广东财经大学：文化旅游与地理学院《无人机原理与应用》实验课程教学大纲

广东财经大学：文化旅游与地理学院《无人机原理与应用》课程教学大纲

广东财经大学：文化旅游与地理学院《无人机原理与应用》实验课程教学大纲

1.操作分析的定义与类型 2.人机操作分析 3.联合操作分析 4.双手操作分析 5.操作分析案例介绍

第九章多模态人机交互技术 从最早的手工操作到命令语言,再到广泛使用的图形用户界面,操作的直观性有了明显的改善。 通过本章学习,可以了解(或掌握) 1.多模态人机交互技术的概念 2.科学计算可视化 3.信息可视化 4.虚拟现实技术

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

第一节 手工具及其使用方式 第二节 床、柜等家具 第三节 安全性设计 第四节 维修性设计

第一节 生活空间与人体尺寸 第二节 光环境与采光照明设计 第三节 声音环境和噪声控制 第四节 室内热环境 第五节 振动环境

第一节 生活空间与人体尺寸 第二节 光环境与采光照明设计 第三节 声音环境和噪声控制 第四节 室内热环境 第五节 振动环境

一、室内光环境设计 二、室内色彩设计 三、室内空间界面设计 四、室内空间设计