计算机论文范文在哪里找？随着国内LTE网络多年来的网络建设，目前部分省市的LTE网络已经基本较为完善。然而随着LTE业务的不断快速发展，频谱资源越来越紧张，加上2G网维护成本日益升高，如何将语音业务迁移到VoLTE网络，重耕已有的2G/3G网络频段，成为运营商下一步的工作。可以预见在不远的将来，原有的2G/3G网络退网，VoLTE全面推广是未来的大势所趋，VoLTE网络将逐步取代原有的2G/3G网络成为主流成熟的语音承载网。本文为大家提供了篇关于计算机方面的范文,供大家参考。
计算机论文范文一：计算机模拟方法研究生物大分子折叠机制
进一步研究发现，FynSH3结构域蛋白及其变异体折叠机制的不同源于它们折叠过渡态中非天然态疏水残基之间接触对的差异。此外，我们发现非天然态疏水作用能够加快或者减慢蛋白质折叠速率，取决于其是否稳定过渡态相对于解折叠态。本章的结果表明基于功能态结构的简单模型增加序列具体的非天然态疏水作用能够有效地预测低含量的蛋白质分子错误折叠中间体。在本文的第三章中，我们采用基本的物理模型从热力学和动力学两个方面研究了溶剂性质和链刚性在半刚性链高分子链关环过程中的作用。热力学上，我们观察到了丰富的链末端关环产物，如单环、发卡、螺旋环和捆状结构等，且溶剂性质和链刚性能够改变末端关环产物。动力学上，我们发现，在良溶剂或一般的不良溶剂中末端首次关环速率????????随着链刚性????????的增强而单调地减小；而在劣溶剂条件下，链末端关环过程需经过两端分离的捆状中间态结构，使能量图景变得崎岖不平，导致关环速率与链刚性之间显现出不规则的关联。溶剂性质和链刚性可以改变能量图景表面的粗糙度且能够调节关环路径的动力学分配。我们绘制了末端首次关环路径随着溶剂性质和链刚性变化的二维图。从图中，我们能够清晰地识别出复杂的关环动力学区域。半刚性高分子链的末端关环速率????????随着链长N的增加先增大后减小；在长链区域中，良溶剂条件下关环速率????????与链长N之间存在????????~????−1.5的标度关系，而在不良溶剂条件下关环速率显示出更强的链长依赖性。尤其在溶剂性质????????????=1和链刚性????????=4的条件下，半刚性高分子链的末端关环速率????????与链长N之间的标度指数约为-3.62，该值能够与实验很好地吻合。本工作有助于深入理解蛋白质折叠、DNA堆积的一般化机制。
摘要
ABSTRACT
第一章绪论
1.1蛋白质折叠
1.1.1蛋白质折叠研究背景
1.1.2蛋白质折叠理论
1.1.3计算机模拟蛋白折叠
1.2高分子单链关环
1.3理论基础与计算方法
1.3.1分子动力学模拟概述
1.3.3朗之万动力学
1.3.4副本交换算法(Replica-exchangemethod)
1.4本文的研究目的和内容
第二章采用简单的模型研究FynSH3domain及其变异体的折叠机制
2.1引言
2.2模型与研究方法
2.3结果与讨论
2.4本章小结
第三章溶剂性质和链刚性对半刚性高分子关环动力学的影响
3.1引言
3.2模型与研究方法
3.3结果与讨论
3.3.1末端关环的热力学平衡性质
3.3.2溶剂性质和链刚性对末端关环动力学的影响
3.3.3末端关环速率与链长的相关性
3.4本章小结
结论
参考文献
计算机论文范文二：基于计算机视觉的蚕蛹雌雄自动识别系统的研究
本论文是在江苏某蚕业公司为实现蚕蛹雌雄自动识别以及提高生产效率而与学院共同合作研究背景下，研究了基于计算机视觉的蚕蛹雌雄自动识别，并经过大量的实验与测试，证实了计算机视觉技术在春晓品种的蚕蛹性别识别分类上具有不错的效果。本论文主要涉及蚕蛹图像预处理研究、蚕蛹图像的特征提取、基于PCA和SVM的蚕蛹雌雄识别分类以及蚕蛹雌雄自动识别与分拣控制系统的方案设计。本文主要的研究成果：（1）蚕蛹图像的预处理。为实现对蚕蛹的特征信息的准确提取，需要对采集到的蚕蛹图像进行图像预处理操作，具体包括基于高斯平滑滤波、巴特沃斯低通滤波等技术的图像滤波去噪、基于图像灰度增强技术的尾部特征增强和基于图像分割与形态学处理技术对蚕蛹二值化图像的获取。（2）蚕蛹图像的特征提取与分析。考虑到雌蛹与雄蛹在形状上的差异性，分别提取了面积、周长和分散度三组形状特征参数，实验结果表明了雌蛹和雄蛹在面积上具有较大的差异性，并且同一个蚕蛹的头部面积大于尾部面积，有利于区分蚕蛹的头部和尾部；考虑到蚕蛹的正面与背面纹理的差异性，采用了灰度共生矩阵提取相应的纹理特征信息如能量、熵等，实验结果表明了能量和熵可以准确的区分蚕蛹的正面和背面；考虑到雌蛹和雄蛹在尾部纹理特征上的差异性，采用了不同大小的分区窗口与改进的LBP算子组合进行纹理特征信息提取，用于进一步的图像识别。
摘要
Abstract
1绪论
1.1课题研究的背景及意义
1.2课题的研究现状及发展
1.2.1蚕蛹雌雄识别技术的研究现状
1.2.2计算机视觉技术在蚕业的研究现状
1.3本文的研究内容和章节安排
2蚕蛹图像预处理研究
2.1彩色图像灰度化
2.2图像增强
2.2.1图像滤波去噪
2.2.2图像的灰度增强
2.3图像分割
2.4数学形态学图像处理
2.5本章小结
3蚕蛹图像的特征提取
3.1蚕蛹的形状特征提取
3.1.1形状特征描述
3.1.2实验分析与结果
3.2蚕蛹的纹理特征提取
3.2.1灰度共生矩阵
3.2.2局部二值模式LBP
3.2.3实验分析与结果
3.3本章小结
4基于PCA和SVM的蚕蛹雌雄识别分类
4.1基于PCA的蚕蛹特征降维
4.1.1维度灾难
4.1.2主成分分析法
4.1.3实验分析与结果
4.2基于SVM的分类器设计
4.2.1支持向量机
4.2.2SVM分类器的训练与测试
4.3本章小结
5控制系统的研究设计
5.1系统的总体方案设计
5.1.1PLC控制系统的整体框架
5.1.2控制系统的硬件选型
5.1.3控制器的I/O分配
5.2图像采集与识别的方案设计
5.2.1系统的控制设计
5.2.2Matlab与PLC通讯设计
5.3HMI监控系统的方案设计
5.4本章小结
6总结和展望
6.1本文研究总结
6.2展望
致谢
参考文献
计算机论文范文三：基于计算机视觉的防护眼镜视野测量系统及方法研究
本文主要对基于计算机视觉的防护眼镜视野测量系统及方法进行了研究，实现了对防护眼镜是否合格的高效判定，并实现了利用防护眼镜投影图像对眼镜具体的视野范围及视野合格率的全面测量。对全文总结具体如下：(1)针对目前防护眼镜视野测量系统的单一性和低效性，提出一种基于计算机视觉的防护眼镜视野测量系统及方法，结合视觉测量与图像处理技术实现对防护眼镜非接触式测得视野性能。以人眼视野特征为依据，分析佩戴合格与不合格眼镜后视野的变化以及眼镜与双眼瞳孔之间的张角关系，得到防护眼镜视野的计算原理；参考传统防护眼镜视野测量系统的结构和功能，并根据本课题对系统提出的功能要求，完成了硬件组件的选取及实验平台的搭建。结合视野测量原理及实验平台，设计实用性强的检测方法：利用标准头模和光纤光源模拟人眼直视前方时的眼护具理想视野区域，通过比较佩戴待测眼镜前后的视野投影区域的变化，可快速判定眼镜的视野是否合格；以待测眼镜投影图为分析对象，聚类提取并保存眼镜轮廓信息，再根据人眼视觉特征，实现对眼镜视野性能的计算。(2)防护眼镜图像是通过投影获取，但投影过程会因硬件、系统环境等干扰增加图像测量的难度，为提高防护眼镜视野性能测量的精度及对环境的适用性，本文设计了符合本系统实际检测情况的图像处理算法及过程。首先在同时获取到光源背景投影图及防护眼镜投影图的情况下，利用图像差分法消除光源照射待测物体时产生的不均匀光晕，利用图像分割技术将待测眼镜镜框与镜片、投影背景进行分离。在传统Otsu阈值分割法无法完整提取待测眼镜的情况下，本文提出了基于聚类特征的目标提取法，能够克服传统方法的不足，并将局部对比不明显的细节提取出来。目标提取的过程会导致待测眼镜周围产生毛刺及离散的噪声，采用多结构元素的形态学滤波方法对图像进行边界上的缺陷修补，同时对图像中的离散噪声进行了消除。对于部分眼镜的镜片上可能存在划痕、商标等干扰物，目标提取无法完整的将这些干扰划分到背景类中，因此，最后采用连通域标记的方法识别出干扰物，并对其去除。图像处理效果表明，本系统采用的图像处理方法及过程能够有效提取待测眼镜目标，并提高了图像测量的适用性。
摘要
Abstract
1绪论
1.1课题研究的背景及意义
1.2课题的研究现状及发展
1.2.1蚕蛹雌雄识别技术的研究现状
1.2.2计算机视觉技术在蚕业的研究现状
1.3本文的研究内容和章节安排
2蚕蛹图像预处理研究
2.1彩色图像灰度化
2.2图像增强
2.2.1图像滤波去噪
2.2.2图像的灰度增强
2.3图像分割
2.4数学形态学图像处理
2.5本章小结
3蚕蛹图像的特征提取
3.1蚕蛹的形状特征提取
3.1.1形状特征描述
3.1.2实验分析与结果
3.2蚕蛹的纹理特征提取
3.2.1灰度共生矩阵
3.2.2局部二值模式LBP
3.2.3实验分析与结果
3.3本章小结
4基于PCA和SVM的蚕蛹雌雄识别分类
4.1基于PCA的蚕蛹特征降维
4.1.1维度灾难
4.1.2主成分分析法
4.1.3实验分析与结果
4.2基于SVM的分类器设计
4.2.1支持向量机
4.2.2SVM分类器的训练与测试
4.3本章小结
5控制系统的研究设计
5.1系统的总体方案设计
5.1.1PLC控制系统的整体框架
5.1.2控制系统的硬件选型
5.1.3控制器的I/O分配
5.2图像采集与识别的方案设计
5.2.1系统的控制设计
5.2.2Matlab与PLC通讯设计
5.3HMI监控系统的方案设计
5.4本章小结
6总结和展望
6.1本文研究总结
6.2展望
致谢
参考文献
计算机计算机论文范文四：面向自然图像和计算机生成图像鉴别的机器学习算法研究
本文主要研究了NI和CGI来源取证技术。首先分析了研究背景及意义，并阐述了国内外对NI和CGI来源取证研究现状，针对当前研究中存在问题，指出了本文研究内容的来源及意义。然后详细介绍了本文研究的相关理论知识。最后着重介绍了本文提出的三个NI和CGI来源鉴别算法，并对实验结果进行详细分析和比较。本文主要完成的工作如下：（1）对NI和CGI成像过程进行了深入研究，详细分析了国内外NI和CGI来源取证算法的优点及其不足。（2）根据自然图像成像过程中遗留的传感器模式噪声，提出了一种基于双树复小波与支持向量机的自然图像和计算机生成图像来源识别算法。首先利用两种PRNU估计方法提取图像模式噪声图，并利用SVD对噪声图进行增强处理。然后对增强后的噪声图使用双树复小波变换提取图像的能量和偏差作为统计特征。最后运用SVM进行分类。实验结果表明在低特征维度下，双树复小波域的HTD特征能够有效鉴别自然图像和计算机生成图像。（3）在构建新的深度卷积神经网络结构的基础上，提出了基于深度学习的图像来源鉴别算法。通过改变网络深度及结构模型自动提取特征，实现图像来源识别。（4）针对小样本情况，提出了一种基于迁移学习的图像来源鉴别算法。对原图像进行预处理，将训练好的三种模型（AlexNet、VGG16、ResNet-18）在少量数据集上进行迁移训练，替换分类器，微调再训练，得到能够适应NI与CGI的鉴别模型。实验结果表明，少样本情况下该方法仍然能够实现NI和CGI的高识别率。
工装计算机（左）和测试软件界面（右）
摘要
abstract
1绪论
1.1课题研究背景及意义
1.2数字图像取证技术
1.3自然图像和计算机生成图像来源鉴别研究现状
1.3.1基于传统机器学习的方法
1.3.2基于深度学习的方法
1.4本文主要研究内容和基本结构
1.4.1主要研究内容
1.4.2论文基本结构
1.5本章小结
2相关理论
2.1图像分类的基本概念及框架
2.2自然图像和计算机生成图像成像过程
2.3模式噪声及估计
2.3.1模式噪声
2.3.2PRNU估计方法
2.4噪声增强
2.5机器学习
2.5.1支持向量机
2.5.2深度神经网络
2.6本章小结
3基于双树复小波域和支持向量机的图像来源鉴别算法
3.1引言
3.2双树复小波
3.2.1双树复小波变换
3.2.2同质纹理描述符
3.3实验设计
3.3.1特征提取
3.3.2分类
3.4实验结果与分析
3.4.1图像集
3.4.2实验结果与比较
3.5本章小结
4基于深度卷积神经网络的图像来源鉴别算法
4.1引言
4.2实验设计
4.3实验结果与分析
4.3.1评价方法
4.3.2实验结果与比较
4.4本章小结
5基于迁移学习的图像来源识别算法
5.1引言
5.2神经网络与迁移学习
5.2.1神经网络
5.2.2迁移学习
5.2.3参数微调
5.3实验设计
5.4实验结果与比较
5.4.1数据集
5.4.2实验结果与比较
5.5本章小结
6总结与展望
6.1工作总结
6.2本文的主要贡献
6.3研究不足与展望
6.3.1研究不足
6.3.2展望
致谢
参考文献
计算机论文范文五：基于AD977A的专用计算机数据采集电路的设计实现
随着电子信息技术的飞速发展，数据采集电路因为能够准确、实时完成多路信号的采集，被广泛的应用于智能测控、医疗检测、农业生产、国防军事等领域。在军工行业的应用往往需要根据用户的要求定制产品，本论文设计并实现的数据采集电路具备多通道采集功能，具有较高的可靠性，满足用户的使用需求。本人完成的主要工作如下：1）分析用户提出的功能性能指标要求，完成数据采集电路的方案设计，对各功能模块进行方案论证，选择以AD977A为核心的设计方案。2）完成了数据采集电路硬件部分电路图设计和PCB设计。3）完成了数据采集电路的可编程逻辑软件功能设计，并对各功能模块进行了功能仿真。4）对数据采集电路进行调试及全面的功能性能测试，在试验验证过程中发现一处设计问题并进行了设计改进，针对测试结果进行了分析，数据采集电路达到了设计指标，满足军方用户的需求。以下针对高低温工作试验中的故障排查工作以及设计改进措施进行说明。数据采集电路在高温工作试验中出现了零点漂移现象，随着温度升高，标准电压采集通道的偏置误差越来越大，温度稳定在+70℃时，偏置误差约0.3V，测试软件报错。于是在固态继电器后级、分压电路后级、跟随电路后级各引出一个调试信号线，用5500A注入标准模拟信号进行A/D转换，观察在误差产生在哪一级，最终将故障定位到分压电路后级的一组钳位二极管上，型号是1N4148。查阅器件手册并进行分析，发现1N4148在高温下反向漏电流会急剧增大，会在前级0.5MΩ分压电阻上形成压降，影响被采集信号。将这两只二极管解焊，再次验证数据采集电路在+70℃下的采集精度，得到了显著改善，所有通道测试正常。因此高温工作试验出现的零点漂移现象，是由于对二极管高温下漏电流较大特性未深入研究，造成数据采集电路原理设计上存在缺陷引起的。
高低温试验箱（左）温度循环试验箱（中）和振动实验台（右）
摘要
ABSTRACT
第一章绪论
1.1论文的选题背景
1.2数据采集的国内外现状
1.2.1数据采集的国外现状
1.2.2数据采集的国内现状
1.3论文的主要工作及章节安排
第二章数据采集电路的总体设计
2.1数据采集电路的功能及性能指标要求
2.2数据采集电路的总体方案设计
2.2.1数据采集原理
2.2.2数据采集电路的总体方案设计
2.3数据采集电路的方案论证
2.3.1接口电路方案论证
2.3.2调理电路方案论证
2.3.3A/D转换电路方案论证
2.3.4总线及控制电路方案论证
2.3.5可编程逻辑软件方案论证
2.4小结
第三章数据采集电路的硬件电路设计
3.1接口电路设计
3.1.1多通道切换电路设计
3.1.2接口保护电路设计
3.2调理电路设计
3.2.1分压电路设计
3.2.2跟随电路设计
3.2.3放大电路设计
3.3AD977A外围电路设计
3.3.1信号量程选择
3.3.2基准源选择
3.3.3偏置和增益调节电路设计
3.3.4AD977A的供电设计
3.3.5AD977A控制信号的处理
3.4总线及控制电路设计
3.4.1隔离电路设计
3.4.2CPLD电路设计
3.4.3CPCI总线控制电路设计
3.5PCB设计
3.5.1PCB叠层设计
3.5.2PCB布局设计
3.5.3PCB布线设计
3.6小结
第四章数据采集电路的可编程逻辑软件功能设计
4.1可编程逻辑软件开发工具简介
4.2A/D转换控制模块功能设计
4.3多通道切换控制模块功能设计
4.4总线控制模块功能设计
4.5小结
第五章数据采集电路的调试与测试
5.1数据采集电路的调试
5.1.1调试环境建立
5.1.2静态调试
5.1.3动态调试
5.2数据采集电路的测试
5.2.1测试环境建立
5.2.2数据采集电路的测试
5.2.3数据采集电路的测试结果分析
5.3小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
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