通信与信息系统9733983404.doc
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1、专业名称:通信与信息系统课程编号:S0112020702020 课程名称:现代通信测量仪器 课程英文名称:Test Set in Modern Communication学分: 2 总学时:36课程性质:跨专业选修课 适用专业:通信与信息系统、无线电物理教学内容及基本要求:本课程介绍现代通信领域经常使用的测量仪器,讲授这些仪器的设计原理,使用方法,各项主要技术指标的物理含义,及目前最先进的产品现状。涉及的主要仪器有四大类,包括;1光纤通信测量仪器,主要有光源、光功率计、光时域反射计、光谱分析仪、光纤熔接机等。2数字通信测试仪器,包括PDH误码测试仪、抖动测试仪、SDH分析仪、逻辑分析仪等。3通
2、用基础测试仪,包括数字存储示波器、精密LCR测试仪、程控直流电源、数字万用表等。4微波测量仪器,包括频谱分析仪、网络分析仪、微波信号源、频率计、功率计、噪声系数测试仪等。考试形式: 考查为主学习本课程的前期课程要求:通信原理、光纤通信、微波通信教材及主要参考书目、文献与资料:填写人:陈德智 审核人:郑正奇课程编号:S0112020810001 课程名称:DSP硬件设计方法课程英文名称:DSPs Design Method学分: 2 周学时 总学时:40课程性质:专业选修课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容:1、多维DSP信号分析;2、多维DSP系统建模;3、多维DSP系统的
3、优化;4、DSPs平台;5、DSPs C编译;6、多维DSPs实时系统。基本要求:学生在理解讲课内容的基础上,阅读大量相关论文,从而对基本知识有深入理解和对前沿技术有全面的了解。考核方式及要求:考试。学习本课程的前期课程要求:信号处理。教材及主要参考书目、文献与资料:1TSM320C54xx Datesheet;2TSM320C6000 Datesheet。填写人:姚 萌 审核人:郑正奇课程编号:S0112020810002 课程名称:电信网络课程英文名称:Telecommunication Networks学分: 2 总学时:36课程性质:专业选修课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要
4、求:教学内容:1、电信网体系结构;2、电话网;3、分组交换网;4、数字数据网;5、ATM通信网;6、Internet和IP电话;7. 网络同步技术;8.网络管理技术;9.网络接入技术;10.智能网。基本要求:学生在理解并掌握讲课内容的基础上,阅读一定量相关参考文献,从而对基本知识有深入理解和对前沿技术有全面的了解。考核方式及要求:考试学习本课程的前期课程要求:通信原理、程控交换、网络技术教材及主要参考书目、文献与资料:1电信网技术基础,唐宝民,人民邮电出版社2智能网技术,龚双瑾,人民邮电出版社3现代通信技术,陈显治,电子工业出版社4程控交换与综合业务通信网,乐正友,清华大学出版社填写人:郑正奇
5、 审核人:郑正奇课程编号:S0112020810004 课程名称:高速数据采集和数字系统课程英文名称:DATD COLLECTION AND DIGITAL SYSTEM学分: 3 学 时:54课程性质:专业选修课 适用专业::通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容:数据采集系统的组成、数据处理的类型和任务、模拟信号的数学化处理、传感器技术与传感电路设计、模拟多路开关、测量放大器、采样/保持器、模/数和数/模转换器等芯片的结构原理及应用、数据采集接口技术、数据采集程序设计、数据采集系统的抗干扰技术、数据采集系统设计、智能数字系统设计与制作。基本要求:学生在理解讲课内容的基础上,阅读大量相关
6、文献。独立设计、安装、调试简单的数据采集系统。考核方式及要求:实验部分_数字系统制作、测试 论文 (智能数字系统设计报告)学习本课程的前期课程要求:数字逻辑电路、信号与系统教材及主要参考书目、文献与资料:数据采集与处理技术、数据采集与处理、传感器及其应用、高性能模数与数模转换器件、A/D、D/A转换器接口技术与实用线路、MCS-51系列单片机系统及其应用,单片机应用文集。填写人:张为民 审核人:郑正奇课程编号:S0112020810005 课程名称:光纤通信理论与系统课程英文名称: Theory and System of Optical Fiber Communication学分: 3 周学
7、时 总学时:54课程性质:硕士学位选修课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容:1、光纤传输原理和传输特性;2、半导体光源和光捡测器的工作原理及工作特性;3、光纤放大器的工作原理和性能;4、数字光纤通信系统;5、模拟光纤通信系统;6、光同步数字系列; 7、光波分复用技术及全光网。基本要求:学生在理解讲课内容的基础上,阅读相关论文,参观相关的设备系统,参与可能的实践活动,进而对光纤通信基本理论和系统有较好的理解,对前沿技术有一定的认识。考核方式及要求:考试。学习本课程的前期课程要求:光学原理,通信原理。教材及主要参考书目、文献与资料:1Optical fiber communic
8、ation,电子工业出版社,Gerd Keiser;2FIBER OPTICS -Ttheory and Applications,John Wiley & Sons Ltd.2光纤通信技术,人民邮电出版社,孙学康等3光纤通信,西安电子科技大学出版社,刘增基等填写人:刘锦高 审核人: 郑正奇课程编号:S0112020810010 课程名称:模式识别与神经网络课程英文名称:model recognition & neural network学分: 3 周学时 总学时:54课程性质:硕士学位专业课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容:1、统计模式识别;2、模糊模式识别;3、特征抽
9、取与特征选择;4、模式识别系统;5、人工神经网络。基本要求:学生在理解讲课内容的基础上,阅读大量相关论文,从而对基本知识有深入理解和对前沿技术有全面的了解, 学生分组参加课堂专题讨论。考核方式及要求:考试。学习本课程的前期课程要求:图像处理与图像分析,概率与统计。教材及主要参考书目、文献与资料:1模式识别, 清华出版社;2人工神经网络与模拟进化计算,清华出版社。填写人:任明 审核人:郑正奇课程编号:S0112020810013 课程名称:嵌入式系统课程英文名称:Embedded System学分: 2 周学时 总学时:36课程性质:专业选修课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内
10、容:本课程将花10左右的时间讨论嵌入系统的硬件,以目前占市场份额最大的8051微控制器作为硬件平台,学完后学生能举一反三设计嵌入系统的基本接口。剩下的时间主要讨论与嵌入系统硬件相关性很小的嵌入系统软件技术和软件构件,分三部分:一、大循环软件设计方法;二、简易嵌入式操作系统软件内核设计;三、合作式嵌入系统调度内核和嵌入系统构件。软件平台是C语言。基本要求:认真学完本课程,学生可以在较短时间内写出高质量的简易嵌入系统多任务软件。考核方式及要求:考查学习本课程的前期课程要求:至少学过一种单片机,了解微机原理,牢固的C语言能力。主要参考书目:1. Michael J. Pont: Programmin
11、g Embedded System2. Jean J. Labrosse: Embedded System Building Blocks, Second Edition3. Michael J. Pont : Patterns for Time-Triggered Embedded Systems, Building reliable applications with the8051 family of micro-controllers 4. 中文翻译本:时间触发嵌入式系统设计模式5. Michael J. Pont : Embedded C填写人:毛敏 审核人: 郑正奇课程编号:S01
12、12020810015 课程名称:人工智能课程英文名称:Artificial Intelligence学分: 3 周学时 总学时:54课程性质:硕士学位专业课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容:第一章 人工智能概述- 课前索引- 1.1 人工智能的定义- 1.2 人工智能的发展史- 1.3 人工智能成功的实例- 1.4 人工智能的研究内容- 1.5 人工智能研究的特点- 1.6 人工智能相关文献及网站介绍- 章节小结- 课后思考题、第二章 归结推理方法、- 课前索引- 2.1 归结原理概述- 2.2 命题逻辑的归结- 2.3 谓词逻辑归结法基础- 2.4 归结原理 - 2.
13、5 归结过程控制策略- 2.6 Herbrand定理- 章节小结- 课后思考题 - 课后习题第三章 不确定性推理方法、- 课前索引- 3.1 概述- 3.2 确定性方法- 3.3 主观Bayes方法- 3.4 证据理论(D-S Theory)- 3.5 贝叶斯网络- 章节小结 - 课后思考题 - 课后习题、第四章 知识表示、- 课前索引- 4.1 概述- 4.2 表示观- 4.3 逻辑表示法- 4.4 产生式表示法- 4.5 语义网络表示法- 4.6 框架表示法- 4.7 面向对象的表示法- 4.8 直接型知识表示方法- 4.9 混合型知识表示方法 - 章节小结 - 课后思考题 - 课后习题第
14、五章 机器学习、- 课前索引- 5.1 概述- 5.2 机器学习的分类与基本系统结构- 5.3 符号学习方法- 5.4 实例学习方法- 章节小结 - 课后思考题 - 课后习题 第六章 神经网络、- 课前索引- 6.1 概述- 6.2 前馈型人工神经网络- 6.3 反馈神经网络- 6.4 自组织竞争人工神经网络- 6.5 神经网络在模式识别中的应用- 章节小结- 课后思考题 第七章 自然语言处理、- 课前索引- 7.1 概述- 7.2 句法分析- 7.3 词性标注- 章节小结 - 课后思考题 - 课后习题第八章 智能体基本要求:了解什么是人工智能,什么是知识表示,什么是不确定性推理,什么是机器学
15、习,什么是自然语言处理,什么是智能体。主要掌握多种知识表示的特点及应用领域;不确定性推理的基本方法;机器学习的传统方法与神经网络方法;自然语言处理理论及其应用;智能体及其体系结构。在学习书本知识的同时,利用网络资源,观察人工智能研究发展新动向,了解新成果。考核方式及要求:考试。学习本课程的前期课程要求:离散数学、高级语言程序设计。教材及主要参考书目、文献与资料:1人工智能导论, 清华大学出版社; 2人工智能原理, 清华大学出版社;3人工智能与专家系统,国防科技大学出版社4人工神经网络与模拟进化计算,清华大学出版社;填写人: 杨振亚 审核人:郑正奇课程编号:S0112020810019 课程名称
16、:图像处理与压缩编码课程英文名称:Image Procession and Compression学分: 2 周学时 2 总学时:36课程性质:专业选修课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容:数字图象的基本概念、数值图象处理的基本理论和应用技术、数字图象基本压缩技术、数字图象压缩标准(以JPEG为主)、基本数字图象处理与JPEG压缩软件的实现(大型编程实践作业)、数字图象压缩技术的发展和研究等。基本要求:学生在理解讲课内容的基础上,配合大量阅读,了解数字图象处理和数字图象压缩的基本理论和技术;掌握数字图象压缩标准的框架;具备C+语言的编程能力实现基本的图象压缩(JPEG)编解
17、码的过程;了解目前图象压缩技术的发展,从而对基本知识有深入理解和对前沿技术有全面的了解。考核方式及要求:部分笔试 + 大型编程作业 + 读书报告 (综合)学习本课程的前期课程要求:高等数学、数字信号处理、信息论、概率论、软件设计和编程技术、C+程序设计教材及主要参考书目、文献与资料:1数字图象处理基础朱虹,科学出版社2数据压缩原理与应用美David Salomon,吴乐南 译,电子工业出版社3VC+图象处理程序设计杨淑莹,清华大学出版社4The JPEG Still Picture Compression Standard,Gregory K. Wallace,Multimedia Engin
18、eering Digital Equipment Corporation Maynard,Massachusetts,Submitted in December 1991 for publication in IEEE Transactions on Consumer Electronics填写人: 马 潮 审核人: 郑正奇课程编号:S0112020810020 课程名称:图像分析课程英文名称:Image Analysis学分: 3 周学时 总学时:54课程性质:学位专业必修课 适用专业:通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容:1、图像预处理;2、图像边缘提取与分割;3、纹理分析;4、形状
19、分析;5、图像序列分析;6、场景分析。基本要求:通过本课程的课内学习,课外文献阅读和编写图像分析算法,应掌握图像处理和分析的基本方法,培养学生独立思考、分析和解决具体问题的能力。考核方式及要求:考试。学习本课程的前期课程要求:图像处理,模式识别。教材及主要参考书目、文献与资料:1图像处理与分析, 科学出版社;2图像分析,科学出版社;3计算机视觉的理论和实践,上海交通大学出版社。填写人:黄昶 审核人: 郑正奇课程编号: S0112020810022 课程名称:网络原理与应用课程英文名称: The principle and application of network学分: 2 周学时 总学时:
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