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您的电子信息工程专业论文具体是什么题目呢有什么要求呢论文是需要多少字呢开题报告 任务书 都搞定了不你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可以帮到你，祝写作过程顺利论文如何定题目 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 Linux(gatagram模块)源码分析Linux网络子系统stream模块分析Linux网络子系统的FDDI模块分析?? Linux网络子系统的hippi模块分析Linux网络子系统的模块分析Linux网络子系统的psnap模块分析Linux系统中模块的分析港口进口业务设计与实施基于Linux系统中模块分析建材商行商务管理系统师技校网站网络子系统PKTGEN模块的分析网上考核系统－杭州刑侦警务信息平台子系统药库药品管理系统住院管理系统毕业设计管理系统的设计与实现仓库进销存管理系统----库存管理模块成绩管理系统的设计与开发杭州市自助旅游服务系统的开发与设计建材库存管理系统明星个人网站建设农行信贷客户查询与信用等级管理系统皮具销售库存管理信息系统的分析与实现企业网站设计与建设汽车俱乐部管理系统的开发与设计人事工资管理系统人事管理系统瑞安市公交查询系统的设计与实现在线健身商品交易网站设计与实施杭州绿化网网站设计宁波亿泰工贸有限公司企业网站设计企业电子商务网站建设阳光集团人事信息管理系统的设计与实现义乌潜龙玩具厂电子商务网站建设LG分公司家电销售管理系统典当行传统物品管理系统电缆销售管理系统设计（订单管理系统）基于B/S结构的海关人事信息管理系统设计与实现基于WEB的人力资源管理系统家庭理财管理信息系统的设计与开发酒店客房管理系统的分析与设计旅行社业务管理信息系统的设计与实现企业设备档案管理信息系统的设计与实施汽车在线销售系统人事管理系统手机缴费帐务管理系统台帐管理信息系统网上书店的设计与实现小区物业管理信息系统的设计与实现烟草进销存管理信息系统的设计与实现中小型宾馆客房管理系统的实施与分析重庆九龙发电厂内部网站的设计与实现重庆索特集团销售信息管理系统DirectX小型游戏程序设计与分析基于3DS MAX三维建筑模型的设计与实现基于OPENGL的三维游戏引擎分析贪吃蛇游戏程序设计与实现 网络技术应用－在线实验教学管理信息系统的开发与设计银行人事管理信息系统的设计与实现珍珠及珍珠饰品（首饰）电子商务网站的设计与实现中学图书室图书管理信息系统从Perl正则表达式到关系数据库模式一种新型正则表达式分析树的建立用Perl语言抽取网页信息正则表达市的可视化构建超声图象管理系统设计与实施城际旅游铁路交通信息查询系统的设计与实现电脑经销物质管理信息系统基于Apriori算法的学籍课程成绩关联规则挖掘研究基于多维数据分析方法的学籍学分预警模型的研究课程教学管理信息系统联创客户关系管理系统的设计和实现审计辅助信息管理系统的设计与实现试题库管理和试卷生成系统图书借阅信息统计分析系统的设计与实现校园导游系统的设计与实现医药销售信息管理系统浙江财经学院校园信息查询网站的设计与实现--基于的WEB项目开发技术研究及应用浙江财经学院信息学院网站综合导师工作管理信息系统仓储管理系统超市商品销售管理系统的设计与实现车辆销售管理系统工厂员工管理系统基于ASP的网上购物系统的开发与实现基于Web技术的网络考试系统的设计与实现健康保健网站健身房管理软件酒店管理系统的设计与实现网络销售系统基于LL(1)算法实现pascal的子集的程序设计语言的语法分析商场进销存系统电脑配件销售管理系统的开发与设计电脑销售客户服务管理信息系统工资管理系统设计与实施零售业物资管理决策系统农村有线电视收费系统人事档案管理系统开发与实施书店管理系统的设计与实现小型旅馆管理信息系统中小型超市管理系统的设计与实现VIP贵宾卡积分消费系统电力参数分析系统的开发与设计电网功率因数自动补偿控制器的研究高等院校课程安排管理系统基于LABVIEW的粮库PH3浓度检测系统的研究基于S3C44BOX+uCLinux的嵌入式用程序的设计与开发基于单片机的电动车测速/里程测量显示系统的设计基于单片机的交通信号控制系统的设计基于单片机的数字式温度测量系统的设计基于单片机的心率测量系统的设计基于单片机的液滴速度测量系统的设计驾校信息管理系统进出口公司货物运输管理系统 汽车配件管理系统的设计与实施题库管理系统智能行出租车计价系统的设计个人主页建设的设计与实现基于XML的RDBMS数据提取方法研究基于构件的GIS软件开发研究玩具租借网站的设计与开发网络搜索引擎机制的研究学生档案管理信息系统的设计与实现中小型企业人事管理系统的开发与实现110指挥中心接处警调度管理系统宾馆客户管理系统个人所得税征管系统的设计与开发考勤管理系统的开发与设计企业人事管理系统信息系统安全策略的制订学生成绩管理信息系统第三方物流在供应链管理下的应用分析--区域经济下的第三方物流电子商务环境下的物流配送突破电子商务瓶颈、提高物流配送效率小区车辆收费管理系统的设计与开发IP网络QoS解决方案Intserv/RSVP研究当前IPV4向IPV6过渡技术浅析服装销售系统互联网路由器备份协议HSRP的研究拉链厂车间管理系统丽水学校校园设计方案网上聊天室程序设计网上人才管理信息系统的设计与实现网上银行系统的模拟与设计小区物业管理系统新天地健康会馆会员系统云和县国税局综合大楼网络规划运输物流信息管理系统在线图书零售系统IDXP（入侵检测信息交换协议）的标准IDXP（入侵检测信息交换协议）的简易实现IDXP协议的简易实现程序漏洞分析与利用基于RoadRunner的对等体间通信技术应用研究计算机网络安全案例分析鞋零售业进销存系统开发与设计出版社期刊出版中心发行业务管理系统纺织业务管理系统公关营销培训学校业务管理系统的设计与实施旅游资源及客户信息管理系统汽配管理系统嵊州市新型农村合作医疗征缴子系统校园网站设计与实现——数学与统计学院网站设计医药管理系统设计与实施银江电子科技有限公司库存管理系统的设计与实施浙江华天机械有限公司的客户信息管理系统的设计与实施住房公积金贷款管理系统餐饮管理系统城市公交线路查询系统房地产客户管理信息系统的设计与开发服装生产管理系统的设计与实现杭州伟星建材销售系统设计与实施基于WEB架构的幼儿园管理系统基于XML的影片租赁系统的开发与设计基于工作流思想的毕业设计管理系统健康风险评估系统社会劳动保障管理局新闻发布系统设计与实现塑料信息网站文件管理系统的开发与设计新闻网站管理系统的设计与实现医院住院管理 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。

在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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