职教系统项目开发手册(五) (转)

本文档详细介绍了职教系统项目中的两个核心数据库表:用户表(USERB)与系统表(SYSB)。用户表记录了用户的详细信息,包括用户级别、口令等,并区分管理员与普通用户;系统表则保存了触摸屏及系统的各项参数设置。
职教系统项目开发手册(五) (转)[@more@]

1.2.2.8  表名:USERB  用户

说明:用户信息表

字段名XML:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:Office:office" />

类型

宽度

主键*外键@

约束

控制参数

备注

ID

INT

4

*

非空

 

唯一标识由程序自动生成

UNAME

CHAR

4

 

 

用户名称

 

UJB

CHAR

 

 

 

用户级别

分为管理员与普通用户两种

UPWD

CHAR

8

 

 

用户口令

使用加密存储

JSKIN

INT

4

 

 

程序界面样式

 

JBMP

CHAR

4

 

 

程序背景景图

 

TDA

CHAR

4

 

 

档案

权限分为只读,读写与不可读三种。

TJCK

CHAR

4

 

 

基础库

TSTK

CHAR

4

 

 

试题库

1.2.2.9  表名:SYSB 系统

说明:保存触摸屏及系统参数等

字段名

类型

宽度

主键*外键@

值约束

控制参数

备注

ID

INT

4

*

非空

 

唯一标识由程序自动生成

COMPANY

CHAR

50

 

 

使用单位名称

 

SN

CHAR

80

 

 

注册号

 

TBMP

CHAR

255

 

 

触摸屏背景图

 

TSTL

INT

4

 

 

每月答题数量

 

TDTT

INT

4

 

 

每题答题时间

 

TSKIN

INT

4

 

 

触摸屏程序界面样式

 

TPWD

CHAR

80

 

 

退出触摸屏时的口令

 


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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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