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En cuanto a los planes de autoaprendizaje basados en tecnología de automatización, es una cuestión de opinión. Creo que hay un buen post en Internet que presenta la licenciatura en automatización y su relación. Puedes consultarlo. Será mejor que haga sus propios arreglos en función de su situación real de trabajo y descanso. Al final de mi respuesta, publiqué el enlace a la publicación. También puedes echarle un vistazo.
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Aquí, todos los cursos optativos requeridos se dividen en cinco categorías: cursos básicos públicos (matemáticas), cursos de informática, conceptos básicos profesionales y cursos profesionales. Los siguientes se presentan uno por uno. :
Curso Básico Público (Matemáticas)
En la sociedad moderna, la tecnología y el flujo de talentos están cambiando cada día, desarrollándose y cambiando muchas veces en tendencias impredecibles. ante el cambio de intereses personales o cambios en las necesidades sociales, tenemos que tomar la iniciativa o cambiar pasivamente la posición (la llamada especialización). He visto muchos casos. Estudié especialidades como estudiante universitario y cambié mi dirección. estudiante de posgrado. Por ejemplo, estudié física como estudiante universitario. Cuando finalmente comencé a trabajar, estudié redes de computadoras y comencé a trabajar en la industria financiera. de tecnología y ciencia, necesito mantenerme al día con los cambios en la vanguardia. Por ejemplo, tenemos a Dean Li, a quien todos respetan, es un modelo a seguir para que aprendamos. Todavía en la etapa de cultivo de la educación general, en esta etapa, además de la mejora, debemos trabajar más duro para sentar una base sólida para nuestros propios conocimientos y habilidades. y el cultivo de la experiencia social, la comunicación interpersonal, las actividades sociales y la alfabetización literaria, creo que el inglés, las computadoras y las matemáticas son los tres pilares de nuestro desarrollo futuro, los más útiles y pueden resistir la prueba del tiempo. > La línea principal de aprendizaje y aplicación de las matemáticas en esta disciplina. En cuanto a la teoría de control más importante de estas artes marciales, el sistema dinámico lineal más clásico (incluida la llamada 'teoría de control moderna' '——Método del espacio de estados), Se encuentra principalmente en el nivel universitario. Desde un punto de vista matemático, no son más que ecuaciones diferenciales lineales o ecuaciones diferenciales. Para tales problemas de control, la herramienta matemática y el lenguaje de descripción son los puntos integrales y el álgebra lineal. Dos cursos son casi las herramientas básicas de cualquier tecnología moderna, y no se puede exagerar su importancia (es decir, si practicas puramente estas dos artes marciales en los grados inferiores, aprenderás muchos cursos en el futuro. Creo que es genial). También hay un arte marcial importante que es muy beneficioso para nosotros al practicar los principios de control de la “Escuela de Control Autónomo” y artes marciales posteriores como “Señal y Sistema”, que es “Función Variable Compleja”, pero prefiero llamarlo Esta arte marcial se llama "Funciones variables complejas y transformaciones integrales", porque las herramientas más útiles para nosotros son la transformada de Laplace, la transformada de Fourier y la transformada z. Pienso en el maestro de artes marciales Fourier que meditó mucho en la cima del monte Hua y. Finalmente me di cuenta. El asombroso arte marcial de la transformada de Fourier fue desarrollado más tarde por Cooly y Tukey para crear la transformada rápida de Fourier (FFT), que se convirtió en un tesoro en el mundo moderno del procesamiento de señales. Matemáticas". El curso "Ecuaciones" o "Métodos de Física Matemática" (el estudio de soluciones analíticas a ecuaciones diferenciales parciales multivariadas) es mucho menos importante que las funciones complejas. Hoy en día, cuando se utiliza para problemas técnicos prácticos de ingeniería, ¿quién todavía insiste? sobre el uso de cálculos numéricos ¿Utilizar métodos analíticos clásicos para encontrar soluciones analíticas? A menos que desee estudiar la teoría de la propagación del campo electromagnético en un espacio determinado, o calcular circuitos con parámetros distribuidos, es otra cuestión.
Aquí también se mencionan cálculos numéricos y técnicas de análisis numérico. Eché un breve vistazo al horario de clases después del nivel 03. Parece que para el curso de análisis numérico debería elegir uno de cuatro cursos con requisitos diferentes. Los problemas que se encuentran en los problemas reales de ingeniería serán muy complejos y el uso de métodos numéricos para el análisis y el cálculo es la tendencia general.
Además, existe una pequeña pandilla llamada Mathworks en el oeste de Estados Unidos, que creó un arma llamada Matlab. Es realmente mágico. Corta el hierro como si fuera arcilla. También puedes intentarlo. Por cierto, esta vara mágica fue forjada por primera vez por un viejo monje llamado J. Little en el templo de Stanford en los Estados Unidos usando lenguaje C. Esta es una buena historia. El pueblo Jianghu llama a los Estados Unidos "Ma Gong occidental y oriental", lo cual es cierto.
Otro aspecto importante es el estudio de eventos aleatorios. Esta asignatura consta principalmente de tres partes: teoría de la probabilidad, procesos aleatorios y estadística. La teoría de la probabilidad nos dice cómo describir y estudiar variables aleatorias, que es, por supuesto, la premisa y fundamento de las dos últimas partes. El proceso estocástico comienza a estudiar la relación entre múltiples variables aleatorias, especialmente la naturaleza de las variables aleatorias que cambian con el tiempo (llamado proceso estocástico). La estadística matemática estudia principalmente cómo estimar los parámetros de los modelos de probabilidad y probar los supuestos del modelo. Cabe decir que a partir del desarrollo actual, aprender y dominar herramientas matemáticas aleatorias es cada vez más importante. Para muchas áreas de investigación de nuestro departamento, el conocimiento de las matemáticas estocásticas es muy beneficioso. Por ejemplo, el procesamiento de señales, el reconocimiento de patrones, el control estocástico, la identificación de sistemas, la investigación sobre muchos problemas algorítmicos (como el análisis de algoritmos de optimización como el algoritmo genético G.A, el algoritmo de incendio simulado S.A, etc.) requieren el uso del conocimiento de los procesos estocásticos. ), y mucha de mi información biológica actual. Aprenda el conocimiento estadístico que necesita. Ahora sé la importancia de estas tres herramientas matemáticas aleatorias, así que le dije a ddmm que cuando entres en contacto por primera vez con lo que es una variable aleatoria y lo que es una distribución r.v, debes aprenderlo detenidamente.
Por cierto, cuando el profesor He estaba dando conferencias a estudiantes de posgrado en el departamento el año pasado, alguien preguntó: ¿Qué curso es el más importante? El profesor dijo sin dudarlo: proceso aleatorio. ¿Qué tal? Porción suficiente. En el pasado, los procesos estocásticos no se enseñaban en cursos de pregrado, pero se usaban en muchos cursos, como identificación de sistemas, procesamiento de señales y control estocástico, por lo que cada curso estaba un poco disperso y no era sólido. Ahora DDMM está muy feliz.
Finalmente, permítanme hablar sobre una rama distintiva de la formación universitaria en nuestro departamento, que es la "investigación de operaciones". Personalmente siento que realizar este curso en nuestro departamento es realmente beneficioso. La "investigación de operaciones", también conocida como "método de optimización matemática" o "planificación matemática", es un arte marcial que estudia diversas formas de problemas matemáticos y encuentra valores óptimos (por supuesto, es sólo el conocimiento más preliminar e introductorio en esta zona). Debido a que es muy común encontrar valores óptimos (soluciones analíticas o soluciones numéricas iterativas) en muchos estudios, es muy beneficioso aprender a investigar y sentar una base sólida en este campo. Si desea realizar un desarrollo cruzado en otras disciplinas, como la economía, las finanzas y la gestión, una buena base en optimización matemática se convertirá en su capital fuerte. Además, la profesora Wang Ling de nuestro departamento (muy joven y prometedora, famosa por su capacidad de "verter agua" en las revistas principales, la admiro) también ofrece un curso optativo para estudiantes de último año llamado "Algoritmos y aplicaciones de optimización inteligente", que está en Se mejora sobre la base del curso "Investigación operativa" e imparte cursos sobre métodos de optimización de búsqueda para la generación posterior a los 80. Este artículo presenta principalmente los conocimientos básicos de recocido simulado, algoritmo genético, búsqueda tabú y redes neuronales artificiales, así como la habilidad única lograda por el Sr. Wang: la estrategia de optimización híbrida. Recomiendo encarecidamente tomar el curso del profesor Wang como optativo. Será muy útil para realizar muchos trabajos de investigación en el futuro.
Mirando el plan de lección de la clase de tres personajes, la escuela también ofrece una especialización en matemáticas, y recomiendo a los estudiantes que tengan la energía para probarla. Con una base sólida en matemáticas, se sentirá cómodo sin importar qué investigación específica realice en el futuro. Muchos profesores de nuestro departamento son del departamento de matemáticas.
Cursos de informática (autoestudio)
Relacionados con el software informático:
El primero es el lenguaje de programación básico. Usamos principalmente C (o C++). Es muy útil aprender bien esta parte. Es necesario, porque muchos cursos superiores requieren experimentos de programación en lenguaje C y se recomienda que domine el uso del entorno de programación vc ++, confiando principalmente en el autoaprendizaje o tomando los cursos electivos correspondientes. que tienes una buena base en C (o C++). Mi sugerencia personal es concentrarse en estudiar durante las vacaciones. Por ejemplo, durante las vacaciones de verano después de tu primer año, no puedes comprar una computadora antes de tu primer año. Puedes usar estas vacaciones para estudiar por tu cuenta. También tomaste un curso básico en lenguaje C. La biblioteca cuenta con abundantes recursos en esta área (principalmente concentrados en la sala de lectura de libros nuevos, 48 horas). En los primeros días de uso de VC ++, se recomienda hacer más ejercicios de programación. Incluso si copia los programas del libro, leer por sí solo no es muy efectivo. Una vez que domine la programación simple, debe usar msdn como ayuda. Familiarícese con el formato y los usos comunes de MSDN, muy útil para encontrar ayuda más adelante. Si está interesado, puede consultar el código fuente correspondiente.
La estructura de datos tiene una cierta base en un lenguaje de programación, como C (o C++). El plan de estudios de nuestro grado es integrar la estructura de datos, la base de datos y el sistema operativo en un solo curso: Conceptos básicos de software informático, personalmente creo que estos tres aspectos deberían ser independientes; Se puede decir que el curso "Fundamentos de software informático" nos dejó una profunda impresión a nosotros y a los estudiantes de automatización que estaban un año por encima de nosotros. Dado que los hermanos y hermanas menores detrás de mí no tienen este curso, no entraré en detalles aquí. En general, las estructuras de datos, las bases de datos y los sistemas operativos son importantes y prácticos. Es posible que me centre más en diferentes investigaciones en el futuro. Personalmente, creo que se debería prestar más atención a la estructura de datos, porque corresponde a muchos experimentos de programación relacionados. Para los dos últimos, creo que es más importante tener una comprensión clara de estas dos partes y comprender los conceptos principales. Si utiliza este conocimiento en trabajos futuros, le resultará fácil comenzar. La estructura de datos es diferente. Si no ha escrito un programa similar, es posible que se sienta ansioso cuando realmente lo necesite, pero si ha escrito el programa correspondiente, también puede utilizarlo como recurso público y utilizarlo directamente en trabajos futuros.
La base de datos se ha mencionado brevemente anteriormente. En el nivel universitario, la clave es sentar una buena base y tener cierta comprensión de algunos conceptos básicos y métodos de procesamiento básicos, de modo que no pase demasiado tiempo en el nivel universitario y será más fácil de aprender si Realmente uso la base de datos. Durante los proyectos de graduación y estudios de posgrado, muchas direcciones se ocuparán de bases de datos, por lo que se deben sentar bien las bases para esta parte.
Los sistemas operativos son relativamente abstractos y se centran principalmente en conceptos. Los estudiantes interesados también pueden tomar cursos optativos como sistemas operativos integrados.
Los principios informáticos incluyen principalmente la comprensión de la composición básica de las computadoras, las funciones de cada bloque funcional y el lenguaje ensamblador. Creo que si está interesado en el campo de la informática, ya sea software o hardware, entonces debería estudiar este curso detenidamente, especialmente si trabaja en hardware en el futuro, es probable que se utilice el lenguaje ensamblador.
Creo que la red informática sigue siendo un curso para dominar los conceptos básicos. Es posible que los conocimientos aprendidos no se utilicen en el futuro, pero como trabajador de TI, debes conocer estos conceptos básicos de sentido común.
El procesamiento de imágenes digitales (un curso impartido por el profesor Ji Liang) es muy bueno y ha sido muy gratificante, especialmente cómo elegir un método de procesamiento apropiado desde la perspectiva del efecto y la eficiencia del procesamiento, pero puede ser necesario Lleva mucho tiempo, pero si realiza trabajos de investigación relacionados en el futuro, puede implicar muchos métodos básicos de procesamiento de imágenes.
Matlab, se recomienda familiarizarse con su uso básico lo antes posible, no solo en algunos cursos (no necesariamente, si puede usarlo, puede profundizar su comprensión del objeto), como como control automático, control de transporte, simulación, etc. espera. Hay muchas cajas de herramientas en Matlab. Si puede utilizarlos, será muy conveniente y le ahorrará tiempo para futuros diseños o exámenes de ingreso de posgrado.
Cursos profesionales básicos
Se puede decir que el curso de teoría de circuitos de primer año es el primer curso profesional para nuestro DA. Aunque el trabajo de la mayoría de las personas después de graduarse no tiene nada que ver con cosas específicas del nivel del circuito, los principios del circuito son un curso básico obligatorio para N o cursos profesionales más importantes, y solo sentando una buena base se pueden garantizar. Además, la gente que viene de DA no está familiarizada con los circuitos, jaja, es bastante vergonzoso.
Circuitos es un típico curso de ingeniería, llamado Principios, pero en realidad tiene más métodos que teoría. En otras palabras, si quieres aprenderlo bien, es muy importante hacer más preguntas basadas en la comprensión de los principios. No pasará mucho tiempo después de que te gradúes de la escuela secundaria, por lo que no será difícil comenzar a hacer las preguntas. Además, Circuits es el único curso de DA que ofrece un conjunto de problemas formales. Esa serie de ejercicios tenía muchas preguntas, así que pude hacer tantas como pude y sentí que podía dominarlas. Había una vez un hermano mayor que, en un estado de ruptura y rabia, se comía un libro entero a la semana y, por supuesto, se convirtió en un maestro del circuito generacional.
La base de la tecnología electrónica analógica y la base de la tecnología electrónica digital para estudiantes de segundo año están estrechamente relacionadas con los principios y aplicaciones de la computadora, ya sean resultados de exámenes o dominio real, se puede decir que ambos ganan y pierden. . Y básicamente estos tres cursos sólo requieren ciertos conocimientos básicos de los principios de los circuitos. En otras palabras, los estudiantes con buenas calificaciones en su primer año no deben tomárselo a la ligera y los estudiantes con malas calificaciones no deben tener miedo.
Vale la pena señalar que, dado que Ji Yuan es el alma de muchos cursos en su tercer y cuarto año, y no entiende cómo calcular la electricidad, no puede entender a Ji Yuan en absoluto.
Ante un sentido de justicia tan grande, el tiempo es limitado, por lo que la electricidad analógica, que es la base de la electricidad digital, tiene que ceder. Por lo tanto, ocurrió un fenómeno extraño en nuestro DA, es decir, tomamos la electricidad digital primero. en nuestro segundo año, y luego revisó el plan original en nuestro segundo año. Regrese y arregle el circuito analógico. Esto conduce directamente a dificultades en las estadísticas de poder. No es de extrañar que en los cursos de física y circuitos las propiedades eléctricas relevantes de los semiconductores sólo se analicen vagamente y se deje de lado su discusión detallada. Por lo tanto, para la mayoría de las personas, los principios de los chips mencionados en la electrónica digital no están del todo claros. no te preocupes. Después de aprender sobre la electricidad analógica, todos los misterios quedarán resueltos. Solo recuerda las características fuera del chip. El bondadoso maestro Yan no nos hizo el examen, y el maestro de PP, Wang, no se lo puso difícil a todos.
Después de calcular la electricidad, siempre que estudies la electricidad analógica y los medidores de electricidad con normalidad y seriedad, básicamente estarás en el lugar correcto.
Debes prestar atención durante tu tercer año. El legendario Libro del Girasol: dos semestres de principios de control automático y señales y sistemas igualmente peligrosos aparecieron uno tras otro. En los cursos de segundo año, existen claras distinciones entre cursos básicos, cursos profesionales y cursos de matemáticas. En mi tercer año, el autocontrol y las señales eran cursos muy completos. Si quieres aprender bien, lo mejor es volver atrás y compensarlo, especialmente en la clase de matemáticas. Aun así, debido al carácter ultrateórico del control automático 1 y a la extrema dependencia de la señal del nivel de cálculo, es imposible hacer un gran esfuerzo. La principal diferencia entre los dos es que Self-Control 1 se centra en comprender el conocimiento y Signal se centra en dominar los tipos de preguntas, mientras que Self-Control 2 para jóvenes es relativamente fácil y la dificultad radica principalmente en cursos profesionales limitados. En correspondencia con la resiliencia del conocimiento del curso, los cinco profesores de Autocontrol y Señales son figuras muy conocidas en nuestro DA.
Cursos profesionales
Después de ingresar a mi tercer año, los cursos profesionales en el sentido ortodoxo llegaron lentamente. Estos cursos determinan que somos automatización, no otras especialidades. Alguien dijo una vez que la automatización es la panacea. Ahora todo el mundo piensa que esta palabra es mala y no la mencionan más. Sin embargo, ilustra la naturaleza heterogénea de nuestro departamento. A regañadientes, según las "tres viejas teorías" de la disciplina de control, se puede dividir en las siguientes categorías:
Cibernética:
Después de aprender el autocontrol, cada uno tiene una comprensión diferente. de los marcos de control clásico y control moderno. Con cierta comprensión, creo que mucha gente tiene la idea de intentarlo. Al menos estoy buscando un control del sistema. Desafortunadamente, ningún sistema tiene su propia función de transferencia o ecuación de estado esperando que usted la calcule.
La teoría del control discutida en la clase de control automático es una imagen maravillosa. Desde una perspectiva más amplia, el control es sólo una parte de los tres elementos del sistema de control real: "control", "identificación" y "estimación". Jaja, este es el comienzo de la clase de identificación del sistema. El profesor gordito Xiao Deyun definitivamente te dirá que definitivamente aparecerá el examen final.
Los objetos de control que pueden obtener ecuaciones diferenciales mediante análisis de mecanismos son básicamente juguetes y sólo aparecerán en el aula. La identificación del sistema consiste en utilizar un método determinado para modelar un objeto controlado complejo. No requiere un mecanismo correcto y solo persigue la aproximación de las características externas y los niveles de entrada y salida del sistema. Por lo tanto, debemos identificar los dos conceptos más enfatizados en el aula: la secuencia M como entrada y el método de mínimos cuadrados. Estos dos conceptos son sumamente importantes, y no sólo en las clases de evaluación. Una vez que el curso se puso manos a la obra, la potencia de fuego del aula se centró básicamente en el método de mínimos cuadrados, desmembrándolo con precisión y sin dejar omisiones en todos los aspectos. Saberlo todo con sólo echar un vistazo a un punto da la impresión de que la identificación del sistema equivale a mínimos cuadrados. En este punto, personalmente siento que el Maestro Xiao no lo manejó adecuadamente. Sin embargo, según información confiable de personas internas (no preguntes de dónde vino), los libros de texto y los planes de enseñanza que se han determinado cambiarán enormemente. "Incluso si no puedes esconderte", espero que los estudiantes tomen notas con frecuencia, hagan más ejercicios y disfruten de las enseñanzas del profesor Xiao.
Más que nada una estimación. En nuestro curso actual, la "estimación" ocurre en el curso de controles estocásticos. Este es un curso optativo en el departamento. La derivación matemática es relativamente complicada, por lo que no muchos estudiantes lo toman. Sin embargo, se recomienda encarecidamente que los estudiantes que quieran tener una comprensión más profunda de todo el sistema de control elijan este curso y los beneficios serán enormes.
La estimación es el proceso inverso a la identificación. Todos los sistemas son ruidosos, es decir, existen factores de interferencia aleatorios. Si la interferencia es relativamente grande, el control directo no será eficaz. La estimación es el uso de datos de entrada y salida en ecuaciones conocidas del sistema (que pueden identificarse) para estimar el verdadero "estado" del sistema y controlarlo en consecuencia. Si es matemático, es la optimización de variables aleatorias bajo ciertos criterios. ¿Has oído hablar del "filtro Kalman"? Hay uno adentro.
Teoría de la Información:
No existe ningún curso llamado teoría de la información a nivel de pregrado.
Sin embargo, existen muchos cursos que te enseñan cómo procesar, procesar y utilizar la información. Sólo con cierto conocimiento perceptual podemos sentir el nivel y la fuerza de la teoría abstracta.
Introducción a la Inteligencia Artificial puede ser el curso más interesante de nuestro programa de pregrado. Al ser un curso introductorio, el contenido no es difícil. La enseñanza del maestro Zhang Changshui también es guiada, abarca muchos aspectos y constituye muchos comienzos. Si estás interesado sigue cualquier parte, es un mundo. Básicamente cada parte introduce una forma de ver los problemas, aprendida de los demás, la sabiduría humana. Los conceptos más importantes son "espacio de estados" (no el de control automático, aunque también es importante) y "búsqueda". Todos los problemas giran en torno a cómo establecer un espacio de estados razonable para describir el problema y cómo elegir un algoritmo de búsqueda satisfactorio para encontrar soluciones en el espacio de estados. No hay muchos programas para programar en este curso, por lo que deberá hacerlo usted mismo para aumentar su comprensión perceptiva de la teoría. Es muy interesante escribir un pequeño programa para jugar al ajedrez, resolver problemas y empujar cajas. Incluso si no puedes, no plagies. Si el maestro Zhang se entera, tendrás una muerte fea. Lo digo en serio.
Dale un nombre popular a la base del reconocimiento de patrones, se le puede llamar “taxonomía”. En la primera clase, el profesor Zhang pidió a todos los estudiantes que escribieran su altura, peso y sexo. La siguiente lección es utilizar diferentes estándares y diferentes algoritmos para clasificar estos más de 100 grupos de alturas y pesos para ver qué método es razonable y cuál es simple. La teoría del reconocimiento de patrones es muy sistemática y se profundiza en cada clase. Cada clase dejará los correspondientes trabajos experimentales de programación. Cuando todos los programas estén programados, descubrirá que tiene una comprensión general del reconocimiento de patrones. Creo que el reconocimiento de patrones es el núcleo de los cursos principales de información. Si desea estudiar el procesamiento de información en el futuro, ya sean imágenes, sonidos o secuencias de proteínas, todo será reconocimiento de patrones. Por supuesto, en un campo específico, los algoritmos de clasificación no son un fin en sí mismos. Lo que es más importante es encontrar características estables y distintivas de objetos específicos. En cuanto a si puedes encontrar a Amitabha, depende de ti.
Teoría de sistemas:
La teoría de sistemas es la menos enfatizada de las tres teorías principales, pero la perspectiva de sistemas es ubicua.
Introducción a la Ingeniería de Sistemas es el único curso que introduce directamente la teoría de sistemas. Debido a que el contenido de la teoría de sistemas es complejo y no existe un sistema unificado, el contenido específico de este curso está determinado básicamente por las preferencias del profesor. Desafortunadamente, este también es un curso donde los profesores cambian con frecuencia. El profesor de la Clase 0 es Wang. El curso completo se puede llamar "Investigación de operaciones 2", que presenta muchas teorías de modelado y optimización de diferentes sistemas, como modelado estructural, regresión lineal, teoría de decisiones, análisis factorial, optimización de funciones, etc. Todo el curso es muy informativo, con modelos básicos clásicos para cada método. El maestro Wang es muy amable. Todo el curso semestral se divide en cuatro cuestionarios, por lo que cada tarea de repaso no es muy pesada. Como dice el refrán, si escuchas con atención y haces los deberes, definitivamente obtendrás buenas notas. A algunas personas les puede gustar probar todos los conocimientos juntos, pero no hay salida. La ingeniería de sistemas nos dice: "El teorema de imposibilidad de Arrow nos dice: 'No existe un voto absolutamente justo'".
Además de algunos de los cursos representativos enumerados anteriormente, existen muchos cursos restringidos u optativos para otras especialidades. Aproximadamente dividido en dos categorías.
El primero son algunos cursos de herramientas altamente técnicas, como simulación por computadora, que introduce los algoritmos de implementación de simulación por computadora de sistemas continuos y sistemas de eventos discretos, así como estrategias para evaluar los resultados de la simulación, que todos usarán. más o menos. Estos cursos también incluyen conceptos básicos del sistema Unix, algoritmos de optimización inteligente, sistemas operativos, principios de bases de datos, microcontroladores, redes informáticas ubicuas (Internet, redes de control industrial), etc. Puedes saber lo que hacen con solo escuchar el nombre, y la mayoría de ellos requieren conocimientos de informática. Alguien ya lo ha enfatizado antes, por lo que no entraré en detalles aquí.
El segundo tipo de cursos se basa en las tres teorías anteriores de control, información y sistema, combinadas con la realización de algunos conocimientos específicos o la profundización de un tema determinado.
Relacionado con la teoría del control:
El sistema de control por computadora es la composición de los sistemas de control industrial y la implementación de algoritmos de control. Es muy práctico, pero los materiales didácticos son demasiado antiguos. Los accionamientos eléctricos, el control de movimiento y el control de procesos son el modelado y control de máquinas eléctricas y procesos químicos, respectivamente. El propósito de configurarlos debe ser brindarle experiencia en ingeniería para ver cómo se cambia y utiliza la teoría de control abstracta en objetos industriales concretos. No es que los estudiantes de hoy sean más felices. En el pasado, teníamos que tomar cuatro cursos: transmisión eléctrica, control de movimiento, principios de ingeniería química y control de procesos. Se requerían al menos tres cursos.
Ahora se pone más énfasis en sentar una base sólida y esta parte se ha comprimido. Los estudiantes de DDMM de tercer grado también tienen cursos de control de robots, pero no los ofrecemos. También debería ser un curso especializado de profundización en teoría del control. Por supuesto, también hay una serie de experimentos controlados para ejercitar la capacidad de todos para lidiar con la realidad y el hardware.
Las pruebas no se mencionaron en los cursos de control anteriores, pero en realidad son una gran parte de la investigación científica en nuestro departamento (jaja, el Instituto de Pruebas y Tecnología Electrónica es el instituto de investigación más grande de nuestro departamento) . Dado que las señales del sistema de control no se generan en el vacío, dependen de varios sensores e instrumentos. El principio de prueba obligatoria en el plan de lección de la clase de tres caracteres es un curso optativo similar que tuvimos ese año. Básicamente, se introdujeron algunos sensores, pero la evaluación de los estudiantes no fue muy alta. No sé si todos cambiarán. La medición moderna, el diseño de instrumentos y la medición electrónica pertenecen aquí. Los experimentos de detección son paralelos a los experimentos de control y ejercitan la capacidad del hardware.
Cursos relacionados con la teoría de la información:
El procesamiento de señales en tiempo discreto introduce principalmente la representación y el procesamiento de señales en tiempo discreto unidimensionales, presenta principalmente el diseño y uso de filtros, y algunos contenidos de estimación del espectro. Nuestro profesor sigue el libro de texto, pero el libro de texto es súper clásico (el famoso Oppenheimer) y rico en contenido. El experimento diseñado por el profesor es muy bueno y te resultará muy gratificante si lo haces en serio.
El procesamiento de imágenes digitales es el procesamiento de la representación de imágenes de señales bidimensionales específicas. Hay una gran cantidad de contenido, incluidos formatos de imágenes, codificación y compresión, y transformaciones de filtrado. Hubo dos cursos similares antes y después de este semestre. Uno fue relativamente fácil, pero no aprendí mucho y el otro fue muy estresante Jaja, en general se informó que aprendí mucho. Date un equilibrio.
Cursos relacionados con teoría de sistemas:
Los cursos profesionales también cuentan con cursos especializados, que incluyen introducción a sistemas CIM, planificación y control de sistemas de producción, comercio electrónico, etc. Estas son introducciones a la aplicación y optimización de la tecnología de la información en las empresas comerciales y la producción industrial modernas. Básicamente los considero como la implementación y aplicación de la teoría de sistemas en un sistema específico. Todos son cursos de iniciación, por lo que no son difíciles. En su mayoría introducen algunos métodos y puntos de vista, así como conocimientos muy específicos en negocios y producción, y algunos incluso requieren memorización de memoria. Introduzca los procesos y el modelado de la empresa como el sistema CIM. La planificación y el control del sistema de producción introducirán algunos métodos de medición y métodos de procesamiento muy específicos en la programación de la producción, que son básicamente investigación de operaciones. Estos son campos muy prácticos y prometedores. Los camaradas que estén interesados en mostrar sus habilidades en la planificación y programación de la producción comercial moderna deben prestar atención.
Punto final:
Nunca hay un estilo fijo que se adapte a todos los estudiantes. Lo importante es encontrar tu propio camino. Si algún día usas esta cosita para acusarnos de hacer trampa, lo siento, no creo que ninguno de nosotros se disculpe.
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