogLeNet也是将网络层次加深了，不过GoogLeNet做了更加大胆的网络结构的尝试，其深度只有22层，从参数数量来看，GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；但是从模型结果来看，GoogLeNet的性能却更加优越。 一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，深度指网络层次数量、宽度指神经元数量。但这种方式存在以下问题： （1）参数太多，如果训练数据集有限，很容易产生过拟合； （2）网络越大、参数越多，计算复杂度越大，难以应用； （3）网络越深，容易出现梯度弥散问题（梯度越往后穿越容易消失），难以优化模型。 解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数，为了减少参数，自然就想到将全连接变成稀疏连接。但是在实现上，全连接变成稀疏连接后实际计算量并不会有质的提升，因为大部分硬件是针对密集矩阵计算优化的，稀疏矩阵虽然数据量少，但是计算所消耗的时间却很难减少。比较通用的方法是使用dropout的方法，相当于从原始的网络中找到一个更”瘦“的网络(有待考究) GoogLeNet团队提出了Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构，来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构。 什么是Inception呢？Inception历经了V1、V2、V3、V4等多个版本的发展，不断趋于完善，下面一一进行介绍 通过设计一个稀疏网络结构，但是能够产生稠密的数据，既能增加神经网络表现，又能保证计算资源的使用效率。谷歌提出了最原始Inception的基本结构： 该结构将CNN中常用的卷积（1x1，3x3，5x5）、池化操作（3x3）堆叠在一起（卷积、池化后的尺寸相同，将通道相加），一方面增加了网络的宽度，另一方面也增加了网络对尺度的适应性。 网络卷积层中的网络能够提取输入的每一个细节信息，同时5x5的滤波器也能够覆盖大部分接受层的的输入。还可以进行一个池化操作，以减少空间大小，降低过度拟合。在这些层之上，在每一个卷积层后都要做一个ReLU操作，以增加网络的非线性特征 然而这个Inception原始版本，所有的卷积核都在上一层的所有输出上来做，而那个5x5的卷积核所需的计算量就太大了，造成了特征图的厚度很大，为了避免这种情况，在3x3前、5x5前、max pooling后分别加上了1x1的卷积核，以起到了降低特征图厚度的作用，这也就形成了Inception v1的网络结构 对上图说明如下： （1）GoogLeNet采用了模块化的结构（Inception结构），方便增添和修改； （2）网络最后采用了average pooling（平均池化）来代替全连接层，该想法来自NIN（Network in Network），事实证明这样可以将准确率提高。但是，实际在最后还是加了一个全连接层，主要是为了方便对输出进行灵活调整； （3）虽然移除了全连接，但是网络中依然使用了Dropout ; （4）为了避免梯度消失，网络额外增加了2个辅助的softmax用于向前传导梯度（辅助分类器）。辅助分类器是将中间某一层的输出用作分类，并按一个较小的权重（）加到最终分类结果中，这样相当于做了模型融合，同时给网络增加了反向传播的梯度信号，也提供了额外的正则化，对于整个网络的训练很有裨益。而在实际测试的时候，这两个额外的softmax会被去掉。 Inception V2版本的解决方案就是修改Inception的内部计算逻辑，提出了比较特殊的“卷积”计算结构。 卷积分解(Factorizing Convolutions) GoogLeNet团队提出可以用2个连续的3x3卷积层组成的小网络来代替单个的5x5卷积层，即在保持感受野范围的同时又减少了参数量 降低特征图大小 如果想让图像缩小，可以有如下两种方式：先池化再作Inception卷积，或者先作Inception卷积再作池化。但是方法一（左图）先作pooling（池化）会导致特征表示遇到瓶颈（特征缺失），方法二（右图）是正常的缩小，但计算量很大。为了同时保持特征表示且降低计算量，将网络结构改为下图，使用两个并行化的模块来降低计算量（卷积、池化并行执行，再进行合并） 使用Inception V2作改进版的GoogLeNet，网络结构图如下： Inception V3一个最重要的改进是分解（Factorization），将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1），3x3也是一样（1x3,3x1），这样的好处，既可以加速计算，又可以将1个卷积拆成2个卷积，使得网络深度进一步增加，增加了网络的非线性（每增加一层都要进行ReLU）。 Inception V4主要利用残差连接（Residual Connection）来改进V3结构，得到Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2，Inception-v4网络。
哇塞~~我的毕设题目是神经网络在图像处理中的应用研究。。。咱俩差不多呀~~我给你留消息了，加QQ吧~~
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。
我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：我们的样本这样子假设（就是）：p t1 0 3 12 1 4 2这两组数据是这样子解释的：我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：1 0 3（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：2 1 4的表示这是一个橘子（t为2）。好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在matlab里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：1 0 3 ,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1，表示这是一个苹果）计算误差4-1=3，误差传给bp神经网络，神经网络根据误差调整权值，然后进入第二轮循环，那么我们再次输入一组数据：2 0 4（当仍然你可以还输入1 0 3，而且如果你一直输入苹果的特征，这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了，这回明白你的问题所在了吧），同理输出一个值，再次反馈给网络，这就是神经网络训练的基本流程，当然这两组数据肯定不够了，如果数据足够多，我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态，是什么状态呢，就是网络再次输出后误差很小，而且小于我们要求的那个误差值。接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是，之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x<=0,5、x=、x>=，我一般都是舍弃的，表示未知。总之就是你需要找本资料系统的看下，鉴于我也是做图像处理的，我给你个关键的提醒，用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间，就是你的数据库必须是标准的。至于网络的机理，训练的方法什么的，找及个例子用matlab仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，这里面主要是你隐含层的设置，训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了，想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的，关键是样本，提取的图像特征必须带有相关性，这样设置的各个阈值才有效。OK，好好学习吧，资料去matlab中文论坛上找，在不行就去baudu文库上，你又不需要都用到，何必看一本书呢！祝你顺利毕业！
以下是一些计算机本科毕业设计题目供您参考：
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这个事情的基本思路是先将这个图片分成两个图片，具体步骤如下
里面的话，你需要用到openCV 和 Python 两个工具以及scikit-image和imutils。具体安装的流程你可以搜索一下。
你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细
液压伺服系统设计 液压伺服系统设计 在液压伺服系统中采用液压伺服阀作为输入信号的转换与放大元件。液压伺服系统能以小功率的电信号输入，控制大功率的液压能（流量与压力）输出，并能获得很高的控制精度和很快的响应速度。位置控制、速度控制、力控制三类液压伺服系统一般的设计步骤如下： 1）明确设计要求：充分了解设计任务提出的工艺、结构及时系统各项性能的要求，并应详细分析负载条件。 2）拟定控制方案，画出系统原理图。 3）静态计算：确定动力元件参数，选择反馈元件及其它电气元件。 4）动态计算：确定系统的传递函数，绘制开环波德图，分析稳定性，计算动态性能指标。 5）校核精度和性能指标，选择校正方式和设计校正元件。 6）选择液压能源及相应的附属元件。 7）完成执行元件及液压能源施工设计。 本章的内容主要是依照上述设计步骤，进一步说明液压伺服系统的设计原则和介绍具体设计计算方法。由于位置控制系统是最基本和应用最广的系统，所以介绍将以阀控液压缸位置系统为主。 全面理解设计要求 全面了解被控对象 液压伺服控制系统是被控对象—主机的一个组成部分，它必须满足主机在工艺上和结构上对其提出的要求。例如轧钢机液压压下位置控制系统，除了应能够承受最大轧制负载，满足轧钢机轧辊辊缝调节最大行程，调节速度和控制精度等要求外，执行机构—压下液压缸在外形尺寸上还受轧钢机牌坊窗口尺寸的约束，结构上还必须保证满足更换轧辊方便等要求。要设计一个好的控制系统，必须充分重视这些问题的解决。所以设计师应全面了解被控对象的工况，并综合运用电气、机械、液压、工艺等方面的理论知识，使设计的控制系统满足被控对象的各项要求。 明角设计系统的性能要求 1）被控对象的物理量：位置、速度或是力。 2）静态极限：最大行程、最大速度、最大力或力矩、最大功率。 3）要求的控制精度：由给定信号、负载力、干扰信号、伺服阀及电控系统零飘、非线性环节（如摩擦力、死区等）以及传感器引起的系统误差，定位精度，分辨率以及允许的飘移量等。 4）动态特性：相对稳定性可用相位裕量和增益裕量、谐振峰值和超调量等来规定，响应的快速性可用载止频率或阶跃响应的上升时间和调整时间来规定； 5）工作环境：主机的工作温度、工作介质的冷却、振动与冲击、电气的噪声干扰以及相应的耐高温、防水防腐蚀、防振等要求； 6）特殊要求；设备重量、安全保护、工作的可靠性以及其它工艺要求。 负载特性分析 正确确定系统的外负载是设计控制系统的一个基本问题。它直接影响系统的组成和动力元件参数的选择，所以分析负载特性应尽量反映客观实际。液压伺服系统的负载类型有惯性负载、弹性负载、粘性负载、各种摩擦负载（如静摩擦、动摩擦等）以及重力和其它不随时间、位置等参数变化的恒值负载等。 拟定控制方案、绘制系统原理图 在全面了解设计要求之后，可根据不同的控制对象，按表6所列的基本类型选定控制方案并拟定控制系统的方块图。如对直线位置控制系统一般采用阀控液压缸的方案，方块图如图36所示。图36 阀控液压缸位置控制系统方块图表6 液压伺服系统控制方式的基本类型伺服系统 控制信号 控制参数 运动类型 元件组成机液电液气液电气液 模拟量数字量位移量 位置、速度、加速度、力、力矩、压力 直线运动摆动运动旋转运动 1.阀控制：阀-液压缸，阀-液压马达2.容积控制：变量泵-液压缸；变量泵-液压马达；阀-液压缸-变量泵-液压马达3.其它：步近式力矩马达 动力元件参数选择 动力元件是伺服系统的关键元件。它的一个主要作用是在整个工作循环中使负载按要求的速度运动。其次，它的主要性能参数能满足整个系统所要求的动态特性。此外，动力元件参数的选择还必须考虑与负载参数的最佳匹配，以保证系统的功耗最小，效率高。 动力元件的主要参数包括系统的供油压力、液压缸的有效面积（或液压马达排量）、伺服阀的流量。当选定液压马达作执行元件时，还应包括齿轮的传动比。 供油压力的选择 选用较高的供油压力，在相同输出功率条件下，可减小执行元件——液压缸的活塞面积（或液压马达的排量），因而泵和动力元件尺寸小重量轻，设备结构紧凑，同时油腔的容积减小，容积弹性模数增大，有利于提高系统的响应速度。但是随供油压力增加，由于受材料强度的限制，液压元件的尺寸和重量也有增加的趋势，元件的加工精度也要求提高，系统的造价也随之提高。同时，高压时，泄漏大，发热高，系统功率损失增加，噪声加大，元件寿命降低，维护也较困难。所以条件允许时，通常还是选用较低的供油压力。 常用的供油压力等级为7MPa到28MPa，可根据系统的要求和结构限制条件选择适当的供油压力。 伺服阀流量与执行元件尺寸的确定 如上所述，动力元件参数选择除应满足拖动负载和系统性能两方面的要求外，还应考虑与负载的最佳匹配。下面着重介绍与负载最佳匹配问题。 （1）动力元件的输出特性 将伺服阀的流量——压力曲线经坐标变换绘于υ－FL平面上，所得的抛物线即为动力元件稳态时的输出特性，见图37。 图37 参数变化对动力机构输出特性的影响a）供油压力变化；b）伺服阀容量变化；c）液压缸面积变化 图中 FL——负载力，FL=pLA； pL——伺服阀工作压力； A——液压缸有效面积； υ——液压缸活塞速度， ； qL——伺服阀的流量； q0——伺服阀的空载流量； ps——供油压力。 由图37可见，当伺服阀规格和液压缸面积不变，提高供油压力，曲线向外扩展，最大功率提高，最大功率点右移，如图37a。 当供油压力和液压缸面积不变，加大伺服阀规格，曲线变高，曲线的顶点A ps不变，最大功率提高，最大功率点不变，如图37b。 当供油压力和伺服阀规格不变，加大液压缸面积A，曲线变低，顶点右移，最大功率不变，最大功率点右移，如图37c。 （2）负载最佳匹配图解法 在负载轨迹曲线υ－FL平面上，画出动力元件输出特性曲线，调整参数，使动力元件输出特性曲线从外侧完全包围负载轨迹曲线，即可保证动力元件能够拖动负载。在图38中，曲线1、2、3代表三条动力元件的输出特性曲线。曲线2与负载轨迹最大功率点c相切，符合负载最佳匹配条件，而曲线1、3上的工作点α和b，虽能拖动负载，但效率都较低。 （3）负载最佳匹配的解析法 参见液压动力元件的负载匹配。 （4）近似计算法在工程设计中，设计动力元件时常采用近似计算法，即按最大负载力FLmax选择动力元件。在动力元件输出特性曲线上，限定 FLmax≤pLA= ，并认为负载力、最大速度和最大加速度是同时出现的，这样液压缸的有效面积可按下式计算： （37） 图38 动力元件与负载匹配图形 按式37求得A值后，可计算负载流量qL，即可根据阀的压降从伺服阀样本上选择合适的伺服阀。近似计算法应用简便，然而是偏于保守的计算方法。采用这种方法可以保证系统的性能，但传递效率稍低。 （5）按液压固有频率选择动力元件 对功率和负载很小的液压伺服系统来说，功率损耗不是主要问题，可以根据系统要求的液压固有频率来确定动力元件。 四边滑阀控制的液压缸，其活塞的有效面积为 （38） 二边滑阀控制的液压缸，其活塞的有效面积为 （39） 液压固有频率ωh可以按系统要求频宽的（5～10）倍来确定。对一些干扰力大，负载轨迹形状比较复杂的系统，不能按上述的几种方法计算动力元件，只能通过作图法来确定动力元件。 计算阀控液压马达组合的动力元件时，只要将上述计算方法中液压缸的有效面积A换成液压马达的排量D，负载力FL换成负载力矩TL，负载速度换成液压马达的角速度 ，就可以得到相应的计算公式。当系统采用了减速机构时，应注意把负载惯量、负载力、负载的位移、速度、加速度等参数都转换到液压马达的轴上才能作为计算的参数。减速机构传动比选择的原则是：在满足液压固有频率的要求下，传动比最小，这就是最佳传动比。 伺服阀的选择 根据所确定的供油压力ps和由负载流量qL（即要求伺服阀输出的流量）计算得到的伺服阀空载流量q0，即可由伺服阀样本确定伺服阀的规格。因为伺服阀输出流量是限制系统频宽的一个重要因素，所以伺服阀流量应留有余量。通常可取15%左右的负载流量作为伺服阀的流量储备。 除了流量参数外，在选择伺服阀时，还应考虑以下因素： 1）伺服阀的流量增益线性好。在位置控制系统中，一般选用零开口的流量阀，因为这类阀具有较高的压力增益，可使动力元件有较大的刚度，并可提高系统的快速性与控制精度。 2）伺服阀的频宽应满足系统频宽的要求。一般伺服阀的频宽应大于系统频宽的5倍，以减小伺服阀对系统响应特性的影响。 3）伺服阀的零点漂移、温度漂移和不灵敏区应尽量小，保证由此引起的系统误差不超出设计要求。 4）其它要求，如对零位泄漏、抗污染能力、电功率、寿命和价格等，都有一定要求。 执行元件的选择 液压伺服系统的执行元件是整个控制系统的关键部件，直接影响系统性能的好坏。执行元件的选择与设计，除了按本节所述的方法确定液压缸有效面积A（或液压马达排量D）的最佳值外，还涉及密封、强度、摩擦阻力、安装结构等问题。 反馈传感器的选择 根据所检测的物理量，反馈传感器可分为位移传感器、速度传感器、加速度传感器和力（或压力）传感器。它们分别用于不同类型的液压伺服系统，作为系统的反馈元件。闭环控制系统的控制精度主要决定于系统的给定元件和反馈元件的精度，因此合理选择反馈传感器十分重要。 传感器的频宽一般应选择为控制系统频宽的5～10倍，这是为了给系统提供被测量的瞬时真值，减少相位滞后。传感器的频宽对一般系统都能满足要求，因此传感器的传递函数可近似按比例环节来考虑。 确定系统方块图 根据系统原理图及系统各环节的传递函数，即可构成系统的方块图。根据系统的方块图可直接写出系统开环传递函数。阀控液压缸和阀控液压马达控制系统二者的传递函数具有相同的结构形式，只要把相应的符号变换一下即可。 绘制系统开环波德图并确定开环增益 系统的动态计算与分析在这里是采用频率法。首先根据系统的传递函数，求出波德图。在绘制波德图时，需要确定系统的开环增益K。 改变系统的开环增益K时，开环波德图上幅频曲线只升高或降低一个常数，曲线的形状不变，其相频曲线也不变。波德图上幅频曲线的低频段、穿越频率以及幅值增益裕量分别反映了闭环系统的稳态精度、截止频率及系统的稳定性。所以可根据闭环系统所要求的稳态精度、频宽以及相对稳定性，在开环波德图上调整幅频曲线位置的高低，来获得与闭环系统要求相适应的K值。 由系统的稳态精度要求确定K 由控制原理可知，不同类型控制系统的稳态精度决定于系统的开环增益。因此，可以由系统对稳态精度的要求和系统的类型计算得到系统应具有的开环增益K。 由系统的频宽要求确定K 分析二阶或三阶系统特性与波德图的关系知道，当ζh和K/ωh都很小时，可近似认为系统的频宽等于开环对数幅值曲线的穿越频率，即ω-3dB≈ωc，所以可绘制对数幅频曲线，使ωc在数值上等于系统要求的ω-3dB值，如图39所示。由此图可得K值。 图39 由ω-3dB绘制开环对数幅频特性a）0型系统；b）I型系统 由系统相对稳定性确定K 系统相对稳定性可用幅值裕量和相位裕量来表示。根据系统要求的幅值裕量和相位裕量来绘制开环波德图，同样也可以得到K。见图40。 实际上通过作图来确定系统的开环增益K，往往要综合考虑，尽可能同时满足系统的几项主要性能指标。 系统静动态品质分析及确定校正特性 在确定了系统传递函数的各项参数后，可通过闭环波德图或时域响应过渡过程曲线或参数计算对系统的各项静动态指标和误差进行校核。如设计的系统性能不满足要求，则应调整参数，重复上述计算或采用校正环节对系统进行补偿，改变系统的开环频率特性，直到满足系统的要求。 仿真分析 在系统的传递函数初步确定后，可以通过计算机对该系统进行数字仿真，以求得最佳设计。目前有关于数字仿真的商用软件，如Matlab软件，很适合仿真分析。
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【摘 要】计算机组成与结构实验课程是计算机专业以及相关专业学生要学习的一门必修课程，在这门课程中应用EDA技术进行教学，不仅能加深学生对计算机组成与结构课程的理解，也将有利于提高学生进行自主学习的能力以及创新的综合设计能力。正是符合了该课程的预期目的。 【关键词】计算机组成与结构;EDA技术;实验;应用 计算机及其相关专业的学生在学习过程中，除了要对理论知识加以了解，更重要的是要提升自己的动手能力。计算机组成与结构实验教学，就是计算机专业学生的必修课，通过课程设计把理论知识运用到实践中，可以起到拓展知识的作用。 一、EDA技术概述 EDA也就是电子设计自动化，EDA技术的发展经历了计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机辅助测试以及计算机辅助工程。EDA技术的工具就是计算机，在EDA软件平台上，设计者常常用硬件描述语言HDL来完成具体的课程设计文件，然后再在计算机平台上自动完成逻辑编译、分割、优化、布局、仿真等多个步骤。 EDA技术最大的优势在于用软件的方法来实现硬件的实际功效。一项设计最重要的部分是仿真和调试，采用EDA技术进行设计时，从设计的高层次上对设计进行全局纵览，有助于早期改造结构设计上的毛病，避免工作量的增加，也可以减少进行逻辑功效仿真的工作量，增加设计的成功率。 二、将EDA技术应用于计算机组成与结构课程设计 计算机是一个典型的复杂数字系统，如果在计算机设计系统开发中加入EDA技术的软硬件设计平台，不仅可以提高系统设计与调试的敛率，也可以节约硬件开发成本，缩短设计周期。因此在计算机组成与结构的实践教学中，要不断提高学生利用现代化的电子技术手段进行设计的能力。当然，EDA技术将成为计算机组成与结构实验教学的发展方向。 （一）课程的实施方案 课程设计是要完成模型计算机的设计以及FPGA的实现，而课程实验则是用来验证计算机的各个组成部件以及其具体的逻辑功能的。这两种课程内容都是为了让学生能够掌握计算机的硬件系统中各个部件的具体组成原理、逻辑实现方法及其具体的设计方法，从而建立一种整体的概念，提高学生在学习过程中进行独立分析设计的能力。计算机组成与结构的课程设计中运用了多门课程，比如计算机组成原理、VHDL、汇编语言程序设计等，这些课程都能对学生的自学能力有很好的提高。因为该课程设计不仅在理论上要求学生有扎实的理论基础，在实践上则要求学生具有电路分析与设计、能进行完整实验的能力。 （二）课程设计的内容 计算机组成与结构实验教学中，进行课程设计的内容主要有以下几个方面。首先是进行系统的总体设计，画出模型机的数据通路框图；其次是设计微程序控制器或者硬联线控制器的逻辑结构框图；开始设计机器指令格式和指令系统；由给出的课程题目和设计指令系统来编写相应的汇编语言，进行仿真等。 三、将EDA技术应用于计算机组成与结构课程实验 进行课程设计之后就可以进行具体的课程实践。在进行课程实践之前，要掌握具体的设计方法。计算机的CPU包含基本的功能模块以及与基本功能模块相连的数据通路。在进行课程设计实践时要掌握基本功能模块的具体功能以及各自的特点，再对每个模块进行设计、调试、软件仿真和硬件设计等。计算机组成与结构课程设计实验中采用的CPU采用大多是单总线系统结构的16位CISC CPU，EDA软件大多是可编程逻辑器件设计工具软件。 （一）基本模犁计算机的设计 在具体的课程设计中，为了保证清晰的系统结构，一般在系统的顶层结构采用原理图输入法，而在其他的模块都采用VHDL语言进行设计。对各个模块进行处理时要在文本编辑器中输入每一个单元模块所对应的VHDL源程序，并且要对各个源程序进行编译，可以产生相应的图元，供顶层的电路调用使用。各个模块的图元可以生成图元库，运用EDA技术进行实验课程，很重要的一步就是要进行软件仿真，而仿真的元器件就来源于图元库。在图形编辑器中可以对图元库中的各种图元进行调用，再根据数据通路的总体框架图连接成顶层电路图，就可以进行电路的仿真。计算机组成与结构实验所设计的CISC模型机的顶层电路图中有很多基本器件模块，比如时序信号发生器、程序计数器、算术逻辑运算单元、移位寄存器、指令寄存器、比较器、地址寄存器、一个控制单元等。而这些模块也共用一组16位的三态数据总线。 系统结构中的存储模块是一个重要的组成部分，存储元件由嵌入式阵列块构成，通过调用宏模块并设置模块相关的参数来实现存储功能。系统的各个部分都承担了不同的功能，其中，存储CPU主要是对指令和数据进行执行，具体的过程是处理器从存储元件中读取相应的指令，CPU再执行指令来运行下行的各种程序，整个过程中的指令都被存储在指令寄存器中。译码过程由控制单元完成，控制单元主要是控制相应的信号进行相互作用，并且控制各个处理单元来执行这些指令。 系统结构中的控制模块其实是一个状态机，它主要控制CPU的各项动作之间的顺序，比如取指令、译码、执行指令，控制模块进行操作时要针对各个动作发出具体的时序控制信号，使得计算机内部的各个动作都能进行协调的工作，进而完成各个指令的具体功能。这种方法与微程序设计方法不同，微程序设计法主要在控制存储器中写入微指令，通过控制微程序来执行具体的控制指令。 （二）软件设计 当系统CPU得到一个复位信号后，系统即开始进行复制操作，复位信号是使CPU内部状态复位的一个信号操作。一般说来，系统的每个寄存器都有不同的功能，寄存器1主要存放模块的的起始地址，寄存器2主要存放系统目标区的起始地址，而寄存器6则主要存放被复制模块的末地址。在具体的操作过程中要判断数据模块的复制工作是否已经结束，若已经满足结束条件则可以停止运行，否则要继续记数直至数据模块复制完成。 将设计的程序输入并且进行编译之后，还有一个重要的步骤就是仿真，仿真也是对设计进行验证的一个重要步骤，若在仿真中发现不符合要求的地方，则要及时找出原因进行改正，以保证最终结果的正确性。 结语 计算机组成与结构课程是锻炼学生积极思考以及提升其思维能力的重要课程，不同的设计对象和内容导致设计的具体内容完全不同，这也考验了学生独立思考的能力，由于EDA技术与计算机输入技术、逻辑编程和仿真等方面都有紧密的联系，而且在硬件实验之后有具体的图像可以进行对比，因此在实验教学中具有很好的灵活性和可操作性。也能提高学生进行软件开发的能力，可以达到课程设计的效果。 参考文献 [1]陈智勇.计算机原理课程设计的改革与实践[J].电气电子教学学报,2005,27(5):71—73 [2]周华,王斐.EDA技术的特点与发展趋势[J].西安航空技术高等专科学校学报,2009（03）：98-99 [3]张亮.应用EDA技术改革“计算机组成原理”课程设计[J].计算机教育,2009（19）：:753
大学是干嘛的地方？无论多高的学历和职称，不会设计、制造教具，不会设计、制造教学仪器，不会维修仪器和设备；用你父母的钱进口教学仪器模仿了委托工厂仿制就是佼佼者；用你父母的钱请校外的人来维修设备、从校外采购配件；用你父母的钱请教学仪器生产企业提供教学实验讲义，将作者填上他们的名字就有教学突出成就奖；教你背诵的公式和外语，永远也比不上美国麻省理工学院在网上公开的教材内容。学生也不要埋怨学费贵，除了上面教师的原因，你们自己的基础实验、专业课就上的迷迷糊糊的，高额投资下的创新实验项目、挑战杯、科技竞赛、毕业论文、商业开发，都见不得阳光，将真金白银变成了一堆堆的垃圾！！！！
学术堂整理了十五个好写的计算机学院毕业论文题目，供大家进行参考：1、The Official Microsoft Site 玩具在线购物商城的设计与实现2、The Official Microsoft Site 电子元件仓库管理系统3、The Official Microsoft Site 网上订餐系统4、The Official Microsoft Site 电子通讯录5、The Official Microsoft Site 基于BS构架的企业工作平台的设计与实现6、The Official Microsoft Site 读来读去书社网上书店图书销售系统7、The Official Microsoft Site CS结构房屋中介租赁系统8、The Official Microsoft Site 房屋中介管理系统9、The Official Microsoft Site 火车票务信息管理系统的设计与实现10、The Official Microsoft Site 在线教育系统11、The Official Microsoft Site 基于WEB的实践环节与考核系统实现12、The Official Microsoft Site 计算机科系教研室管理系统13、The Official Microsoft Site 教案资源管理应用系统14、The Official Microsoft Site 教材管理系统15、The Official Microsoft Site 教师个人博客系统
我是教育专业的，当初研究的课题是年轻父母如何学习早教知识，符合我们专业研究的方向。
中国知网也好！万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到骗人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
我是机械专业的，我当初的本科毕业论文课题是：可调节座椅叠纸机，也是自己研究好多才想出来的课题。