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一、实验目的 1 掌握集成J-K触发器逻辑功能的测试方法 2 了解并验证触发器的逻辑功能及相互转换的方法 3 学习用J-K触发器构成简单时序逻辑电路的方法 4 熟悉示波器的使用
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它是20世纪80年代初,由美国国防部为其超 高速集成电路 VHS计划提出的硬件描述语言, 它支持硬件的设计、综合、验证和测试。 IEEE于1987年公布了VHDL的标准版本(IEEE STD1076/1987),1993年重新公布了新的标准 (IEEE STD1076-1993)
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压电式传感器是以某些晶体受力后在其表面产生电荷的压电效应为转换原理的传感器。它可以测量最终能变换为力的各种物理量,例如力、压力、加速度等。压电式传感器具有体积小、重量轻、频带宽、灵敏度高等优点。近年来压电测试技术发展迅速,特别是电子技术的迅速发展,使压电式传感器的应用越来越广泛。 6.1 基本原理分析 6.2 压电材料及压电元件的结构 6.3 测量电路 6.4 压电式传感器的应用
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实验一基本门电路逻辑功能测试 实验二加法器的设计与应用 实验三译码器和数据选择器的设计及应用 实验四优先编码器的设计(EWB) 实验五触发器的设计及应用 实验六计数器的设计 实验七555定时器
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工程坯流片 IC设计者在集成电路设计开发阶段,为了验证自己所 设计的集成电路是否成功,必须进行工程坯流片。 集成电路设计者自己进行工程坯流片时,往往一片晶 圆上只能验证一个设计项目(产品),而每次工程坯 流片FOUNDRY至少提供6-12片,制造出的芯片数量 将达到成千上万片,远多于设计阶段产品测试所需的 数量。如果设计成功,则可以将多余的芯片作为商品 出售,如果设计中存在问题,则所有芯片全部报废。 然而多数情况下,一个设计需要至少进行两次工程坯 流片才能成功,由此造成了极大人力和财力的浪费
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测控技术与仪器专业 《测控技术与仪器专业导论》 《单片机系统实践》 《工程光学基础》 《信号与系统》 《精密机械设计(1)(2)》 《软件技术基础》 《传感器原理及应用》 《误差理论与数据处理》 《微机原理及应用》 《机器视觉》 《可编程逻辑器件及应用》 《PLC 及应用》 《虚拟仪器》 《精密机械设计实践》 《传感器原理及应用实践》 《虚拟仪器实训课程》 《智能车实训课程》 《开放性实验》 《测控电路》 《控制工程基础》 《光电检测技术与系统》 《计算机测控技术》 《DSP 技术及应用》 《电子线路 CAD》 《测控电路设计实践》 《专业实习》 《机器人实训课程》 《光电竞赛实训课程》 《电子设计竞赛实训课程》 《精密测量技术》 《测控仪器设计》 《光机电一体化技术与系统》 《激光测量技术》 《嵌入式系统及应用》 《现代测试技术导论》 《测控专业综合实践》 《大学生科技创新计划项目》 《创新创业与实践》 《科研训练项目》 《毕业设计》 光电信息科学与工程专业 《光电信息科学与工程导论(1)(2)(3)(4)》 《精密机械设计基础》 《应用光学》 《现代电子技术及应用》 《现代电子技术应用综合设计》 《物理光学》 《光学设计》 《现代光学实验》 《光度学与色度学》 《数字图像处理及应用》 《激光原理及应用》 《视觉检测系统设计与实践》 《光学系统设计》 《数字系统设计》 《专业软件基础》 《光存储与显示》 《光纤技术与应用》 《光电信息系统综合实践》 《光谱分析技术》 测控技术与仪器专业(外培计划) 测控技术与仪器专业医疗设备制造方向(双培计划) 《大学生职业发展与就业指导(4)》 《医疗仪器综合实践》 《医用光电检测技术》 《激光在医学中的应用》 《医学图像处理与分析》 《现代医学仪器》 《医学信息学》 《医学统计学与临床研究方法》 《光谱学》 《生物医学光子学》
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《文献阅读与学术写作》 《高等光学》 《光电子学》 《光电检测技术》 《现代信号分析与处理》 《科学研究方法》 《现代传感技术》 《精密测量理论与技术》 《工程伦理》 《智能感知理论与应用》 《机器视觉》 《现代信号处理技术》 《半导体物理与器件》 《电路仿真分析与设计》 《光纤传感技术及应用》 《嵌入式系统设计》 《软件设计技术》 《生物医学传感与检测技术》 《微纳光子学》 《微纳加工及测试技术》 《微弱信号分析与处理》 《Understanding Optics with Python》 《现代光学测试技术》 《现代光学设计》 《医学成像技术》 《智能感知与自主系统》 《智能检测技术与系统》 《最优化理论》 《超快光纤激光技术及应用》 《深度学习》 《现代光学实验》 《柔性光电子学》 《工程光学基础》 《误差理论与数据处理》 《精密机械设计基础》
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一、学科专业基础课 1车辆工程专业导论 2工程图学 3理论力学 4流体力学 6机械原理 7机械制造基础 8控制工程基础 二、专业核心课程 1汽车电工电子技术 2汽车构造 三、专业选修课程 1汽车 CAD/CAM 2互换性与技术测量 四、实践性教学环节 1工程训练 2汽车拆装实习 3汽车驾驶实习 一、专业核心课 专业导论 计算机辅助电路设计 模拟电子技术 数字电子技术 模拟电子技术实验 数字电子技术实验 高频电子技术 二、专业方向课 通信原理 数字信号处理 三、专业任选课 自动控制原理 传感器原理与应用 MATLAB 及其应用 可编程控制器 嵌入式系统 四、集中实践课 电子工艺实习 单片机课程设计 现代数字系统课程设计 一、 学科专业基础课 1可编程控制器 2模拟电子技术基础 3模拟电子技术实验 4控制工程基础 5机器人工程专业导论 6工程图学 7工程力学 8机械设计基础 三、专业方向课程 9机器人技术基础 10机器视觉 11机器人运动及控制 12运筹学 四、专业选修课程 13嵌入式系统 五、实践性教学环节 14机器视觉课程设计 15电子工艺实习 1计算方法 2流体力学 3工程热力学 4理论力学 5机械工程材料 7机械制图 8工程化学 9电工与电子技术 10专业导论 1可编程序控制器 2测试技术 1机械CAD/CAM 1机械原理课程设计 2电工与电子技术综合实训 3计算机辅助设计 4机械工程认识实习 1机械设计 2机械制造基础 3电工与电子技术 1机电一体化系统设计 2机床数控技术 3工业企业管理 1专业英语 2可编程控制器 3机械创新设计 1机械设计课程设计 2机电一体化系统设计课程设计 3机械工程认识实习 物理学专业导论 光学 力学 热学 理论力学 量子力学 电动力学 三、教师教育课程 物理教学设计与实施 中学物理教学论 模拟电子技术基础 单片机原理与应用 五、实践性教学课程 力学实验 光电子技术基础 光学实验 近代物理实验 教育见习
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电子信息工程专业 《电子信息工程导论》 《数据结构与算法》 《微处理器与接口技术》 《信号与系统》 《嵌入式信息系统》 《Linux 操作系统》 《虚拟仪器》 《FPGA 设计与应用》 《专业英语》 《电磁场与电磁波》 《高频电子线路》 《信息论与编码》 《数字信号处理》 《Linux 操作系统课程设计》 《电子电路系统综合实践》 《智能硬件系统开发综合实践》 《信号处理综合实践》 《计算机通信网络》 《计算机通信网络实训》 《通信原理》 《数字图像处理》 《专业实习》 《数字图像处理综合实践》 《片上电子信息系统》 《智能语音识别与处理》 《移动互联网开发与应用》 《短距无线通信与异构组网》 《云计算与虚拟化技术》 《数据挖掘与分析》 《智能语音识别与处理实践》 《WEB 应用开发》 《片上电子信息系统课程设计》 《专业自主实践课-开放实验类》 《专业自主实践课-创新创业类》 《专业自主实践课-科研项目类》 《光纤通信实训》 《专业自主实践课-学科竞赛类》 《毕业设计》 通信工程专业(卓越计划) 《通信工程专业导论》 《MATLAB 及其应用》 《软件设计基础》 《通信工程专业认识实习》 《软件设计基础课程设计》 《云数据管理技术》 《单片机应用技术》 《网络编程技术》 《嵌入式系统及应用》 《微波技术》 《云平台搭建与设计》 《移动通信系统原理与网络优化》 《移动互联网游戏创意设计》 《移动应用开发实践》 《通信行业规范与职业规划》 《现代传输系统调测实践》 《移动互联网产品测试实践》 《集成电路基础》 《搜索引擎技术》 《软件定义网络》 《移动互联网应用开发实训》 《融合通信应用实训》 《企业工程实习》 《天线与电波传播》 《光纤通信》 《智能工业及其应用技术》 物联网工程专业 《物联网工程导论》 《计算机硬件基础》 《传感器原理及应用》 《物联网工程专业认识与实践》 《操作系统》 《RFID 原理及应用》 《物联网感知综合实践》 《信号与系统课程设计》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统基础》 《自动控制基础》 《传感网原理及应用》 《嵌入式系统开发实训》 《网络系统集成》 《数据处理与智能决策》 《物联网数据处理综合实践》 《大数据与云计算》 《M2M 技术》 《位置信息处理技术》 《虚拟仪器测控应用技术》 《物联网工程设计与实施》 《物联网安全技术》
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为了提高非平衡数据集的分类精度,提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估,根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)进行升采样;然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度,从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集,并控制数据规模防止过拟合,实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集,在对训练集重采样之后,以核超限学习机作为分类器进行训练,并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明,所提方法在整体上优于其他重采样算法
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