测量学教学实习是在学习测量学理论知识及课间测量基础实验的基础上，在确定的实习地点和某一段时间内集中进行的综合性测量实践教学活动。通过测量教学实习可以将已学过的测量基本理论、基本知识综合起来进行一次系统的实践，不仅可以巩固、扩大和加深学生从课堂上所学的理论知识，系统地掌握测量仪器操作、施测计算、地形图绘制等基本技能，获得测量实际工作的基本技能和初步经验，还可以了解基本测绘工作的全过程，使学生在业务组织能力和实际工作能力方面得到锻炼，提高学生的独立思考、相互协作和解决实际问题的能力

第一部分 实验一 金相观察 第一章 金相显微镜的介绍 1．金相显微镜的光学放大原理 2．金相显微镜的主要性能 3．金相显微镜的构造和使用 第二章 铁碳合金的介绍 1 工业纯铁 2 碳钢 3 白口铸铁 4 铸铁 第三章 实验概述 1 实验目的 2 实验内容 第二部分 实验二 材料的塑性变形及回复再结晶 第一章 实验目的 第二章 原理概述 第三章 金相试样的制备 第四章 实验内容 1 绘图 2 制样 第三部分 实验二 热处理、金相制备、力学性能测试 第一章 热处理 2 实验原理 3 实验方法指导 第二章 热处理后的组织观察 1 金相组织观察分析 第三章 钢热处理后的力学性能测试 1 硬度试验 3 拉伸试验 3 冲击试验 4 弯曲试验 第四部分 实验报告 第一章 预习报告 第二章 实验一实验报告 1实验目的 2实验内容 3实验结果 4论述题 第三章 实验二实验报告 3 实验材料及设备 4 实验内容 5 实验结果及分析 6 实验思考题 第四章 实验三实验报告 2 实验仪器、实验材料 3 实验内容 4 实验原理 5 实验结果 6 结果分析 7 思考题

脉冲与数字电路实验是一门实践性很强的课程。通过实验培养学生掌握脉 冲与数字电路实验的技能,掌握集成电路的使用规则和实验电路的布线方法。 要求学生在实验原理指导下,熟悉和掌握常用中、大规模集成电路的功能和在 实际中应用的方法,具备基本电路的设计能力。培养学生检查与排除电路故 障、分析和处理实验结果、分析误差和撰写实验报告的能力;培养学生具备正 确使用双踪示波器、脉冲信号发生器、数字频率计等常用电子仪器的能力;培 养学生工程设计和组织实验的能力,使学生初步掌握小型数字系统的设计,包 括选择设计方案、进行电路的设计、安装、调试等环节

提出了基于双偏心误差齿轮副的驱动齿面与齿背面（双齿面）无负载传动误差计算模型，建立与时变侧隙计算公式的等价关系，从理论上证明了基于双齿面传动误差的侧隙测量方法。通过实验方法测量不同负载力矩、不同初始啮合面的双面传动误差并获得相应载荷下的初始回差。基于双齿面传动误差实验曲线，实现了对齿轮副整个大周期侧隙的连续测量与预测。结果表明，连续侧隙曲线与机械滞后回差法测量结果吻合良好，而侧隙预测较好地反应了侧隙值变化范围和变化趋势。同时，侧隙连续测量方法及侧隙预测均证明了理论模型的正确性，提高了侧隙测量效率并获得了更全面的侧隙数据，对齿轮传动的非线性研究、消隙控制以及齿轮精度研究等均具有指导意义和参考价值

基本原则之一：面积和速度的平衡与互换； 基本原则之二：硬件原则； 基本原则之三：系统原则； 基本原则之四：同步设计原则； 基本设计思想与技巧之一：乒乓操作； 基本设计思想与技巧之二：串并转换； 基本设计思想与技巧之三：流水线操作； 基本设计思想与技巧之四：数据接口的同步方法； 常用模块之一：RAM; 常用模块之二：全局时钟资源与时钟锁相环； 常用模块之三：全局复位/置位信号； 常用模块之四：高速串行收发器。 HDL语言的层次含义； ·Coding Style的含义； ·结构层次化编码； ·模块的划分的技巧； 比较判断语句case和if...else的优先级； 慎用锁存器(Latch); ·使用Pipelining方法优化时序； 模块复用与Resource Sharing; 逻辑复制； 香农扩展； 信号敏感表； 复位逻辑； FSM设计的一般型原则； 用Verilog语言设计FSM的技巧； ·CPLD原理与设计方法

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

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

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导

为对生产进行指导，研究了DP590/DP780高强钢焊管在液压成形过程中的变形行为；使用场发射扫描电镜观察管材周向的横截面以确定基体的组织，通过VMHT30M显微硬度计确定管材的焊缝及热影响区的大小，以便研究液压成形破裂行为；采用液压成形试验机对两种管件进行液压成形研究。实验结果表明：管材在胀形过程中的破裂压力比理论计算公式得到的破裂压力大，破裂位置全部位于靠近焊缝及热影响区的母材区域；随着管径的增大和长径比的增大，管材的极限膨胀率呈现下降趋势；在自由胀形过程中，管材的焊缝区域基本上不发生减薄，最小壁厚位于管材的热影响区和基体的过渡区域，并且壁厚的减薄率在胀形最高点所在截面最大，越靠近管材夹持区，壁厚的减薄率越小。最终得到以下结论：管材液压成形实验是准确获得管材力学性能参数的途径；提高焊接质量有助于控制失效破裂位置；合理选择管材的长径比有利于管材性能的充分发挥；通过合理控制各处的减薄有利于降低液压成形件的破裂风险

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性