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一、专业基础课程 《专业导论》课程大纲.1 《高级语言程序设计Ⅰ》课程大纲.8 《高级语言程序设计Ⅱ》课程大纲. 16 《离散数学》课程大纲.25 《电子技术基础》课程大纲.38 《数据结构》课程大纲.52 《计算机网络》课程大纲.70 《计算机组成原理》课程大纲.81 《数据库原理与应用》课程大纲.95 二、专业核心课程 《RFID 原理及应用》课程大纲.109 《传感器原理及应用》课程大纲.123 《操作系统》课程大纲.136 《嵌入式系统与设计》课程大纲.147 《物联网通信技术》课程大纲.159 三、专业选修课程 《Java 程序设计》课程大纲.173 《Python 程序设计》课程大纲.189 《算法设计与分析》课程大纲.199 《计算机网络编程》课程大纲.210 《人工智能导论》课程大纲.221 《物联网信息安全》课程大纲.229 《物联网移动应用开发》课程大纲.241 《物联网控制》课程大纲.255 《电路 CAD》课程大纲.267 《软件工程》课程大纲.278 《物联网工程设计与管理》课程大纲.289 四、职业能力教育课程 《单片机原理与接口技术》课程大纲.299 《嵌入式操作系统》课程大纲. 311 《嵌入式应用软件开发》课程大纲.320 《传输协议开发》课程大纲.332 《物联网架构》课程大纲.344 《云端服务开发》课程大纲.355 五、实验课程 《电子技术基础实验》课程大纲.361 《计算机组成原理实验》课程大纲.371 六、实践教学课程 软件基础课程设计教学大纲.385 数据结构课程设计教学大纲.389 数据库原理与应用课程设计教学大纲.394 《RFID 与传感器应用综合实训》课程大纲.398 《嵌入式系统设计综合实训》课程大纲.404 《物联网通信技术综合实训》课程大纲.410 《专业实习》课程大纲.415 《毕业实习》课程大纲.419 《毕业设计(论文)》课程大纲.423
文档格式:PPT 文档大小:1.02MB 文档页数:53
用途 现在无论是教师讲课,学生答辩, 学术报告,科技讲座,产品发布,公司 介绍,都普遍地使用 Power point制作的幻 灯片
文档格式:DOC 文档大小:258.5KB 文档页数:26
通过本课程的学习,使学生建立线性离散系统控制理论的基本概念,掌握线性离散系统分析和设计的一般规律。使学生能够利用脉冲传递函数对离散系统的稳定性、稳态误差、动态性能进行分析,实现对离散系统的设计。本课程还要求学生掌握非线性控制系统的基本内容,掌握非线性控制系统的特点,非线性特性的线性化,非线性特性对系统的影响,利用相平面法及描述函数法对非线性系统进行分析。本课程的学习将为后续课程的学习打好基础,也为学生以后从事实际工作和科研奠定一定的理论基础。教学重点、难点:1、线性离散系统控制理论的基本概念,信号的离散化与信号保持器,Z变换定理。2、闭环脉冲传递函数的求取,系统动、静态特性的分析。3、离散系统的设计(串联模拟校正,最少拍系统的设计)。4、非线性控制系统的特点,非线性特性的线性化,非线性特性对系统的影响。5、非线性系统的描述函数分析;6、相轨迹的绘制与分析。奇点及奇线的分析与确定,自激振荡存在性及自振参数的确定
文档格式:PPT 文档大小:1.06MB 文档页数:12
一、操作电源 二、断路器的控制和信号回路
文档格式:PDF 文档大小:1.21MB 文档页数:135
1《护理解剖学》 2《中国古代文学史》 3《环境管理体系认证》 4《田径》 5《会计学》 6《大学英语》 7《人机工程学》 8《信号与系统》 9《当代教育学》 10《材料力学 B》 11《口腔组织病理学》 12《外科学》 13《无机化学 B》 14《建筑设备自动化》
文档格式:PDF 文档大小:546.93KB 文档页数:19
东北大学:某学院应用通信工程专业《信号与系统分析》课程教学大纲
文档格式:PPT 文档大小:375.5KB 文档页数:76
5.1 数组基本概念 5.2 数组元素的下标 5.3 数组初始化 5.4 数组的大小和越界数组 5.5 字符数组 5.6 向函数传递数组 5.7 多维数组
文档格式:PDF 文档大小:375.02KB 文档页数:29
一、大气边界层 二、大气能量学 三、大气波动 四、地转适应过程 五、大气波动的不稳定理论 六、低纬大气动力学基础
文档格式:PDF 文档大小:985.51KB 文档页数:15
§1 大气能量的主要形式 §2 铅直气柱中各种能量的比较 §3 能量方程与能量守恒 §4 大气中的能量转换事实 §5 大尺度大气运动的能量循环过程
文档格式:PDF 文档大小:468.41KB 文档页数:5
电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量
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