计算机技术

介绍

(专业代码:085211)


1. 基本情况

计算机科学与工程系是云南省内第一个具有计算机科学与技术领域硕士学位授权点的单位,1998年和2000年获得“计算机软件与理论”和“计算机应用技术”二级学科硕士授权点,2004年获得“计算机科学与技术”一级学科硕士学位授权点(包含“计算机软件与理论”“计算机系统结构”“计算机应用技术”三个二级专业),2008年获得“计算机技术”专业硕士学位授权点,2013自主设立二级学科硕士学位授权点“服务科学与工程”和“物联网工程”, 2011年“计算机科学与技术”被列入云南省“十二五”拟新增一级学科博士点建设单位。

本专业培养德智体全面发展,具有本学科较坚实的理论基础和较系统的专业知识,了解国内外本专业技术现状和发展方向,能熟练应用一门外语进行专业阅读和初步写作,掌握计算机和先进的技术手段,具有求实和一定创新精神的应用型、复合型高级工程技术和工程管理人才。


2. 培养方案

学生通过学习计算机科学与技术领域的基础理论和专业知识,了解并关注本学科最新技术发展动态,掌握必要的科研手段与技能,具备科研论文撰写能力,注重科学素养和学术道德的培养,注重能力的提高,强化获取知识的能力、科学研究能力、实践能力、学术交流能力和创新能力的培养,以保证毕业后能在科研工作及生产实践中成为一名优秀的专业人士。

本专业实行弹性学制,学习年限一般为2―2.5年,累计最长不得超过4年;其中课程学习时间为一年,企业工程实践时间不少于半年。课程学习实施学分制,总学分不少于32学分(含公共课),除必修课程外,选修课程至少6学分。

本专业采取双导师制,即由我校具有工程实践经验的研究生导师和企业单位专家共同担任。我校教师聘为正导师,企业单位专家聘为副导师。

学生完成本培养方案规定的各项学习(修满学分),成绩合格,通过论文答辩,符合学位要求,品行端正,可授予工学硕士学位。


3. 主要研究方向

(1) 数据与知识工程

本方向主要培养从事数据分析与集成,知识表示与融合,数据溯源,异构、海量数据的存储、查询与交换,海量数据处理的计算模型,海量数据的挖掘和知识发现,面向云计算和大数据的数据管理和分析等理论研究和应用开发的人才。

(2) 多媒体信息处理

本方向主要培养从事图像处理与虚拟现实,计算机视觉,语音与情感识别,民族文化数字化,地理信息系统,旅游信息化,图像与视频信号分析、处理与识别,数字水印技术,语音合成、识别与理解等理论研究和应用开发的人才。

(3) 高性能计算与分布式计算

本方向主要培养从事高性能计算,分布式计算,嵌入式系统及软硬件协同设计等理论研究和应用开发的人才。

(4) 软件工程与服务科学

本方向主要培养从事软件服务科学工程与企业信息化,云计算系统、面向服务的体系结构和中间件、用户接口,基于数据密集型计算的网络搜索、效用计算、服务外包、个性化推荐,相应的预测和决策,以及基于Web服务的和云计算的电子商务、企业资源规划、供应链管理、企业应用集成等理论研究和应用开发的人才。

(5) 计算机网络与数据通信

本方向主要培养从事网络工程与信息服务,服务计算与中间件,网络通信理论,信源、信道编码和网络编码,网络体系结构与协议,网络质量控制,网络信息处理与信息安全等基础理论、技术实现及应用开发的人才。

 


主要课程介绍

1、学位基础课

工程数学

软件开发方法与技术

2、学位专业课

高级计算机网络

算法设计与分析

3、专业选修课

数字图像处理

数据工程


工程数学

课程代码:

课程名称:工程数学

英文名称:Engineering Mathematics

学分:3                           开课学期:第1学期

授课对象:计算机技术专业工程硕士研究生    

先修课程:高等数学,概率论与数理统计,线性代数

课程主任:蒋慕蓉,教授,博士


课程介绍:

《工程数学》针对实际应用中的数据分析和工程计算问题,主要讲授数据分析方法、积分变换和最优化计算的基本原理与方法。数据分析方法方面,讲授数据描述与分布检验、线性与非线性回归分析、主成分分析和聚类分析;积分变换方面,讲授傅立叶变换、离散余弦变换和小波变换;最优化方法方面,讲授线性规划、整数规划、图论与网络优化。本课程教学采用理论学习与实际操作相结合,通过案例分析和求解过程演示,使学生了解和掌握所学方法在实际问题中的应用,培养学生分析问题和解决问题的能力,为专业课学习和参加工程计算实践奠定必要的数学基础。本课程包含6-8个单元实验和1-2个综合实验,学生在完成理论课程学习的同时,可利用Matlab或者Java、C++等编程完成实验任务,提高程序设计能力。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末考试采取开卷考试。


指定教材:

[1] 李柏年、吴礼斌主编,《Matlab数据分析方法》,机械工业出版社,2012年1月, ISBN: 9787111362876.

[2] 龚纯、王正林编著,《精通Matlab最优化计算(第三版)》,电子工业出版社,2014年9月,ISBN: 9797121241789. 

[3] 赵小川等编著,《Matlab数字图像处理实战》,机械工业出版社,2013年6月,ISBN: 9787111423522.

[4] 张德丰等编著,《Matlab小波分析(第二版)》,机械工业出版社,2012年2月,ISBN: 9787111370116.


软件开发方法与技术

课程代码:

课程名称:软件开发方法与技术

英文名称:Software development Method and Technology

学分:3                           开课学期:第1学期

授课对象:计算机技术专业工程硕士研究生    

先修课程:计算机程序设计,软件工程

课程主任:张骥先,讲师,博士


课程介绍:

《软件开发方法与技术》是一门软件工程理论与实践相结合的课程。理论部分讲授目前业界最主流的软件开发技术,涉及到移动互联网应用开发、并行计算和海量数据处理等领域;依托实际大型软件开发案例,介绍软件工程中各个阶段的任务和应该完成的内容,主要包括传统软件开发中的需求获取、需求分析、系统设计、对象设计、测试,以及敏捷开发等新兴软件工程理念等几个方面。实践部分提供一些与实际应用紧密结合、较为主流的软件项目选题,如移动新闻客户端、流媒体客户端和即时通讯应用等,学生自由选题,配合理论教学内容,分组、分阶段地熟悉软件开发流程中各个阶段的目标和意义,掌握软件生命周期中各个阶段的基本技能和主流技术,旨在较全面地培养学生对实际项目的工程化分析与实施的能力,使所学习的软件开发技能与市场需求密切结合。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末考试采取开卷考试。


指定教材:

[1](美)布吕格. 《面向对象软件工程:使用UML、模式与Java》.2011年2月. 北京:清华大学出版社, 第二版. ISBN:9787302243243.



高级计算机网络

课程代码:

课程名称:高级计算机网络

英文名称:Advanced Computer Networks

学分:3                           开课学期:第1学期

授课对象:计算机技术专业工程硕士研究生    

先修课程:计算机网络

课程主任:张学杰,教授,博士


课程介绍:

《高级计算机网络》从计算机网络体系结构的角度系统性介绍计算机网络的组成原理,以及在数据传输、网络互连和高层协议等方面的概念和主要方法;介绍计算机网络的全局功能和协议的系统概念,以及计算机网络的经典理论和技术;反映计算机网络及其各项构成技术的最新进展以及计算机网络在工业中的应用。通过本课程的教学,可使学生系统性地掌握计算机网络的体系结构概念及其各项构成技术的基本方法,为学生深入学习了解各种具体的网络协议和网络技术提供基础,并熟悉计算机网络的经典技术和工业应用。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末考试采取开卷考试。


指定教材:

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

[2] A. S. Tanebaum.《Computer Networks》(影印版, 第5版),北京: 清华大学出版社. 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.

 

算法设计与分析

课程代码:

课程名称:算法设计与分析

英文名称:Algorithm Design and Analysis

学分:3                           开课学期:第1学期

授课对象:计算机技术专业工程硕士研究生    

先修课程:计算机程序设计, 数据结构

课程主任:岳昆,教授,博士


课程介绍:

《算法设计与分析》介绍算法设计与分析的主要理论和方法,包括算法设计与分析的基础、计算复杂性理论,分治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支限界法、概率算法等经典算法的设计与分析的技术,并行算法和哈希算法设计与分析的基本思想。通过对计算机科学领域许多常见而有代表性算法的介绍,使学生理解和掌握算法设计的主要方法,培养学生对算法复杂性进行正确分析的能力,为独立设计算法和对给定算法进行复杂性分析奠定坚实的知识基础,克服解决实际问题的技术瓶颈、为软件设计与开发提供可供参考的核心支撑技术;通过对算法所需时间和空间的分析方法的学习,提高对算法进行衡量和评价的能力。利用课程的综合性,将所学习的算法设计与分析技术用于实际问题的求解中,理论讲授与课外实习项目相结合,为今后学生从事研发工作奠定技术基础、也训练学生学以致用的能力。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末考试采取闭卷考试。


指定教材:

[1] 王晓东. 《算法设计与分析》. 北京: 清华大学出版社, 2008年1月. 第二版. ISBN: 9787302163435.

[2](沙特)M. H. Alsuwaiyel著, 吴伟昶、方世昌等译. 《算法设计技巧与分析》. 北京: 电子工业出版社, 2010年10月. ISBN: 9787121118531.


数字图像处理

课程代码:

课程名称:数字图像处理

英文名称:Digital Image Processing

学分:2                           开课学期:第2学期

授课对象:计算机技术专业工程硕士研究生    

先修课程:计算机图形学

课程主任:袁国武,副教授,博士


课程介绍:

《数字图像处理》是计算机、电子类专业硕士研究生开设的一门专业选修课。通过本课程的学习,要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用,培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维,提高实际动手能力和创新能力,为学生进一步学习专业课程奠定基础。通过本课程的学习,学生将达到以下要求:1)牢固掌握图像数字化理论、图像直方图及其应用、傅立叶变换、图像增强的基本算法、图像分割的基本算法、二值图像处理等内容;2)基本掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等;3)了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势;4)能较为熟练地用Matlab或VC++语言编写常用的数字图像处理算法。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末大作业成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末大作业采取下列两种方式之一进行:

(1)期末论文;

(2)数字图像处理应用项目分组作业。每一组分别讲解本组所做工作,按照项目难度、完成情况给分。


指定教材:

[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著,阮秋琦等译,数字图像处理(第三版),北京: 电子工业出版社,2011


数据工程

课程名称:数据工程

英文名称:Data Engineering

学分:2                           开课学期:第2学期

授课对象:计算机技术专业工程硕士研究生    

先修课程:计算机程序设计, 数据库技术, 软件工程

课程主任:岳昆,教授,博士


课程介绍:

《数据工程》针对本领域不断发展的内涵和层出不穷的热点,采用工程化的方式和应用驱动的策略。针对目前数据科学与工程领域的关键问题和代表性技术,以“数据-知识-服务”为主线,以应用驱动为基本原则,涉及数据处理、分析和服务三方面的内容。以关系数据库查询优化、信息检索和Web搜索引擎、XML数据管理为代表,介绍经典的数据处理技术;以数据清洗、数据挖掘和数据仓库为代表,介绍数据分析的思路和算法;以Web服务和数据密集型计算为代表,讨论数据即服务、分析即服务和海量数据分析思路。课程旨在传递数据管理与分析的基本思路和参考技术,理论讲授与实习项目相结合、经典技术集中讲授与前沿课题专题报告相结合,培养学生从事本领域研发工作所需的实践与创新、工程与综合能力,为后续研发工作提供一些可借鉴的思路和可使用技术。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩*70%;

平时成绩由出勤率和作业的完成情况决定;

期末考试采取实习项目开发与测试报告形式。


指定教材:

[1] 岳昆. 《数据工程—处理、分析与服务》. 北京: 清华大学出版社, 2013年12月, 第一版. ISBN: 9787302339762.

[2] R. Ramakrishnan, J. Gehrke. Database Management Systems (3rd Edition)(影印版). 北京: 清华大学出版社, 2003. 

电子与通信工程

介绍

(专业代码: 085208)

电子与通信工程是电子科学与技术和信息技术相结合,构建现代信息社会的工程领域,利用电子科学与技术和信息技术的基本理论解决电子元器件、集成电路、电子控制、仪器仪表、计算机工程与应用及与电子和通信工程相关领域的技术问题,研究电子信息的检测、传输、交换、处理和显示的理论和技术。

一、培养目标

本专业培养德智体全面发展,具有本学科较坚实理论基础和较系统深入的专门知识,了解国内外本专业技术现状和发展方向,能熟练应用一门外语进行专业阅读、写作和国际学术交流,掌握计算机和先进的技术手段,具有求实和一定创新精神的应用型、复合型高级工程技术和工程管理人才。

学位获得者应满足下列要求:

学生主要学习电子与通信工程领域的基础理论和专业知识。培养具备扎实的理论基础与专业技能,能从事电子与通信设备及系统和网络的研究、分析、设计、开发、维护、测试、集成和应用的高级专门人才。了解并关注本学科最新技术发展动态,掌握必要的科研手段与技能,具备科研论文撰写能力,注重科学素养和学术道德的培养,注重能力的提高。强化获取知识的能力、科学研究能力、实践能力、学术交流能力和创新能力的培养,以保证学生毕业后能在科研工作及生产实践中成为一名优秀的专业人士。

二、研究方向

1、通信网络工程

研究内容主要包括:网络通信理论,谱传感与无线电监测,无线传感器网络,传输与交换技术,信源、信道编码和网络编码,网络体系结构与协议,网络质量控制,网络计算,网络信息处理与信息安全,智能电网通信技术,宽带接入技术等的基础理论、技术实现及应用开发。

2、无线通信

研究内容主要包括:无线通信网络、技术与应用,通信信号处理,生物医学信号处理与传感技术,天线设计与射频技术、移动通信,移动计算,电波传播和电磁场理论,无线信号处理与微波技术,光纤无线电,广播电视技术,宽带和泛在无线通信等基础及应用研究。

3、自动控制技术

研究内容主要包括:智能优化算法,神经网络信息处理,模糊信息处理,人工智能,智能控制。

4、电子设计与信息系统

研究内容主要包括:FPGA(可编程门阵列)、DSP(数字信号处理)的设计和应用,信息与信号处理系统的设计与实现,EDA(电子设计自动化)设计和应用等。

5、视频图像、语音信息处理

研究内容主要包括:信息理论,图像、视频信号分析、处理与识别,嵌入式图像处理系统设计与开发,语音合成、识别与理解,多媒体信息安全,数字水印技术等基础与应用研究。

6、信号检测与估计

研究内容主要包括:信号的检测、识别、处理及估计,水声信号、天文信号的检测与处理,人工神经网络等的基础与应用研究。

将根据信息工程的需要,科学技术的发展增设其它研究方向。

三、学制及学习年限

全日制工程硕士研究生学制一般为两至两年半,课程学习时间一般为一年,工程实践时间不少于半年,攻读学位的总时间最长不得超过4年。

修完规定学分、论文通过答辩后,由云南大学学位评定委员会审核批准授予工程硕士专业学位,颁发由国务院学位委员会办公室统一制作的工程硕士学位证书,同时获得硕士研究生毕业证书。

四、课程设置及学分要求:

课程学习实施学分制。应获得总学分不少于33学分(含公共课),除必修课程外,选修课程至少6学分。

主要专业课程:工程数学、现代通信原理、现代信号处理、网络通信与交换理论、现代控制系统、电子与通信工程综合实践、工程项目管理、通信工程技术进展、无线通信系统、电子设计自动化(EDA)、软件开发方法与技术、网络通信工程、网络信息安全、地理信息系统及应用、信息系统与集成、数字图像与计算机视觉、专业认证或资格(水平)考试。

实践和学术活动:在校期间,必须参加教学实践一个学期,或工程实践大于六个月;参加学术活动不得少于5次。


主要课程介绍

1、学位基础课

随机过程

现代信号处理

2、学位专业课

信息论与编码

网络通信与交换理论

3、专业选修课

模式识别

数字图像处理

 

随机过程


课程代码:

课程名称:随机过程  

英文名称:  Stochastic Process

学分:3                         开课学期:第1学期

授课对象:信息学院专业硕士研究生    先修课程:概率论

课程主任: 陈建华,教授,博士


课程简介:

随机过程是研究随时间变化的动态系统中随机现象的统计规律的数学学科。随机过程理论在社会科学、自然科学和工程技术的各个领域中都有着广泛的应用。本课程将讨论随机过程的基本概念、泊松过程、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、更新过程以及平稳随机过程,并对上述数学理论在现代电子技术、市场经济的预测与控制、随机服务系统、生物医学工程等领域的应用进行介绍。通过本课程的学习,学生应能提高数学素质,较好地理解随机数学的基本思想,掌握常用随机过程的基本概念,基本理论及分析方法,加强运用随机过程的思想方法开展科研工作和解决实际问题的能力。


课程考核:

考核由期末考试和分组编程实验环节构成

课程最终成绩=编程实验成绩*30%+期末考试成绩*70%;

期末考试采取闭卷考试。


指定教材:

Sheldon M. Ross, Introduction to Probability Models,

人民邮电出版社, 2007

主要参考文献:

[1] 浙江大学数学系,概率论与数理统计(第三版),高等教学出版社,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, 人民邮电出版社, 2007

[4] Edward P.C. Kao, An Introduction to Stochastic Processes, 机械工业出版社, 2003

 

现代信号处理

课程代码:

课程名称:现代信号处理

英文名称:Advanced Signal Processing

学分:3                           开课学期:第2学期

授课对象:信息与通信工程专业、生物医学工程专业硕士研究生    

先修课程:概率论与数理统计,信号与系统,数字信号处理、随机过程

课程主任:张榆锋,教授,博士


课程介绍:

该课程系统介绍随机信号处理的基本原理、算法及其应用。要求学生了解、掌握维纳滤波和卡尔曼滤波、自适应滤波、功率谱估计、阵列信号处理及其在相关领域中的应用。课程注重理论知识的讲解,着重阐述统计信号处理的基本概念、理论分析与应用。教学体现理论、算法与上机编程实现紧密结合的特色,突出在模式识别、语音信号处理、生物医学信号处理、通信信号处理等中的应用实例分析,使学生了解和掌握所学方法在实际问题中的应用,培养学生分析问题和解决问题的能力,为后续科学研究和工程开发奠定基础。本课程包含15个单元实验和2个综合实验,学生在完成理论课程学习的同时,可利用Matlab信号处理工具箱平台完成实验任务,并以PPT文稿形式汇报实验结果。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末考试采取闭卷考试。


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, 清华大学出版社, 2003年2月,ISBN: 7-302-06858-5/TP·5088

[2] 张贤达. 《现代信号处理(第二版)》. 清华大学出版社,2003,ISBN: 9787302060031.

 

信息论与编码


课程代码:

课程名称:信息论与编码  

英文名称:  Information Theory and Coding

学分:3                         开课学期:第1学期

授课对象:信息与通信工程专业硕士研究生    先修课程:概率论,信号与系统

课程主任: 李海燕,副教授,博士


课程简介:

信息论是在长期的通信工程实践中,与概率论、随机过程和数理统计这些数学学科相结合而逐步发展起来的一门新兴科学。它研究通信系统传输信息时如何提高效率以及如何保证可靠性,因此在通信、计算机网络、数字影像等工程实践中都得到了广泛的应用。甚至在日常生活娱乐中的数字影碟机、家庭数字音像系统等都普遍采用了信息论中介绍的纠错编码和数据压缩技术。课程主要介绍信息的概念和度量信息的各种测度;信源编码的基本思想及常用的无失真编码方法;信道、信道容量及信道编码的基本概念。课程还包含程序设计实践环节,通过编程实现对信源数据的压缩或仿真信息在有噪信道中传输时,用信道编码来保证通信的可靠性。既能加深对所学理论的理解,又能培养程序设计能力。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末考试采取闭卷考试。


指定教材:

傅祖芸 编著,《信息论—基础理论与应用》,电子工业出版社,2015

参考书籍

[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] 戴善荣,《信息论与编码基础》,机械工业出版社,2005. 1

[4] 王新梅著,《纠错码—原理与方法》,西安电子科技大学出版社,2001



 

网络通信与交换理论


课程代码:

课程名称:网络通信与交换理论

英文名称: Network communication and Information exchange technology theory

学分:3                         开课学期:第1学期

授课对象:电子与通信工程专业硕士研究生    先修课程:计算机网络

课程主任:丁洪伟,教授,博士


课程简介:

本课程是电子与通信工程专业的一门专业学位课。课程主要介绍计算机网络、通信系统以及交换技术理论。包括计算机网络基本概念、计算机网络典型技术与路由协议、随机多址接入协议、二叉树形冲突分解算法、轮询多址控制协议等MAC层协议,以及协议的实际应用,重点介绍ALOHA协议、载波侦听多路访问(Carrier Sense Multiple Access, CSMA)协议、CSMA/CD协议、CSMA/CA协议,以及典型的随机多址接入协议模型的分析方法;介绍非隔离型、隔离型及改进型二叉树冲突分解算法;介绍门限、完全及限定(K=1)服务方式的轮询控制协议。本课程在系统的理论学习的同时,进行大量的系统建模与仿真练习。目的是使学生更好地理解并掌握计算机通信网络的数学分析手段与实验分析方法,对通信网络建立起系统性的认识。

课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*20%+期末考试成绩*80%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末考试采取闭卷考试。


指定教材:

[1] 逯昭义. 《通信业务量理论与应用》.北京: 电子工业出版社, 2011年7月, 第一版. ISBN:9787121130588


 

模式识别


课程代码:

课程名称:模式识别

英文名称:Pattern Recognition

学    分:2                          开课学期:第1学期

授课对象:信息与通信工程专业硕士研究生      先修课程:概率论、线性代数

课程主任:余映,讲师,博士


课程简介:

本课程是信息与通信工程专业的一门专业选修课。课程主要介绍统计模式识别理论和方法,包括贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、特征提取和选择、以及聚类分析,等等。此外,还介绍人工神经网络的模式识别方法、模糊模式识别、以及模式识别的应用实例。本课程在系统进行理论学习的同时,着重讲述模式识别的基本概念、基本方法和算法原理,注重理论与实践的紧密结合,避免引用过多繁琐的数学推导。目的是使学生掌握模式识别的基本概念和方法,有效地运用所学的知识和方法解决实际问题,为研究新的模式识别理论和方法打下基础。


课程考核:

课程最终成绩 = 平时成绩*30% + 期末考查成绩*70%;

平时成绩由出勤率、课堂表现情况决定;

期末考查成绩采取堂下完成大作业,堂上做陈述报告的方式进行考核。


指定教材:

[1] 边肇祺,张学工等. 《模式识别》. 北京: 清华大学出版社, 2000年1月, 第二版. ISBN:7302010595


 

数字图像处理

课程代码:

课程名称:数字图像处理

英文名称:Digital Image Processing

学分:2                           开课学期:第2学期

授课对象:信息与通信工程硕士研究生      先修课程:计算机图形学

课程主任:袁国武,副教授,博士


课程介绍:

《数字图像处理》是电子、计算机类专业硕士研究生开设的一门专业选修课,是图像、语音信号与信息处理、模式识别与智能信息处理方向学生的必备学习的课程。通过本课程的学习,要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用,培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维,提高实际动手能力和创新能力,为学生进一步学习专业课程奠定基础。通过本课程的学习,学生将达到以下要求:1)牢固掌握图像数字化理论、图像直方图及其应用、傅立叶变换、图像增强的基本算法、图像分割的基本算法、二值图像处理等内容;2)基本掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等;3)了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势;4)能较为熟练地用Matlab或VC++语言编写常用的数字图像处理算法。


课程考核:

课程最终成绩=平时成绩*30%+期末大作业成绩*70%;

平时成绩由出勤率、作业、实验的完成情况决定;

期末大作业采取下列两种方式之一进行:

(1)期末论文;

(2)数字图像处理应用项目分组作业。每一组分别讲解本组所做工作,按照项目难度、完成情况给分。


指定教材:

[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著,阮秋琦等译,数字图像处理(第三版),北京: 电子工业出版社,2011

 


控制工程

简介

(专业代码: 085210)

一、基本情况

控制工程是以控制论、信息论、系统论为基础,以工程应用为主要目的的工程领域,其应用遍及工业、农业、交通、环境、军事、生物、医学、经济、金融和社会各个领域,与机械工程、计算机技术、仪器仪表工程、电气工程、电子与信息工程等领域密切相关。云南大学在2009年就获得了“控制科学与工程”一级学科硕士学位授予权,2012年云南大学又获得了“控制工程”工程硕士授予权。

二、培养目标

本专业培养德智体全面发展,具有本学科较坚实理论基础和较系统深入的专门知识,了解国内外本专业技术现状和发展方向,能熟练应用一门外语进行专业阅读和初步写作,掌握自动化、电子信息技术,具有求实和一定创新精神的应用型、复合型高级工程技术和工程管理人才。

学位获得者应满足下列要求:

学生主要学习控制工程领域的基础理论和专业知识。培养具备扎实的理论基础与专业技能,能从事控制工程及控制系统的研究、分析、设计、开发、维护、测试、集成和应用的高级专门人才。了解并关注本学科最新技术发展动态,掌握必要的科研手段与技能,具备科研论文撰写能力,注重科学素养和学术道德的培养,注重能力的提高。强化获取知识的能力、科学研究能力、实践能力、学术交流能力和创新能力的培养,以保证学生毕业后能在科研工作及生产实践中成为一名优秀的专业人士。

三、学制及学习年限

全日制工程硕士研究生学制一般为两至两年半,课程学习时间一般为一年,工程实践时间不少于半年,攻读学位的总时间最长不得超过4年。

修完规定学分、论文通过答辩后,由云南大学学位评定委员会审核批准授予工程硕士专业学位,颁发由国务院学位委员会办公室统一制作的工程硕士学位证书,同时获得硕士研究生毕业证书。

四、课程设置及学分要求

课程学习实施学分制。应获得总学分不少于30学分(含公共课),除必修课程外,选修课程至少5学分。

五、、研究方向

1、自动控制技术

研究内容主要包括:智能优化算法,神经网络信息处理,模糊信息处理,人工智能,智能控制。

2、通信网络工程

研究内容主要包括:网络通信理论,谱传感与无线电监测,无线传感器网络,传输与交换技术,信源、信道编码和网络编码,网络体系结构与协议,网络质量控制,网络计算,网络信息处理与信息安全,智能电网通信技术,宽带接入技术等的基础理论、技术实现及应用开发。

3、电子设计与信息系统

研究内容主要包括:FPGA(可编程门阵列)、DSP(数字信号处理)的设计和应用,信息与信号处理系统的设计与实现,EDA(电子设计自动化)设计和应用等。

4、信号检测与估计

研究内容主要包括:信号的检测、识别、处理及估计,水声信号、天文信号的检测与处理,人工神经网络等的基础与应用研究。

5、模式识别与智能系统

研究内容主要包括:多媒体信息检索与处理,人工智能,模式识别,神经网络,自适应信号处理与信息系统,嵌入式系统开发,生物语言信息处理、识别、综合合成,智能信息处理和系统开发,医疗信息系统的设计、实现及医疗仪器、设备的网络接入等的基础与应用研究。

6、视频图像、语音信息处理

研究内容主要包括:信息理论,图像、视频信号分析、处理与识别,嵌入式图像处理系统设计与开发,语音合成、识别与理解,多媒体信息安全,数字水印技术等基础与应用研究。