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計算機技術

介紹

(專業代碼:085211)


1. 基本情況

計算機科學與工程系是云南省內第一個具有計算機科學與技術領域碩士學位授權點的單位,1998年和2000年獲得“計算機軟件與理論”和“計算機應用技術”二級學科碩士授權點,2004年獲得“計算機科學與技術”一級學科碩士學位授權點(包含“計算機軟件與理論”“計算機系統結構”“計算機應用技術”三個二級專業),2008年獲得“計算機技術”專業碩士學位授權點,2013自主設立二級學科碩士學位授權點“服務科學與工程”和“物聯網工程”, 2011年“計算機科學與技術”被列入云南省“十二五”擬新增一級學科博士點建設單位。

本專業培養德智體全面發展,具有本學科較堅實的理論基礎和較系統的專業知識,了解國內外本專業技術現狀和發展方向,能熟練應用一門外語進行專業閱讀和初步寫作,掌握計算機和先進的技術手段,具有求實和一定創新精神的應用型、復合型高級工程技術和工程管理人才。


2. 培養方案

學生通過學習計算機科學與技術領域的基礎理論和專業知識,了解并關注本學科最新技術發展動態,掌握必要的科研手段與技能,具備科研論文撰寫能力,注重科學素養和學術道德的培養,注重能力的提高,強化獲取知識的能力、科學研究能力、實踐能力、學術交流能力和創新能力的培養,以保證畢業后能在科研工作及生產實踐中成為一名優秀的專業人士。

本專業實行彈性學制,學習年限一般為3年,累計最長不得超過5年;其中課程學習時間為一年,企業工程實踐時間不少于半年。課程學習實施學分制,總學分不少于32學分(含公共課),除必修課程外,選修課程至少6學分。

本專業采取雙導師制,即由我校具有工程實踐經驗的研究生導師和企業單位專家共同擔任。我校教師聘為正導師,企業單位專家聘為副導師。

學生完成本培養方案規定的各項學習(修滿學分),成績合格,通過論文答辯,符合學位要求,品行端正,可授予工學碩士學位。


3. 主要研究方向

(1) 數據與知識工程

本方向主要培養從事數據分析與集成,知識表示與融合,數據溯源,異構、海量數據的存儲、查詢與交換,海量數據處理的計算模型,海量數據的挖掘和知識發現,面向云計算和大數據的數據管理和分析等理論研究和應用開發的人才。

(2) 多媒體信息處理

本方向主要培養從事圖像處理與虛擬現實,計算機視覺,語音與情感識別,民族文化數字化,地理信息系統,旅游信息化,圖像與視頻信號分析、處理與識別,數字水印技術,語音合成、識別與理解等理論研究和應用開發的人才。

(3) 高性能計算與分布式計算

本方向主要培養從事高性能計算,分布式計算,嵌入式系統及軟硬件協同設計等理論研究和應用開發的人才。

(4) 軟件工程與服務科學

本方向主要培養從事軟件服務科學工程與企業信息化,云計算系統、面向服務的體系結構和中間件、用戶接口,基于數據密集型計算的網絡搜索、效用計算、服務外包、個性化推薦,相應的預測和決策,以及基于Web服務的和云計算的電子商務、企業資源規劃、供應鏈管理、企業應用集成等理論研究和應用開發的人才。

(5) 計算機網絡與數據通信

本方向主要培養從事網絡工程與信息服務,服務計算與中間件,網絡通信理論,信源、信道編碼和網絡編碼,網絡體系結構與協議,網絡質量控制,網絡信息處理與信息安全等基礎理論、技術實現及應用開發的人才。

 


主要課程介紹

1、學位基礎課

工程數學

軟件開發方法與技術

2、學位專業課

高級計算機網絡

算法設計與分析

3、專業選修課

數字圖像處理

數據工程


工程數學

課程代碼:

課程名稱:工程數學

英文名稱:Engineering Mathematics

學分:3                           開課學期:第1學期

授課對象:計算機技術專業工程碩士研究生    

先修課程:高等數學,概率論與數理統計,線性代數

課程主任:蔣慕蓉,教授,博士


課程介紹:

《工程數學》針對實際應用中的數據分析和工程計算問題,主要講授數據分析方法、積分變換和最優化計算的基本原理與方法。數據分析方法方面,講授數據描述與分布檢驗、線性與非線性回歸分析、主成分分析和聚類分析;積分變換方面,講授傅立葉變換、離散余弦變換和小波變換;最優化方法方面,講授線性規劃、整數規劃、圖論與網絡優化。本課程教學采用理論學習與實際操作相結合,通過案例分析和求解過程演示,使學生了解和掌握所學方法在實際問題中的應用,培養學生分析問題和解決問題的能力,為專業課學習和參加工程計算實踐奠定必要的數學基礎。本課程包含6-8個單元實驗和1-2個綜合實驗,學生在完成理論課程學習的同時,可利用Matlab或者Java、C++等編程完成實驗任務,提高程序設計能力。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末考試采取開卷考試。


指定教材:

[1] 李柏年、吳禮斌主編,《Matlab數據分析方法》,機械工業出版社,2012年1月, ISBN: 9787111362876.

[2] 龔純、王正林編著,《精通Matlab最優化計算(第三版)》,電子工業出版社,2014年9月,ISBN: 9797121241789. 

[3] 趙小川等編著,《Matlab數字圖像處理實戰》,機械工業出版社,2013年6月,ISBN: 9787111423522.

[4] 張德豐等編著,《Matlab小波分析(第二版)》,機械工業出版社,2012年2月,ISBN: 9787111370116.


軟件開發方法與技術

課程代碼:

課程名稱:軟件開發方法與技術

英文名稱:Software development Method and Technology

學分:3                           開課學期:第1學期

授課對象:計算機技術專業工程碩士研究生    

先修課程:計算機程序設計,軟件工程

課程主任:張驥先,講師,博士


課程介紹:

《軟件開發方法與技術》是一門軟件工程理論與實踐相結合的課程。理論部分講授目前業界最主流的軟件開發技術,涉及到移動互聯網應用開發、并行計算和海量數據處理等領域;依托實際大型軟件開發案例,介紹軟件工程中各個階段的任務和應該完成的內容,主要包括傳統軟件開發中的需求獲取、需求分析、系統設計、對象設計、測試,以及敏捷開發等新興軟件工程理念等幾個方面。實踐部分提供一些與實際應用緊密結合、較為主流的軟件項目選題,如移動新聞客戶端、流媒體客戶端和即時通訊應用等,學生自由選題,配合理論教學內容,分組、分階段地熟悉軟件開發流程中各個階段的目標和意義,掌握軟件生命周期中各個階段的基本技能和主流技術,旨在較全面地培養學生對實際項目的工程化分析與實施的能力,使所學習的軟件開發技能與市場需求密切結合。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末考試采取開卷考試。


指定教材:

[1](美)布呂格. 《面向對象軟件工程:使用UML、模式與Java》.2011年2月. 北京:清華大學出版社, 第二版. ISBN:9787302243243.



高級計算機網絡

課程代碼:

課程名稱:高級計算機網絡

英文名稱:Advanced Computer Networks

學分:3                           開課學期:第1學期

授課對象:計算機技術專業工程碩士研究生    

先修課程:計算機網絡

課程主任:張學杰,教授,博士


課程介紹:

《高級計算機網絡》從計算機網絡體系結構的角度系統性介紹計算機網絡的組成原理,以及在數據傳輸、網絡互連和高層協議等方面的概念和主要方法;介紹計算機網絡的全局功能和協議的系統概念,以及計算機網絡的經典理論和技術;反映計算機網絡及其各項構成技術的最新進展以及計算機網絡在工業中的應用。通過本課程的教學,可使學生系統性地掌握計算機網絡的體系結構概念及其各項構成技術的基本方法,為學生深入學習了解各種具體的網絡協議和網絡技術提供基礎,并熟悉計算機網絡的經典技術和工業應用。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末考試采取開卷考試。


指定教材:

[1] Larry L. Peterson, Bruce S. Davie.《Computer Networks: A Systems Approach》(影印版,第5版),北京: 機械工業出版社. 2011. ISBN: 9780123850591.

[2] A. S. Tanebaum.《Computer Networks》(影印版, 第5版),北京: 清華大學出版社. 2008.

[3] James F. Kurose and Keith W. Ross.《Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet》(影印版,第4版),北京: 高等教育出版社. 2009.

 

算法設計與分析

課程代碼:

課程名稱:算法設計與分析

英文名稱:Algorithm Design and Analysis

學分:3                           開課學期:第1學期

授課對象:計算機技術專業工程碩士研究生    

先修課程:計算機程序設計, 數據結構

課程主任:岳昆,教授,博士


課程介紹:

《算法設計與分析》介紹算法設計與分析的主要理論和方法,包括算法設計與分析的基礎、計算復雜性理論,分治法、貪心法、動態規劃法、回溯法、分支限界法、概率算法等經典算法的設計與分析的技術,并行算法和哈希算法設計與分析的基本思想。通過對計算機科學領域許多常見而有代表性算法的介紹,使學生理解和掌握算法設計的主要方法,培養學生對算法復雜性進行正確分析的能力,為獨立設計算法和對給定算法進行復雜性分析奠定堅實的知識基礎,克服解決實際問題的技術瓶頸、為軟件設計與開發提供可供參考的核心支撐技術;通過對算法所需時間和空間的分析方法的學習,提高對算法進行衡量和評價的能力。利用課程的綜合性,將所學習的算法設計與分析技術用于實際問題的求解中,理論講授與課外實習項目相結合,為今后學生從事研發工作奠定技術基礎、也訓練學生學以致用的能力。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末考試采取閉卷考試。


指定教材:

[1] 王曉東. 《算法設計與分析》. 北京: 清華大學出版社, 2008年1月. 第二版. ISBN: 9787302163435.

[2](沙特)M. H. Alsuwaiyel著, 吳偉昶、方世昌等譯. 《算法設計技巧與分析》. 北京: 電子工業出版社, 2010年10月. ISBN: 9787121118531.


數字圖像處理

課程代碼:

課程名稱:數字圖像處理

英文名稱:Digital Image Processing

學分:2                           開課學期:第2學期

授課對象:計算機技術專業工程碩士研究生    

先修課程:計算機圖形學

課程主任:袁國武,副教授,博士


課程介紹:

《數字圖像處理》是計算機、電子類專業碩士研究生開設的一門專業選修課。通過本課程的學習,要求學生掌握有關數字圖像處理的基本概念、方法、原理及應用,培養和增強學生數字圖像處理技能的創新意識和創新思維,提高實際動手能力和創新能力,為學生進一步學習專業課程奠定基礎。通過本課程的學習,學生將達到以下要求:1)牢固掌握圖像數字化理論、圖像直方圖及其應用、傅立葉變換、圖像增強的基本算法、圖像分割的基本算法、二值圖像處理等內容;2)基本掌握空間濾波的卷積算法、幾何校正和灰度內插法等;3)了解圖像復原與重建、數據壓縮、模板匹配、分類、圖像處理與分析的發展趨勢;4)能較為熟練地用Matlab或VC++語言編寫常用的數字圖像處理算法。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末大作業成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末大作業采取下列兩種方式之一進行:

(1)期末論文;

(2)數字圖像處理應用項目分組作業。每一組分別講解本組所做工作,按照項目難度、完成情況給分。


指定教材:

[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著,阮秋琦等譯,數字圖像處理(第三版),北京: 電子工業出版社,2011


數據工程

課程名稱:數據工程

英文名稱:Data Engineering

學分:2                           開課學期:第2學期

授課對象:計算機技術專業工程碩士研究生    

先修課程:計算機程序設計, 數據庫技術, 軟件工程

課程主任:岳昆,教授,博士


課程介紹:

《數據工程》針對本領域不斷發展的內涵和層出不窮的熱點,采用工程化的方式和應用驅動的策略。針對目前數據科學與工程領域的關鍵問題和代表性技術,以“數據-知識-服務”為主線,以應用驅動為基本原則,涉及數據處理、分析和服務三方面的內容。以關系數據庫查詢優化、信息檢索和Web搜索引擎、XML數據管理為代表,介紹經典的數據處理技術;以數據清洗、數據挖掘和數據倉庫為代表,介紹數據分析的思路和算法;以Web服務和數據密集型計算為代表,討論數據即服務、分析即服務和海量數據分析思路。課程旨在傳遞數據管理與分析的基本思路和參考技術,理論講授與實習項目相結合、經典技術集中講授與前沿課題專題報告相結合,培養學生從事本領域研發工作所需的實踐與創新、工程與綜合能力,為后續研發工作提供一些可借鑒的思路和可使用技術。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

平時成績由出勤率和作業的完成情況決定;

期末考試采取實習項目開發與測試報告形式。


指定教材:

[1] 岳昆. 《數據工程—處理、分析與服務》. 北京: 清華大學出版社, 2013年12月, 第一版. ISBN: 9787302339762.

[2] R. Ramakrishnan, J. Gehrke. Database Management Systems (3rd Edition)(影印版). 北京: 清華大學出版社, 2003. 

電子與通信工程

介紹

(專業代碼: 085208)

電子與通信工程是電子科學與技術和信息技術相結合,構建現代信息社會的工程領域,利用電子科學與技術和信息技術的基本理論解決電子元器件、集成電路、電子控制、儀器儀表、計算機工程與應用及與電子和通信工程相關領域的技術問題,研究電子信息的檢測、傳輸、交換、處理和顯示的理論和技術。

一、培養目標

本專業培養德智體全面發展,具有本學科較堅實理論基礎和較系統深入的專門知識,了解國內外本專業技術現狀和發展方向,能熟練應用一門外語進行專業閱讀、寫作和國際學術交流,掌握計算機和先進的技術手段,具有求實和一定創新精神的應用型、復合型高級工程技術和工程管理人才。

學位獲得者應滿足下列要求:

學生主要學習電子與通信工程領域的基礎理論和專業知識。培養具備扎實的理論基礎與專業技能,能從事電子與通信設備及系統和網絡的研究、分析、設計、開發、維護、測試、集成和應用的高級專門人才。了解并關注本學科最新技術發展動態,掌握必要的科研手段與技能,具備科研論文撰寫能力,注重科學素養和學術道德的培養,注重能力的提高。強化獲取知識的能力、科學研究能力、實踐能力、學術交流能力和創新能力的培養,以保證學生畢業后能在科研工作及生產實踐中成為一名優秀的專業人士。

二、研究方向

1、通信網絡工程

研究內容主要包括:網絡通信理論,譜傳感與無線電監測,無線傳感器網絡,傳輸與交換技術,信源、信道編碼和網絡編碼,網絡體系結構與協議,網絡質量控制,網絡計算,網絡信息處理與信息安全,智能電網通信技術,寬帶接入技術等的基礎理論、技術實現及應用開發。

2、無線通信

研究內容主要包括:無線通信網絡、技術與應用,通信信號處理,生物醫學信號處理與傳感技術,天線設計與射頻技術、移動通信,移動計算,電波傳播和電磁場理論,無線信號處理與微波技術,光纖無線電,廣播電視技術,寬帶和泛在無線通信等基礎及應用研究。

3、自動控制技術

研究內容主要包括:智能優化算法,神經網絡信息處理,模糊信息處理,人工智能,智能控制。

4、電子設計與信息系統

研究內容主要包括:FPGA(可編程門陣列)、DSP(數字信號處理)的設計和應用,信息與信號處理系統的設計與實現,EDA(電子設計自動化)設計和應用等。

5、視頻圖像、語音信息處理

研究內容主要包括:信息理論,圖像、視頻信號分析、處理與識別,嵌入式圖像處理系統設計與開發,語音合成、識別與理解,多媒體信息安全,數字水印技術等基礎與應用研究。

6、信號檢測與估計

研究內容主要包括:信號的檢測、識別、處理及估計,水聲信號、天文信號的檢測與處理,人工神經網絡等的基礎與應用研究。

將根據信息工程的需要,科學技術的發展增設其它研究方向。

三、學制及學習年限

全日制工程碩士研究生學習年限一般為3年,累計最長不得超過5年;課程學習時間一般為一年,工程實踐時間不少于半年。

修完規定學分、論文通過答辯后,由云南大學學位評定委員會審核批準授予工程碩士專業學位,頒發由國務院學位委員會辦公室統一制作的工程碩士學位證書,同時獲得碩士研究生畢業證書。

四、課程設置及學分要求:

課程學習實施學分制。應獲得總學分不少于33學分(含公共課),除必修課程外,選修課程至少6學分。

主要專業課程:工程數學、現代通信原理、現代信號處理、網絡通信與交換理論、現代控制系統、電子與通信工程綜合實踐、工程項目管理、通信工程技術進展、無線通信系統、電子設計自動化(EDA)、軟件開發方法與技術、網絡通信工程、網絡信息安全、地理信息系統及應用、信息系統與集成、數字圖像與計算機視覺、專業認證或資格(水平)考試。

實踐和學術活動:在校期間,必須參加教學實踐一個學期,或工程實踐大于六個月;參加學術活動不得少于5次。


主要課程介紹

1、學位基礎課

隨機過程

現代信號處理

2、學位專業課

信息論與編碼

網絡通信與交換理論

3、專業選修課

模式識別

數字圖像處理

 

隨機過程


課程代碼:

課程名稱:隨機過程  

英文名稱:  Stochastic Process

學分:3                         開課學期:第1學期

授課對象:信息學院專業碩士研究生    先修課程:概率論

課程主任: 陳建華,教授,博士


課程簡介:

隨機過程是研究隨時間變化的動態系統中隨機現象的統計規律的數學學科。隨機過程理論在社會科學、自然科學和工程技術的各個領域中都有著廣泛的應用。本課程將討論隨機過程的基本概念、泊松過程、馬爾可夫鏈、連續時間馬爾可夫鏈、更新過程以及平穩隨機過程,并對上述數學理論在現代電子技術、市場經濟的預測與控制、隨機服務系統、生物醫學工程等領域的應用進行介紹。通過本課程的學習,學生應能提高數學素質,較好地理解隨機數學的基本思想,掌握常用隨機過程的基本概念,基本理論及分析方法,加強運用隨機過程的思想方法開展科研工作和解決實際問題的能力。


課程考核:

考核由期末考試和分組編程實驗環節構成

課程最終成績=編程實驗成績*30%+期末考試成績*70%;

期末考試采取閉卷考試。


指定教材:

Sheldon M. Ross, Introduction to Probability Models,

人民郵電出版社, 2007

主要參考文獻:

[1] 浙江大學數學系,概率論與數理統計(第三版),高等教學出版社,2001

[2] F.M. Dekking,C. Kraaikamp,H.P. Lopuhaa,L.E. Meester,A Modern Introduction to Probability and Statistics,Springer-Verlag, 2005

[3] Samuel Karlin, Howard M. Taylor, A First Course in Stochastic Processes, 人民郵電出版社, 2007

[4] Edward P.C. Kao, An Introduction to Stochastic Processes, 機械工業出版社, 2003

 

現代信號處理

課程代碼:

課程名稱:現代信號處理

英文名稱:Advanced Signal Processing

學分:3                           開課學期:第2學期

授課對象:信息與通信工程專業、生物醫學工程專業碩士研究生    

先修課程:概率論與數理統計,信號與系統,數字信號處理、隨機過程

課程主任:張榆鋒,教授,博士


課程介紹:

該課程系統介紹隨機信號處理的基本原理、算法及其應用。要求學生了解、掌握維納濾波和卡爾曼濾波、自適應濾波、功率譜估計、陣列信號處理及其在相關領域中的應用。課程注重理論知識的講解,著重闡述統計信號處理的基本概念、理論分析與應用。教學體現理論、算法與上機編程實現緊密結合的特色,突出在模式識別、語音信號處理、生物醫學信號處理、通信信號處理等中的應用實例分析,使學生了解和掌握所學方法在實際問題中的應用,培養學生分析問題和解決問題的能力,為后續科學研究和工程開發奠定基礎。本課程包含15個單元實驗和2個綜合實驗,學生在完成理論課程學習的同時,可利用Matlab信號處理工具箱平臺完成實驗任務,并以PPT文稿形式匯報實驗結果。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末考試采取閉卷考試。


指定教材:

[1] Dimitris G Manolakis, Vinay K Ingle, Stephen M Kogon,《Statistical and Adaptive Signal Processing: Spectral Estimation, Signal Modeling, Adaptive Filtering and Array Processing》. McGraw-Hill, 清華大學出版社, 2003年2月,ISBN: 7-302-06858-5/TP·5088

[2] 張賢達. 《現代信號處理(第二版)》. 清華大學出版社,2003,ISBN: 9787302060031.

 

信息論與編碼


課程代碼:

課程名稱:信息論與編碼  

英文名稱:  Information Theory and Coding

學分:3                         開課學期:第1學期

授課對象:信息與通信工程專業碩士研究生    先修課程:概率論,信號與系統

課程主任: 李海燕,副教授,博士


課程簡介:

信息論是在長期的通信工程實踐中,與概率論、隨機過程和數理統計這些數學學科相結合而逐步發展起來的一門新興科學。它研究通信系統傳輸信息時如何提高效率以及如何保證可靠性,因此在通信、計算機網絡、數字影像等工程實踐中都得到了廣泛的應用。甚至在日常生活娛樂中的數字影碟機、家庭數字音像系統等都普遍采用了信息論中介紹的糾錯編碼和數據壓縮技術。課程主要介紹信息的概念和度量信息的各種測度;信源編碼的基本思想及常用的無失真編碼方法;信道、信道容量及信道編碼的基本概念。課程還包含程序設計實踐環節,通過編程實現對信源數據的壓縮或仿真信息在有噪信道中傳輸時,用信道編碼來保證通信的可靠性。既能加深對所學理論的理解,又能培養程序設計能力。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末考試采取閉卷考試。


指定教材:

傅祖蕓 編著,《信息論—基礎理論與應用》,電子工業出版社,2015

參考書籍

[1] Thomas M. Cover and Joy A. Thomas, “Elements of Information Theory”, John Wiley & Sons, Inc. and Tsinghua University Press, 2003. 11.

[2] Richard B. Wells,“Applied Coding and Information Theory for Engineers”,Pearson Education North Asia Ltd. and China Machine Press, 2002. 10

[3] 戴善榮,《信息論與編碼基礎》,機械工業出版社,2005. 1

[4] 王新梅著,《糾錯碼—原理與方法》,西安電子科技大學出版社,2001



 

網絡通信與交換理論


課程代碼:

課程名稱:網絡通信與交換理論

英文名稱: Network communication and Information exchange technology theory

學分:3                         開課學期:第1學期

授課對象:電子與通信工程專業碩士研究生    先修課程:計算機網絡

課程主任:丁洪偉,教授,博士


課程簡介:

本課程是電子與通信工程專業的一門專業學位課。課程主要介紹計算機網絡、通信系統以及交換技術理論。包括計算機網絡基本概念、計算機網絡典型技術與路由協議、隨機多址接入協議、二叉樹形沖突分解算法、輪詢多址控制協議等MAC層協議,以及協議的實際應用,重點介紹ALOHA協議、載波偵聽多路訪問(Carrier Sense Multiple Access, CSMA)協議、CSMA/CD協議、CSMA/CA協議,以及典型的隨機多址接入協議模型的分析方法;介紹非隔離型、隔離型及改進型二叉樹沖突分解算法;介紹門限、完全及限定(K=1)服務方式的輪詢控制協議。本課程在系統的理論學習的同時,進行大量的系統建模與仿真練習。目的是使學生更好地理解并掌握計算機通信網絡的數學分析手段與實驗分析方法,對通信網絡建立起系統性的認識。

課程考核:

課程最終成績=平時成績*20%+期末考試成績*80%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末考試采取閉卷考試。


指定教材:

[1] 逯昭義. 《通信業務量理論與應用》.北京: 電子工業出版社, 2011年7月, 第一版. ISBN:9787121130588


 

模式識別


課程代碼:

課程名稱:模式識別

英文名稱:Pattern Recognition

學    分:2                          開課學期:第1學期

授課對象:信息與通信工程專業碩士研究生      先修課程:概率論、線性代數

課程主任:余映,講師,博士


課程簡介:

本課程是信息與通信工程專業的一門專業選修課。課程主要介紹統計模式識別理論和方法,包括貝葉斯決策理論、線性和非線性判別函數、近鄰規則、特征提取和選擇、以及聚類分析,等等。此外,還介紹人工神經網絡的模式識別方法、模糊模式識別、以及模式識別的應用實例。本課程在系統進行理論學習的同時,著重講述模式識別的基本概念、基本方法和算法原理,注重理論與實踐的緊密結合,避免引用過多繁瑣的數學推導。目的是使學生掌握模式識別的基本概念和方法,有效地運用所學的知識和方法解決實際問題,為研究新的模式識別理論和方法打下基礎。


課程考核:

課程最終成績 = 平時成績*30% + 期末考查成績*70%;

平時成績由出勤率、課堂表現情況決定;

期末考查成績采取堂下完成大作業,堂上做陳述報告的方式進行考核。


指定教材:

[1] 邊肇祺,張學工等. 《模式識別》. 北京: 清華大學出版社, 2000年1月, 第二版. ISBN:7302010595


 

數字圖像處理

課程代碼:

課程名稱:數字圖像處理

英文名稱:Digital Image Processing

學分:2                           開課學期:第2學期

授課對象:信息與通信工程碩士研究生      先修課程:計算機圖形學

課程主任:袁國武,副教授,博士


課程介紹:

《數字圖像處理》是電子、計算機類專業碩士研究生開設的一門專業選修課,是圖像、語音信號與信息處理、模式識別與智能信息處理方向學生的必備學習的課程。通過本課程的學習,要求學生掌握有關數字圖像處理的基本概念、方法、原理及應用,培養和增強學生數字圖像處理技能的創新意識和創新思維,提高實際動手能力和創新能力,為學生進一步學習專業課程奠定基礎。通過本課程的學習,學生將達到以下要求:1)牢固掌握圖像數字化理論、圖像直方圖及其應用、傅立葉變換、圖像增強的基本算法、圖像分割的基本算法、二值圖像處理等內容;2)基本掌握空間濾波的卷積算法、幾何校正和灰度內插法等;3)了解圖像復原與重建、數據壓縮、模板匹配、分類、圖像處理與分析的發展趨勢;4)能較為熟練地用Matlab或VC++語言編寫常用的數字圖像處理算法。


課程考核:

課程最終成績=平時成績*30%+期末大作業成績*70%;

平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

期末大作業采取下列兩種方式之一進行:

(1)期末論文;

(2)數字圖像處理應用項目分組作業。每一組分別講解本組所做工作,按照項目難度、完成情況給分。


指定教材:

[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著,阮秋琦等譯,數字圖像處理(第三版),北京: 電子工業出版社,2011

 


控制工程

簡介

(專業代碼: 085210)

一、基本情況

控制工程是以控制論、信息論、系統論為基礎,以工程應用為主要目的的工程領域,其應用遍及工業、農業、交通、環境、軍事、生物、醫學、經濟、金融和社會各個領域,與機械工程、計算機技術、儀器儀表工程、電氣工程、電子與信息工程等領域密切相關。云南大學在2009年就獲得了“控制科學與工程”一級學科碩士學位授予權,2012年云南大學又獲得了“控制工程”工程碩士授予權。

二、培養目標

本專業培養德智體全面發展,具有本學科較堅實理論基礎和較系統深入的專門知識,了解國內外本專業技術現狀和發展方向,能熟練應用一門外語進行專業閱讀和初步寫作,掌握自動化、電子信息技術,具有求實和一定創新精神的應用型、復合型高級工程技術和工程管理人才。

學位獲得者應滿足下列要求:

學生主要學習控制工程領域的基礎理論和專業知識。培養具備扎實的理論基礎與專業技能,能從事控制工程及控制系統的研究、分析、設計、開發、維護、測試、集成和應用的高級專門人才。了解并關注本學科最新技術發展動態,掌握必要的科研手段與技能,具備科研論文撰寫能力,注重科學素養和學術道德的培養,注重能力的提高。強化獲取知識的能力、科學研究能力、實踐能力、學術交流能力和創新能力的培養,以保證學生畢業后能在科研工作及生產實踐中成為一名優秀的專業人士。

三、學制及學習年限

全日制工程碩士研究生學習年限一般為3年,累計最長不得超過5年;課程學習時間一般為一年,工程實踐時間不少于半年。

修完規定學分、論文通過答辯后,由云南大學學位評定委員會審核批準授予工程碩士專業學位,頒發由國務院學位委員會辦公室統一制作的工程碩士學位證書,同時獲得碩士研究生畢業證書。

四、課程設置及學分要求

課程學習實施學分制。應獲得總學分不少于30學分(含公共課),除必修課程外,選修課程至少5學分。

五、、研究方向

1、自動控制技術

研究內容主要包括:智能優化算法,神經網絡信息處理,模糊信息處理,人工智能,智能控制。

2、通信網絡工程

研究內容主要包括:網絡通信理論,譜傳感與無線電監測,無線傳感器網絡,傳輸與交換技術,信源、信道編碼和網絡編碼,網絡體系結構與協議,網絡質量控制,網絡計算,網絡信息處理與信息安全,智能電網通信技術,寬帶接入技術等的基礎理論、技術實現及應用開發。

3、電子設計與信息系統

研究內容主要包括:FPGA(可編程門陣列)、DSP(數字信號處理)的設計和應用,信息與信號處理系統的設計與實現,EDA(電子設計自動化)設計和應用等。

4、信號檢測與估計

研究內容主要包括:信號的檢測、識別、處理及估計,水聲信號、天文信號的檢測與處理,人工神經網絡等的基礎與應用研究。

5、模式識別與智能系統

研究內容主要包括:多媒體信息檢索與處理,人工智能,模式識別,神經網絡,自適應信號處理與信息系統,嵌入式系統開發,生物語言信息處理、識別、綜合合成,智能信息處理和系統開發,醫療信息系統的設計、實現及醫療儀器、設備的網絡接入等的基礎與應用研究。

6、視頻圖像、語音信息處理

研究內容主要包括:信息理論,圖像、視頻信號分析、處理與識別,嵌入式圖像處理系統設計與開發,語音合成、識別與理解,多媒體信息安全,數字水印技術等基礎與應用研究。


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