12、基于LabVIEW的本科生教学工作量计算系统设计与实现

基于LabVIEW的本科生教学工作量计算系统设计与实现

1 主程序前端面板设计

在现代教育管理中,教学工作量的计算是一项繁琐且重要的任务。为了提高工作效率,减少人为错误,我们设计并实现了一个基于LabVIEW的本科生教学工作量计算系统。这个系统不仅简化了工作量的计算过程,还提供了一个友好且直观的用户界面。

1.1 用户界面设计

主程序的前端面板是用户与系统交互的主要窗口。为了确保用户体验良好,前端面板设计需简洁明了,同时提供足够的信息供用户操作。以下是前端面板的主要组成部分:

  • 教师基本信息 :包括教师姓名、工号等。
  • 数据导出路径选择 :用户可以选择将计算结果保存到指定路径的电子表格中。
  • 课程教学 :输入课程名称、理论课时、学生人数等信息。
  • 毕业设计与论文 :输入学分、学生人数等信息。
  • 课程设计 :输入学分、班级数量等信息。
  • 实习 :输入学分、班级数量、实习地点等信息。
  • 实验 :输入实验课时、班级数量、实验类型等信息。
  • 总工作量显示 :展示各项工作的详细工作量及总工作量。

通过将界面划分为多个模块,用户可以轻松找到所需功能,确保操作简便高效。 </

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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