32. 直序扩频技术的仿真与应用(字数:14521,页数:37 )
33. 带CC1100无线收发模块基本控制系统(字数:15224,页数:50 )
34. 基于CPLD的CDMA扩频调制解调器建模设计与实现(字数:14327,页数:63 )
35. 基于单片机的智能教师点名器(字数:10627,页数:29 )
36. Butterworth滤波器设计(字数:8348,页数:28 )
37. MPEG-4播放技术(字数:13207,页数:38 )
38. NAND Flash设备(字数:10928,页数:49 )
39. P2P网络通信设计(字数:8075,页数:39 )
40. PAM调制解调系统设计(字数:13922,页数:43 )
41. Visual C++环境下的基于肤色图像的人脸检测算法(字数:11186,页数:28 )
42. 红外异步数字通信的数据采集装置设计与实现(字数:19577,页数:68 )
43. 基于FPGA的交织编码器设计(字数:13239,页数:39 )
44. 基于ofdm系统的接受分集技术(字数:11057,页数:28 )
45. 基于编码的OFDM系统的C语言设计与实(字数:11190,页数:34 )
46. 基于计算机视觉库OpenCV的文本定位算法改进(字数:9674,页数:32 )
47. 简易数字电压表设计实现(字数:7436,页数:24 )
48. 图像梯形退化校正的研究与实现(字数:12616,页数:34 )
49. 上位PC机与下位单片机之间进行串口通信(字数:12645,页数:30 )
50. 基于Zigbee技术和Atmega128单片机的无线传感器硬件开发(字数:17571,页数:51 )
您的电子信息工程专业论文具体是什么题目呢
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开题报告 任务书 都搞定了不
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论文如何定题目
首先看是什么专业的题目
其次根据专业和教授的口味来定
题目尽可能不要大众化
（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。
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。
计算机信息,通信工程,本科毕业论文参考选题
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医院住院管理
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
5、论文正文：
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证与步骤；
d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：
（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。
（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
影响人类肤色深浅的基因。这种基因名为SLC24A5，它拥有两个变体，不同人种变体不同，这影响了他们的皮肤色素沉淀，决定了他们肤色有深浅之分。
宾夕法尼亚州立大学研究人员将这一结果发表于《科学》杂志上。德新社26日援引研究结果说，99％的欧洲人含有SLC24A5型基因的一种变体，而93％至100％的非洲人含有SL
C24A5型基因的另一种变体。研究论文说，这种基因既可以让人类皮肤中黑色素增大增密，导致皮肤变黑；也可以使黑色素减少，黑色微粒间空间增大，从而让皮肤变浅。
论文主要作者基斯·程称，这项研究揭示了人类肤色的进化过程。150万年前，当人类体毛开始减少时，人类祖先的皮肤开始转化为深色。这是因为黑色素沉淀可以保护皮肤不受有害紫外线辐射。后来，当人类移居至寒冷北方时，他们的皮肤也就自然而然地要进化，以适应变化的环境。因为在日照相对较少的地区，黑色素沉淀会阻碍皮肤中进行的化学作用，如维生素D的生成。
不过肤色不只是基因控制啊，环境对肤色的影响也是有的。
姓名：朱睿琦
学号：
参考：
【嵌牛导读】：肤色作为人的体表显著特征之一,尽管人的肤色因为人种的不同有差异,呈现出不同的颜色,但是在排除了亮度和视觉环境等对肤色的影响后,皮肤的色调基本一致,这就为利用颜色信息来做肤色分割提供了理论的依据。
【嵌牛鼻子】：肤色特征，图像处理
【嵌牛提问】：肤色模型的应用有哪些？为什么将肤色特征作为识别的标准？
【嵌牛正文】：在肤色识别中,常用的颜色空间为YCbCr颜色空间。在YCbCr颜色空间中,Y代表亮度,Cb和Cr分别代表蓝色分量和红色分量,两者合称为色彩分量。YCbCr颜色空间具有将色度与亮度分离的特点,在YCbCr色彩空间中,肤色的聚类特性比较好,而且是两维独立分布,能够比较好地限制肤色的分布区域,并且受人种的影响不大。对比RGB颜色空间和YCbCr颜色空间,当光强发生变化时,RGB颜色空间中(R,G,B)会同时发生变化,而YCbCr颜色空间中受光强相对独立,色彩分量受光强度影响不大,因此YCbCr颜色空间更适合用于肤色识别。
由于肤色在YCbCr空间受亮度信息的影响较小，本算法直接考虑YCbCr空间的CbCr分量，映射为两维独立分布的CbCr空间。在CbCr空间下，肤色类聚性好，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。
RBG转YCbCr:
Y = 0.257*R+0.564*G+0.098*B+16
Cb = -0.148*R-0.291*G+0.439*B+128
Cr = 0.439*R-0.368*G-0.071*B+128
1、目前常用的静态肤色建模方法主要有：
阈值法，简单高斯模型，混合高斯模型，直方图统计和区域级检测。
2、基于肤色的人脸分割
主要分为三大部分：（1） 预处理 ，针对噪声，光照带来的影响进行消除。（2） 基于肤色模型的肤色分割。 （3）连通域分析， 人脸区域定位 。
流程图如下：
预处理主要使用高斯滤波和直方图均衡，这些原理比较基础。
通过比较RGB，HSV，Ycbcr空间，发现Ycbcr和HSV空间在进行人脸肤色分割方面由于肤色范围紧密，不易受光照其他物体干扰（基于肤色模型的，如果背景中有与人脸颜色类似的物体，且距离较近很容易产生干扰，影响人脸区域定位的准确性，这也是这一算法不能解决的问题）。但是RGB与HSV空间的转换相比RGB到Ycbcr空间转换来说较为复杂些，所以我们采用Ycbcr空间进行人脸肤色的建模与分割。
这种方法主要运用了统计学原理，认为肤色符合正态分布的随机样本也满足高斯分布。而高斯分布表达形式简单、直观。高斯模型通过计算像素的概率值构成连续的数据信息并得到一个肤色概率图，根据肤色大小完成肤色的确认。
二维高斯型函数：
其中：x为样本像素在YCbCr空间的值x=[Cb,Cr]T，M为肤色在YCbCr空间的样本均值M=E(x)，C为肤色相似度模型的协方差矩阵C=E((x-M)(x-M)T)。
样本统计：
为确定函数里的参数，需要采集大量的肤色样本来计算他们的统计特征。即用来得到M和C的值。
代入高斯函数求得各个P（Cb，Cr）值，然后进行归一化处理。做法是：将Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr)),用这个商作为该点的相似度值.为了查看相似度后图像，可以将[0，1]转化为[0，255]。做法是将（Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr)）*255。
