【调剂】太原理工大学(211,双一流)冰雪环境智能检测与应用团队招收2024年调剂研究生...

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公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

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【团队介绍】
       太原理工大学冰雪环境智能检测与应用团队主要从事冰雪环境智能检测技术、特种光纤传感技术、单光子激光雷达与集成应用等方面的研究。团队成员先后承担国家自然科学基金6项,山西省科技重大专项、山西省重点研发计划及企事业单位横向委托课题等30余项;获山西省科学技术奖技术发明二等奖2项、山西省教学成果奖一等奖1项、中国施工企业管理协会科学技术奖科技创新成果二等奖1项。团队自主研制的冰雪情智能监测系统曾装备中国南极科学考察队,并在黄河、黑龙江、额尔古纳河、金沙江、万家寨水利枢纽等多个国家重点水利水电工程设施的冰雪情监测中获得成功应用。
       团队毕业研究生主要就职于中国航天集团第八研究院、西门子(中国)有限公司、中国电子科技集团公司、中国移动通信集团公司、上海兆芯集成电路有限公司、中国水利水电科学研究院、中国电建集团中南勘测设计研究院等大型企事业单位,年薪25-35W。部分毕业生已推荐至中国科学院大学、北京航空航天大学、北京理工大学、东北大学、电子科技大学、大连理工大学等国家985重点大学攻读博士学位。
【导师介绍】
       1. 邓霄:教授、博导(物理学院);招生专业包括,学硕(物理学)、专硕(新一代电子信息技术);e-mail:dengxiao@tyut.edu.cn;导师简介:http://wlxy.tyut.edu.cn/info/1032/1052.htm;
       2. 崔丽琴:副教授、硕导(电子信息与光学工程学院);招生专业包括,学硕(仪器科学与技术、集成电路科学与工程)、专硕(集成电路工程、光电信息工程、仪器仪表工程);e-mail:cuiliqin09@163.com;导师简介:http://oec.tyut.edu.cn/info/1250/4317.htm;
       3. 张丽:副教授、硕导(电子信息与光学工程学院);招生专业包括,学硕(仪器科学与技术、集成电路科学与工程)、专硕(集成电路工程、光电信息工程、仪器仪表工程);e-mail:zhang129li@126.com;导师简介:http://oec.tyut.edu.cn/info/1250/4316.htm;
       4. 杜超:副教授、硕导(电子信息与光学工程学院);招生专业包括,学硕(光学工程、仪器科学与技术、集成电路科学与工程)、专硕(集成电路工程、光电信息工程、仪器仪表工程);e-mail:duchao@tyut.edu.cn;导师简介:http://oec.tyut.edu.cn/info/1250/4546.htm;
【招生要求】
       1. 考生本科专业为自动化类、电子信息类、通信及计算机类、光电及仪器类等相关专业均可申请调剂;
       2. 英语六级通过者优先考虑;
       3. 有科研工作经历、参加过国家级、省级学术竞赛、实践能力强者优先考虑。

       请有调剂意愿的同学以“姓名+本科专业+考研分数”为邮件主题,并将个人详细简历、本科成绩单、考研成绩单、英语四/六级成绩单、获奖证书等相关材料发送至导师联系邮箱,恕不一一在论坛里回复。欢迎有志于科学研究、技术研发的同学踊跃报考!

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16087831-1

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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