一、组合编码器的结构和原理（论文文献综述）
宋晓涛,孙海龙[1]（2022）在《基于神经网络的自动源代码摘要技术综述》文中指出可以帮助软件开发人员快速地理解代码,帮助维护人员更快地完成维护任务.但是,手工编写摘要代价高、效率低,因此人们试图利用计算机自动地为源代码生成摘要.近年来,基于神经网络的代码摘要技术成为自动源代码摘要研究的主流技术和软件工程领域的研究热点.首先阐述了代码摘要的概念和自动代码摘要的定义,回顾了自动代码摘要技术的发展历程,并介绍了生成式摘要的质量评估方法和评估指标;然后分析了神经代码摘要算法的通用结构、工作流程和面临的主要挑战;给出了代表性算法的分类,并对每类算法的设计原理、特点和限制条件进行了分析.最后,讨论并展望了未来神经代码摘要技术的发展趋势和研究方向.
张灏[2]（2021）在《基于深度学习的中文语音合成的研究和实现》文中研究说明语音合成解决的主要任务是将文本信息转化为语音信息,在智能家居、虚拟主播、语音导航、信息播报、阅读教育、娱乐等领域有广泛的应用场景,语音合成是人机交互的重要组成部分之一。近年来,考虑到实际应用场景,合成的中文语音除了表达正确的文字信息还应具有情感风格的多样性,同时降低中文语音合成系统的延时性具有非常重要的应用价值。本文对基于深度学习的中文语音合成技术进行了研究,从中文语音合成质量、中文语音合成系统延时性、多情感风格中文语音等方面研究并实现了基于深度学习的中文语音合成系统,该系统主要由编码器模块、注意力机制、解码器、声码器模块和情感嵌入模块五个部分组成。本文主要研究内容如下:第一,相比于传统语音合成方法,深度学习技术可以大大减少前端文本分析的成本。本文研究中文语音合成相关技术,为了提高语音合成效率和合成语音质量,设计了基于Tacotron2的改进中文语音合成模型一T-LPCNet,对其原理以及每个模块进行重点阐述,特征维度由80维的梅尔谱特征优化为20维的线性预测倒谱系数特征,提高了中文语音合成速度,特征维度减少75%,较好的满足实时性要求,MOS主观评分为3.90。第二,成型的开源中文情感语音数据库较少,通过设计中文语音自动分割技术,创建了基于6种情感:恐惧、愤怒、厌恶、高兴、中性、悲伤的中文情感语音数据集,为后续深度学习模型做准备。第三,设计了两种多风格中文语音合成模型,通过深度学习网络学习到的情感风格特征控制合成不同情感风格的语音。该方法从参考音频中提取语音情感风格特征合成情感风格语音。两种组合模型均获得一定情感语音合成效果,两种组合模型在测试集上MCD值分别达到 9.81 和 9.95。
邱斯晨[3]（2021）在《熔铸与热处理车间调度问题算法研究》文中指出为了实现从制造大国到制造强国的跨越,我国提出了《中国制造2025》十年行动纲领。金属制造业是制造业的重要组成部分。近年来,金属制造业由过去的高增量、大规模的生产方式逐渐转向柔性生产方式,更加注重对市场多样化需求的快速适应。因此,如何有效应对市场多样化需求、如何进一步提高生产效率成为金属制造企业面临的难题。本文对金属制造中的熔铸与热处理车间调度问题进行研究。熔铸和热处理均为金属型材加工的重要工序,在实际生产时面临着排序组合数过大、生产约束较多、生产计划难以制定等问题,导致得出的调度结果很难满足当前实际生产活动的需求。所以需要对车间生产进行科学合理的调度,以缩短订单总完成时间,提高车间生产效率。目前尚缺乏用于求解复杂车间调度问题的成熟算法和模型,因此本文在求解算法上寻求新的尝试,提出了基于深度强化学习的求解算法对熔铸与热处理车间调度问题进行求解。在本研究中,为了使熔铸与热处理车间调度问题更加贴近实际生产,考虑了机器准备时间和批处理两个约束,并以最小化最大完工时间为目标。本文的主要工作如下:首先对熔铸与热处理车间调度问题进行研究,明确问题的目标函数和约束目标,建立熔铸与热处理车间调度问题的数学模型,并设计了解的编码和解码方法。然后分别提出了用于求解熔铸与热处理车间调度问题的端到端算法和改进局部搜索算法。其中端到端算法使用基于编码器-解码器结构的网络模型,并使用带基线的REINFORCE算法对模型进行训练,训练好的端到端模型可以输入问题实例信息直接输出问题的解,具有求解速度快的优点。而改进局部搜索算法则使用基于自注意力机制的网络模型,通过改进的Actor-Critic算法对模型进行训练,训练好的模型可以在迭代搜索过程中对解的选择进行指导,具有较强的全局寻优能力。最后进行实验验证所设计的两个算法的有效性和可行性,并与常见的车间调度算法进行对比,对比实验表明本文所设计的端到端算法虽然其求解效果没有超过传统的元启发式算法但可以在极短时间内给出较优的结果,而改进局部搜索算法则可以在较短时间内获得比传统的元启发式算法更优的结果。两个算法均具有较强的泛化能力,模型一旦训练完成,可以对在同一分布的所有问题实例进行求解,而无须重新进行训练,而且两个算法可以结合使用以进一步提高对问题的求解质量。
陈敏鑫[4]（2021）在《基于降维和深度学习方法的温度分布重建》文中研究指明当前,化石燃料燃烧仍然是我国电力生产的主要形式。随着“碳达峰”以及“碳中和”目标的提出,火力发电行业面临着严峻的挑战。深入挖掘燃烧过程中的节能减排潜力是实现化石能源清洁利用的有效手段,也是火力发电行业实现绿色转型发展的必由之路。在燃烧过程中,温度表征了能量转化与传输的状态。快速、准确地获取温度信息有利于优化燃烧状态、提升燃烧效率、控制污染物生成。因此,开展温度分布信息检测的相关研究工作有着积极的现实意义。围绕使用少量温度测量数据即可快速、准确地获取温度分布信息的研究目标,本文的研究内容如下:（1）提出基于降维和深度学习方法的温度分布重建算法。在梳理现有温度分布信息检测方法的基础上,分析不同方法的优点与不足。借鉴现有方法研究经验并结合实际温度分布检测需求,将数据降维方法以及深度学习方法引入温度分布重建研究工作,结合计算方法以及测量方法的优点,提出了全新的温度分布重建算法。应用典型温度分布数值模型计算数据以及甲烷燃烧仿真模型计算数据对重建算法的有效性和实用性进行分析与论证。结果表明,本文所提算法应用少量温度测量数据即可快速、准确地实现温度分布重建,证明了将重建算法应用于温度分布信息检测工作的可行性。（2）提出温度分布重建计算参数优化方法。在确定温度分布重建算法的有效性后,为了进一步提升算法精度以及算法稳定性,应用甲烷燃烧模拟仿真数据以定性或者定量的方式,对重建计算过程中的特征向量数目、核心张量维数等关键参数进行分析与优化,确定了重建计算参数与重建精度之间的关系,建立了重建计算参数优化方法。计算参数优化后,重建算法的计算精度以及稳定性有了明显提升。（3）针对先验数据存在偏差的问题,完善温度分布重建算法计算流程。分析在先验数据与实验数据存在偏差的情况下,应用所提算法进行温度分布重建计算的意义。并针对这一问题优化重建计算步骤,完善温度分布重建算法计算流程,提升算法处理实际问题的能力。在此基础上,将实验数据应用于重建计算过程,分析重建算法在甲烷燃烧温度分布重建工作中的计算效果。对比重建数据与实验数据可知,在先验数据存在偏差的情况下,算法同样能够较为准确的获取温度分布数据,说明了重建算法在实际中的实用价值。综上所述,本文研究并建立了基于降维和深度学习方法的温度分布重建算法。实现了使用少量温度测量数据即可快速、准确地获取温度分布信息的研究目标,为温度分布信息检测问题提供了新的解决思路。
洪杨[5]（2021）在《气吸式小区排种器株距电控系统设计》文中研究表明农业是我国根本经济支柱之一,粮食的生产是国家极其重视的。提高农作物的产量与质量一直都是农业问题的核心,特别在疫情这段时间尤为明显。种子作为具有生命力的特殊生产资料,其质量的好坏直接关系到粮食的生产量,因此推广应用良种、改善播种方式是提高生产发展的有力途径,间接决定了农业生产结构和水平。本文针对传统播种机出现的地轮打滑、漏播及控制精度低等问题,设计出一套基于西门子S7-200 SMART可编程控制器的气吸式小区排种器株距电控系统。首先选用专门的传感器检测播种机的前进速度,传感器将脉冲信息传给PLC进行处理分析,PLC输出命令给步进电机驱动器用以控制电机的启动、停止、速度和行进距离,添加多组步进电机驱动模块单独控制每个排种器的作业。同时,在步进电机上方安装霍尔元件来确定电机当前位置,PLC接收霍尔信号后,驱动排种器到达零点位置以此达到排种行一致的目的。在驾驶位上安装控制器触摸屏,可以根据实际要求设置作业速度和株距等变量,丰富了人机交互体验。最后根据西门子可编程控制器的特点,利用STEP 7-Micro/WIN V4.0软件完成对控制系统梯形图程序的编写,实现了对采集模块、驱动模块和人机交互模块的协调控制,显着地提高了排种器的控制精度。在排种器株距电控系统完成后,选用“青杂三号”大白菜种子为实验对象并将机器移至JPS-12试验台和田间进行实际检验。在台架单因素试验中,当转速在25～30r/min,真空度2.5～3k Pa区间时,排种器的各项性能指标均为优秀;在多因素组合实验中,当转速为20r/min,真空度2.2k Pa时,排种性能达到最佳,合格指数为93.02%,重播指数则3.41%,漏播指数仅有2.79%。而田间实验由于阻力和环境因素,各项性能指标大都低于实验室水平,不过结果较为接近,符合国家农作物单粒精量播种质量指标要求。
来文豪[6]（2021）在《基于多光谱波段选择的煤矸石识别和快速检测研究》文中提出煤炭在中国当前的能源中有着非常重要的角色,尽管近年来,煤炭在能源中的比例逐步下降,但煤炭的消耗量仍有所增加。这意味着,在未来相当长的一段时间,中国每年需开采大量的煤炭,需加强煤矿现代化建设。随着人工智能等信息技术的快速发展,煤矿的智能化建设也被提上日程。如:2020年3月,发改委等8部门共同发布指导意见,以推动和加快煤矿智能化建设。煤矸石分离是煤炭开采过程中重要步骤,实现智能选煤不仅能提高生产效率,推进煤矿智能化建设,并且对煤炭的清洁高效利用也有重要意义。将多光谱成像技术联合深度学习,从实验手段和数据分析方法上研究煤矸石智能分离中的识别和定位。本文研究内容如下:1、构建一个深度无监督模型,获取煤和煤矸石的二维光谱图像的学习特征。改进卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）分类模型结构,设计一个无监督特征学习模型,称为二维自编码器（2 Dimensional Auto-encoder,2D-AE）,以端到端的方式获得学习特征。只需训练一个模型,就可获得所采集的多光谱数据各波段光谱图像的学习特征。设计的2D-AE输入分辨率为408×204,编码后的学习特征长度为64。此外,实验表明对于2D-AE模型,引入批归一化也可以改善模型的训练性能。2、把煤和煤矸石混合也作为一类,揭示不同波段光谱图像采用不同特征描述算子在不同机器学习算法下的可分性。机器学习算法CART、AdaBoost、RF和SVM用于煤、煤矸石以及煤和煤矸石混的识别,SVM的参数由MVO算法设定,AdaBoost和RF中弱学习机数分别设为175和60。人工特征选用HOG、SIFT和LBP。实验独立重复多次,每次数据随机划分,结果取平均值。结果显示,同一算法采用不同的特征,其最大平均识别准确率对应的波段存在差异;不同算法使用同一特征,其最大平均识别准确率同样存在差异。采用2D-AE学习特征,CART、AdaBoost、RF和SVM的识别结果相对最优。3、组合波段的选择。把最佳指数（Optimum Index Factor）结合可分性从25个波段选出3个,组合成伪RGB,用于煤矸石检测研究。实验中,3个波段组合的OIF平均值最大为11.138,对应的组合波段为7、12和23,且包含波段12（采用2D-AE特征,波段12可分性相对好）,因此,把波段[7,12,23]组合视为最佳组合。4、将YOLO-V4用于煤矸石识别和定位研究,其输入分辨率分别设为416×416、512×512和608×608。结果显示,其输入分辨率越大,煤矸石检测的平均精度（Average Precision,AP）越大,但时间消耗也相对增加。非极大值抑制联合置信度阈值过滤预测的冗余边界框（False Positive,FP）。通过实验研究,非极大值抑制交并比设为0.4,置信度阈值设为0.25。输入分辨率设为416、512和608时,煤矸石检测的AP分别为89.94%、91.37%和95.51%。此外,YOLO-V3和SSD也用于煤矸石检测,结果显示,YOLO-V4的检测精度相对最优。5、改进YOLO-V4,记为V4.1,实现煤矸石准确、更高效的识别和定位。改进后的模型头部采用两种刻度的网格,分别为17×17和51×51。针对多光谱图像分辨率小,改进模型输入分辨率为408×408。实验发现,V4.1锚框（Anchor Box）的数设置为2、3和4时,煤矸石检测的AP以及时间消耗差别不大。为减小模型复杂度,V4.1锚框设为2,对应的煤矸石的检测AP为95.31%,115张测试图片的检测用时为3.8327秒,远小于采用608×608输入的YOLO-V4的7.871秒。6、设计一个轻量模型,实现煤矸石更快速识别和定位。为实现煤矸石更快速的检测,设计轻量模型,主干网络相对更浅和更窄,采用更小的输入分辨率。在204×204输入分辨率下,115张测试图片的检测用时仅为1.255秒,过滤预测冗余边界框后,煤矸石的检测AP值为91.91%,这优于采用416×416输入的YOLO-V4的89.94%。图[76]表[25]参[175]
范禄源[7]（2021）在《自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统》文中进行了进一步梳理自驱动关节臂坐标测量机在工作过程中,对自身重复定位精度和动态测量精度要求都比较高,因此需要对其各个关节末端的编码器进行高精度实时测量,以及对六个关节的电机进行高精度同步控制。为了保证自驱动关节臂坐标测量机的测控系统具有很好的同步性、稳定性和实时性,本文参考六自由度串联式机器人的测控系统,对自驱动关节臂坐标测量机的双关节同步测控系统展开研究,为最终实现其整体测控系统奠定基础。首先介绍了自驱动关节臂坐标测量机的整体结构、工作原理、运动学模型和轨迹规划,在此基础上确定了以“FPGA+STM32”架构作为其测控系统中运动控制器的核心,并介绍了自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统的框架、技术指标和各部分需要完成的功能。选择表贴式三相永磁同步电机作为自驱动关节臂坐标测量机各个关节的闭环伺服型驱动器件,介绍了该电机的基本结构、工作特点和不同坐标系下的数学模型,详细分析并确定了单个表贴式三相永磁同步电机的三闭环控制控制策略,在MATLAB/Simulink中搭建了两个表贴式三相永磁同步电机同步控制系统仿真模型。根据自驱动关节臂坐标测量机测控系统的性能需求,设计了以“FPGA+STM32”架构为核心的运动控制器总体硬件系统及相关电路,主要包括FPGA最小系统电路、关节末端编码器采集电路、CAN总线通信接口电路、串口通信接口电路、STM32最小系统电路、电机驱动信号接口电路、功率驱动电路、电流采样电路、控制与反馈信号接口电路。同时在FPGA开发软件中设计了关节末端编码器的数据采集、两个表贴式三相永磁同步电机的同步控制、通信等模块的程序,在STM32开发软件中设计了单个表贴式三相永磁同步电机基于id=0矢量控制策略的三闭环控制程序,在上位机软件LabVIEW中设计了相关程序。最后搭建了关节末端编码器数据采集和两个表贴式三相永磁同步电机同步控制实验平台,并进行了性能验证实验。根据实验结果可知,关节末端编码器数据采集程序中抗扰动模块能够有效滤除干扰和噪声,FPGA与采样频率1MHz的16位NIUSB-6229数据采集卡对同一个编码器采集的数据完全吻合,两个表贴式三相永磁同步电机同步控制程序具有很好的实时性和同步性,关节转动的角度误差在允许范围之内。本文设计的自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统具有很好的稳定性、实时性和同步性。图[64]表[6]参[83]
耿祎雯[8]（2021）在《基于深度学习的推荐系统的研究》文中进行了进一步梳理推荐系统在缓解网络快速发展而出现的“信息过载”问题上节省了用户筛选信息时的时间和精力。本课题选择应用最多推荐方法之一的协同过滤方法中的概率矩阵分解方法,因为其预测评分与实际评分间的误差更小,推荐更精准,但是也存在着冷启动和数据稀疏的问题。随着深度学习的深入研究,其能够深层次挖掘物品特征的优点逐渐用在推荐系统中以缓解这两个问题。本课题主要研究内容如下:为了改善传统推荐方法中的不足之处,并保留其在预测评分上的优势,本课题使用堆叠降噪自编码器与概率矩阵分解混合的方法进行推荐。使用传统协同过滤推荐方法中的概率矩阵分解处理评分矩阵,得到一个用户矩阵和一个物品矩阵。然后利用深度学习方法中的堆叠降噪自编码器训练物品矩阵,挖掘深层次的物品特征,为预测出更准确的评分打下基础。接着把用户隐向量组成的用户矩阵与堆叠降噪自编码器处理过的物品隐向量组成的物品矩阵相乘,得出的向量内积即为预测的评分,将预测评分排名前十项的商品推荐给用户。最后对比本课题改进的混合推荐方法与其他推荐方法,分析优异之处。课题使用开源数据集进行实验,准确度和均方根误差作为评价标准。实验结果表明,本课题使用的混合推荐方法较仅使用传统推荐方法或是使用降噪自编码器方法的精确度更高,误差更小,证明混合推荐方法结合了概率矩阵分解方法在缓解冷启动问题的同时准确预测评分的特点与堆叠降噪自编码器挖掘物品更深层次的特征、优化隐向量的优势,提升了推荐效果。
吉巧丽[9]（2021）在《基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究》文中认为仿人机器人是指外形与功能和人类相似,并具有一定程度移动、感知、学习、情感交流等功能的智能机器人。这是一个融合机械电子、计算机科学、人工智能、传感及驱动技术等多门学科的高难度研究方向,也是目前仿生机器人技术研究中具有挑战性的难题之一。仿人机器人的研究不仅在教育、医疗护理、特种作业等领域有着广泛的应用前景,而且可以推动仿生学、人工智能学、计算机科学、材料科学等相关学科的发展,因此具有重要的研究价值和深远的科学意义。随着研究水平的不断提高,双足机器人在行走速度和能效方面性能有所提升,但其综合性能和人类的高效、动态行走依旧有很大差距,这也限制了其进一步的应用。人能够在低能耗下实现不同的行走步态,且在较大外部干扰的情况下依旧能保持稳定性,从而为提高双足机器人的综合性能提供了天然的学习蓝本。研究表明,人行走过程中足踝蹬地的输出功率占身体质心消耗总功率的80%以上,而多数双足机器人主要利用髋关节和膝关节作为动力源,因此髋关节和膝关节输出功率较大,足踝关节输出功率较小,导致其在双足机器人行走中的重要作用未被深入研究。本文针对当前双足机器人未充分利用足踝蹬地实现高效行走步态的关键问题,研制了具有足踝蹬地功能的电气混合平面型双足机器人,利用MATLAB/Simulink研究了足踝蹬地扭矩与蹬地时机对双足机器人行走速度和能量效率的影响规律,搭建了双足机器人的控制系统并测试了其足踝蹬地性能,基于遗传算法获得了最优速度和能效下仿生双足机器人的足踝蹬地扭矩曲线参数。主要研究结果如下:（1）双足机器人的结构设计与控制系统搭建。基于人体足踝生物力学原理设计了具有足踝蹬地功能的电气混合平面型双足机器人,搭建了辅助平台以及相应的关节伺服控制系统。其中,髋关节和膝关节均采用电机驱动方式,踝关节采用双作用气缸的驱动方式。关节伺服控制系统主要利用数据采集卡实现控制层、驱动层、执行层和传感层之间数据的采集与控制指令的传输。（2）足踝蹬地对双足机器人行走步态的仿真分析。研究了步长、足踝蹬地组合（蹬地扭矩和蹬地时机）对双足机器人行走速度和能量效率的影响规律。结果表明,在蹬地高度一定的情况下,两腿间夹角（即步长）分别为40°、50°和60°时,双足机器人的行走速度均随蹬地扭矩的增加而增加,运动能耗的变化趋势较平稳。为了使双足机器人获得高经济性的行走步态,蹬地扭矩和蹬地高度需要相互配合,结果表明,当步长为50°,蹬地扭矩为30 N·m,蹬地高度为20 cm时,双足机器人步态的经济性最高且表现出较好的类人动力学特性。（3）双足机器人控制系统有效性验证与运动协调性分析。利用MATLAB/Simulink搭建了控制程序并在外部模式下实现实时通讯,采用带有抛物线过渡的线性函数的轨迹生成方法规划了髋关节和膝关节的运动轨迹,结果表明,髋关节和膝关节可以较好的跟踪规划轨迹。建立了控制踝关节运动的有限状态机,获得了三种蹬地角下控制踝关节运动的气缸的电磁阀控制指令。对机器人运动协调性进行了调试,结果表明,双足机器人可以有效的跟踪规划轨迹且足踝关节表现出明显的蹬地动作。（4）双足机器人物理样机足踝蹬地运动性能测试。搭建了平面型双足机器人的辅助平台,安装了便于机器人落地调试的升降装置,建立了机器人动力学模型和双足机器人的整体控制系统框图。解决了调试过程中出现的通讯中断、辅助臂结构不稳定和足底模块难以反馈触地信号等问题,最终获得了一种最优的足踝蹬地组合使双足机器人实现行走,并分析了其关节运动规律和足踝蹬地时功率曲线。（5）仿生双足机器人足踝蹬地扭矩曲线参数优化分析。利用MATLAB/Simulink搭建了控制器模型和优化算法。基于遗传算法,以行走距离和能耗为目标函数,获得了最优的足踝蹬地扭矩曲线参数。结果表明,当参数组合分别为P=[8,2,8,15°,53°]和P=[4,8,6,15°,55°]时,双足机器人的行走距离最长为38.68 m,能耗最低为0.7。此外,对不同运动速度下足踝蹬地扭矩和功率等进行了对比分析,探究了足踝蹬地扭矩和蹬地时机对仿生双足机器人行走速度和能量效率的影响规律。
王国栋[10]（2021）在《基于FPGA的LDPC编译码研究与设计》文中进行了进一步梳理低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC）码凭借自身拥有的较低误码率特点,如今随着5G和卫星通讯技术的发展,逐渐获得重视。本文以空间数据咨询委员会（Consultative Committee for Space Data System,CCSDS）提出的用于近地空间通信的（8176,7154）LDPC码为对象,研究LDPC码的编译码算法性能,并选择性能优异且运算复杂度较低的算法,完成LDPC编码器和译码器的硬件设计。本文首先研究了LDPC码的基本理论,分为LDPC码的概念、构造和经常使用的编译码算法等。接着在MATLAB上设计了编译码仿真模型,重点研究（8176,7154）LDPC码的性能。根据该LDPC码的生成矩阵具有准循环的特点,编码过程采取使用生成矩阵设计的算法,使用循环移位寄存器实现了生成矩阵的存储,并设计出编码算法核心逻辑电路。译码过程则通过仿真计算出几种不同算法处理结果的误码率,然后结合硬件实现的复杂度分析比较,最终选择了性能优越并且复杂度较低的归一化最小和（Normalized Min-Sum,NMS）算法。然后针对该算法校验结点消息处理算法公式中的尺度因子不确定的情况,结合在硬件实现中数据采用的量化方案,提出了一种随译码迭代次数改变选择不同尺度因子参与运算的修正算法设计。在不同信噪比下的仿真表明,可变尺度因子的NMS译码算法表现出更好的译码性能,然后完成改进NMS算法中用于处理校验以及变量结点信息部分的逻辑电路设计。根据已选择的算法设计出逻辑电路后,在FPGA上完成LDPC码编译码器的硬件实现。为了提高编译码器的速度,实现方案中均含有并行数据处理设计。使用Vivado软件中的仿真工具进行软件仿真,在频率为200MHz的工作时钟下,编码器测得接近80Mbps的吞吐率,而译码器为2.5Mbps。最后基于AX7020开发版和Microsoft Visual Basic6.0软件设计上位机搭建联合测试系统,在不同信噪比下测得的结果证明编译码器的功能正常。本文设计的LDPC编译码器具有算法设计简单的特点,可以完成正常的编译码工作,对于其他LDPC码的研究具有一定的参考价值。
二、组合编码器的结构和原理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、组合编码器的结构和原理（论文提纲范文）
（2）基于深度学习的中文语音合成的研究和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 语音合成的研究现状 |
| 1.3.1 物理语音合成方法 |
| 1.3.2 基于波形拼接的语音合成技术 |
| 1.3.3 基于统计参数的语音合成技术 |
| 1.3.4 基于深度学习的语音合成技术 |
| 1.3.5 中文语音合成技术 |
| 1.4 研究内容及论文结构安排 |
| 1.4.1 研究内容概述 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第二章 语音合成和深度学习的理论分析 |
| 2.1 语音信号处理 |
| 2.1.1 预加重 |
| 2.1.2 傅里叶变换 |
| 2.1.3 梅尔倒谱系数特征提取 |
| 2.1.4 线性预测倒谱系数特征提取 |
| 2.2 语音质量评价 |
| 2.2.1 主观评测 |
| 2.2.2 客观评测 |
| 2.3 深度学习基础 |
| 2.3.1 深度神经网络 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 序列到序列网络模型 |
| 2.3.5 注意力机制 |
| 2.3.6 深度学习框架 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 基于Tacotron2的中文语音合成改进模型T-LPCNet |
| 3.1 基于Tacotron2的中文语音合成 |
| 3.2 T-LPCNet模型构建 |
| 3.2.1 文本转化器 |
| 3.2.2 编码器 |
| 3.2.3 注意力机制 |
| 3.2.4 解码器 |
| 3.2.5 损失函数设计 |
| 3.2.6 声码器——LPCNet |
| 3.3 实验环境与配置 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 实验数据准备 |
| 3.3.3 实验参数设置 |
| 3.4 实验结果与讨论 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 多风格中文语音合成 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 T-LPCNet和GST相结合的中文语音合成模型 |
| 4.3 T-LPCNet和VAE相结合的中文语音合成 |
| 4.4 情感数据库的设计和构建 |
| 4.4.1 情感获取方式 |
| 4.4.2 情感语料库 |
| 4.4.3 情感语音的录制 |
| 4.4.4 VAD切片 |
| 4.4.5 语音标注与文本处理 |
| 4.5 实验环境和实验配置 |
| 4.6 实验结果分析 |
| 4.7 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）熔铸与热处理车间调度问题算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车间调度问题的研究现状 |
| 1.2.2 机器学习方法在组合优化领域的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 车间调度问题 |
| 2.1.1 车间调度问题的概念 |
| 2.1.2 车间调度问题的特点 |
| 2.2 深度学习 |
| 2.2.1 深度学习的基本概念 |
| 2.2.2 循环神经网络 |
| 2.2.3 注意力机制 |
| 2.2.4 Seq2Seq模型 |
| 2.3 强化学习 |
| 2.3.1 强化学习概述 |
| 2.3.2 马尔科夫决策过程 |
| 2.3.3 强化学习方法分类 |
| 2.3.4 基于值函数的学习方法 |
| 2.3.5 基于策略函数的学习方法 |
| 2.3.6 演员-评论家算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 熔铸与热处理车间调度问题建模 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 符号及含义 |
| 3.3 模型建立 |
| 3.4 编码与解码 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 求解MHSP的端到端算法设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 编码器 |
| 4.2.2 解码器 |
| 4.3 模型训练 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 求解MHSP的改进局部搜索算法设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MDP建模 |
| 5.3 模型构建 |
| 5.4 模型训练 |
| 5.5 算法流程 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 实验验证 |
| 6.1 实验环境 |
| 6.2 实验数据和参数设置 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于降维和深度学习方法的温度分布重建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 现有温度分布信息获取方法 |
| 1.2.1 温度分布信息计算方法 |
| 1.2.2 温度分布信息测量方法 |
| 1.2.3 现有方法存在的问题 |
| 1.3 数据降维与深度学习方法研究现状 |
| 1.3.1 数据降维方法研究现状 |
| 1.3.2 深度学习方法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 温度分布重建算法研究 |
| 2.1 燃烧过程数值仿真研究 |
| 2.2 二维温度分布重建算法研究 |
| 2.2.1 基于主成分分析的温度数据重建算法研究 |
| 2.2.2 基于自编码器的温度数据降噪算法研究 |
| 2.2.3 二维温度分布重建算法 |
| 2.3 三维温度分布重建算法研究 |
| 2.3.1 基于塔克分解的温度数据重建算法研究 |
| 2.3.2 三维温度分布重建算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于数值实验的重建算法验证分析 |
| 3.1 二维温度分布重建分析 |
| 3.1.1 单峰对称温度分布模型重建 |
| 3.1.2 单峰偏置温度分布模型重建 |
| 3.1.3 双峰偏置温度分布模型重建 |
| 3.1.4 三峰偏置温度分布模型重建 |
| 3.2 三维温度分布重建分析 |
| 3.2.1 双峰三维温度分布模型重建 |
| 3.2.2 三峰三维温度分布模型重建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于仿真数据的重建算法验证分析 |
| 4.1 甲烷燃烧值班火焰 |
| 4.2 数值仿真模型设置 |
| 4.3 数值仿真计算结果分析 |
| 4.4 温度分布重建研究数据获取 |
| 4.5 仿真数据重建分析 |
| 4.5.1 二维温度分布重建 |
| 4.5.2 三维温度分布重建 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 重建算法关键参数优化研究 |
| 5.1 二维温度分布重建计算参数分析 |
| 5.1.1 降噪自编码器优化效果分析 |
| 5.1.2 特征向量对初步重建精度的影响研究 |
| 5.1.3 测点数量对初步重建精度的影响研究 |
| 5.1.4 测点布置方式对初步重建精度的影响研究 |
| 5.1.5 二维温度分布重建算法的优化效果分析 |
| 5.2 三维温度分布重建计算参数分析 |
| 5.2.1 核心张量维数对初步重建精度的影响研究 |
| 5.2.2 三维温度分布重建算法的优化效果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 实验数据重建分析 |
| 6.1 实验数据重建前处理 |
| 6.1.1 实验数据重建问题分析 |
| 6.1.2 实验数据重建参数前处理研究 |
| 6.2 实验数据重建结果分析 |
| 6.2.1 实验数据二维温度分布重建分析 |
| 6.2.2 实验数据三维温度分布重建分析 |
| 6.3 实验数据重建计算流程总结 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）气吸式小区排种器株距电控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 精密排种器发展现状 |
| 1.2.1 国外精密排种器发展现状 |
| 1.2.2 国内精密排种器发展现状 |
| 1.3 研究目的和研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本文创新点 |
| 第二章 气吸式排种器电控系统总体方案设计 |
| 2.1 小区播种模式 |
| 2.1.1 小区种植模式 |
| 2.1.2 2BQS-4 型精密播种机简介 |
| 2.2 气吸式排种器主要结构与工作原理 |
| 2.2.1 气吸式排种器的主要结构 |
| 2.2.2 气吸式排种器的工作原理 |
| 2.3 驱动电机的选型和分析 |
| 2.3.1 驱动电机的选型 |
| 2.3.2 驱动电机的原理与分析 |
| 2.4 系统总体方案设计 |
| 2.4.1 系统结构设计 |
| 2.4.2 系统工作流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 排种器株距电控系统硬件设计 |
| 3.1 排种器株距电控系统硬件组成 |
| 3.2 速度采集模块 |
| 3.2.1 车速探测传感器选型 |
| 3.2.2 增量式旋转编码器的安装 |
| 3.2.3 增量式旋转编码器的工作原理 |
| 3.3 排种控制模块 |
| 3.3.1 可编程控制器的选型 |
| 3.3.2 PLC的构成 |
| 3.3.3 PLC的工作原理 |
| 3.4 步进电机驱动模块 |
| 3.4.1 步进电机驱动器 |
| 3.4.2 驱动控制过程原理分析 |
| 3.4.3 驱动电机同步设计 |
| 3.5 人机交互模块 |
| 3.6 硬件抗干扰设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 排种器株距电控系统软件设计 |
| 4.1 编程语言及开发环境介绍 |
| 4.2 系统I/O分配设计 |
| 4.3 播种机测速模块软件设计 |
| 4.4 电机驱动模块软件设计 |
| 4.5 人机交互模块软件设计 |
| 4.6 软件抗干扰设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 试验与分析 |
| 5.1 室内台架试验 |
| 5.1.1 JPS-12 试验台介绍 |
| 5.1.2 试验材料 |
| 5.1.3 性能评价指标 |
| 5.1.4 单因素排种试验 |
| 5.1.5 多因素正交试验 |
| 5.2 室外田间试验 |
| 5.2.1 实验环境介绍 |
| 5.2.2 转速变量试验 |
| 5.2.3 真空度变量试验 |
| 5.3 试验结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 全文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于多光谱波段选择的煤矸石识别和快速检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 用于煤矸石分离的“识别”研究现状 |
| 1.2.2 多光谱成像技术及其应用研究现状 |
| 1.2.3 目标检测研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 论文章节结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 实验设备及相关理论知识 |
| 2.1 多光谱系统及数据采集和标注 |
| 2.1.1 煤矸石多光谱数据采集系统 |
| 2.1.2 煤矸石多光谱数据采集 |
| 2.1.3 煤和煤矸石边界框标注 |
| 2.2 图像的特征描述 |
| 2.2.1 学习特征描述 |
| 2.2.2 HOG人工特征理论 |
| 2.2.3 SIFT人工特征理论 |
| 2.2.4 LBP人工特征理论 |
| 2.3 多光谱图像煤矸石识别算法 |
| 2.3.1 分类回归树 |
| 2.3.2 随机森林 |
| 2.3.3 自适应提升 |
| 2.3.4 多元宇宙优化的支持向量机 |
| 2.4 YOLO目标检测及相关理论 |
| 2.4.1 卷积神经网络理论 |
| 2.4.2 经典卷积神经网络架构 |
| 2.4.3 YOLO目标检测理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多光谱单波段的煤矸石识别研究 |
| 3.1 实验数据准备 |
| 3.2 2D-AE模型设计与训练 |
| 3.2.1 2D-AE模型设计 |
| 3.2.2 2D-AE模型训练 |
| 3.3 基于2D-AE学习特征的煤矸石识别研究 |
| 3.3.1 RF和AdaBoost最佳参数 |
| 3.3.2 基于MVO的SVM参数优化 |
| 3.3.3 多光谱各波段煤矸石识别研究 |
| 3.3.4 分析与讨论 |
| 3.4 基于人工特征的煤矸石识别研究 |
| 3.4.1 SIFT特征煤矸石识别研究 |
| 3.4.2 LBP特征煤矸石识别研究 |
| 3.4.3 HOG特征煤矸石识别研究 |
| 3.4.4 分析与讨论 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 组合波段选择及煤矸石检测研究 |
| 4.1 最佳指数组合波段选择理论 |
| 4.1.1 最佳指数理论 |
| 4.1.2 相关性分析及相关系数的计算 |
| 4.1.3 光谱图像标准差 |
| 4.1.4 煤和煤矸石最佳指数分析 |
| 4.1.5 组合波段选择 |
| 4.2 基于YOLO-V4的煤矸石检测研究 |
| 4.2.1 实验数据选择和划分 |
| 4.2.2 检测模型性能评价指标 |
| 4.2.3 模型参数选择及初始化 |
| 4.2.4 最佳训练Epoch设定 |
| 4.2.5 基于YOLO-V4的煤矸石检测研究 |
| 4.2.6 其它检测模型的煤矸石检测研究对比 |
| 4.2.7 实验结果与分析 |
| 4.3 检测结果的FP抑制研究 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 基于置信度的FP抑制 |
| 4.3.3 非极大抑制FP |
| 4.3.4 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于改进模型的煤矸石快速准确检测研究 |
| 5.1 改进YOLO-V4的煤矸石检测研究 |
| 5.1.1 改进模型的Backbone的设计 |
| 5.1.2 改进模型的Neck的设计 |
| 5.1.3 改进模型的参数设置研究 |
| 5.1.4 基于改进模型的煤矸石检测研究 |
| 5.1.5 改进后的模型检测结果对比 |
| 5.1.6 实验结果与讨论 |
| 5.2 煤矸石快速检测模型的设计与研究 |
| 5.2.1 主干网路的轻量设计 |
| 5.2.2 检测模型的Neck轻量设计 |
| 5.2.3 轻量检测模型的训练 |
| 5.2.4 基于轻量模型煤矸石检测研究 |
| 5.2.5 轻量模型煤矸石检测对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 主要创新 |
| 6.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读博期间主要科研成果 |
（7）自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 六自由度串联式机器人测控系统的研究现状 |
| 1.2.2 运动控制器的研究现状 |
| 1.2.3 永磁同步电机控制技术的研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 自驱动关节臂坐标测量机工作原理与测控系统 |
| 2.1 自驱动关节臂坐标测量机工作原理 |
| 2.2 自驱动关节臂坐标测量机运动学模型和轨迹规划 |
| 2.2.1 自驱动关节臂坐标测量机运动学模型 |
| 2.2.2 自驱动关节臂坐标测量机轨迹规划 |
| 2.3 自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统设计方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自驱动关节臂坐标测量机两个电机同步控制系统仿真建模 |
| 3.1 自驱动关节臂坐标测量机电机的基本结构 |
| 3.2 自驱动关节臂坐标测量机电机的数学建模 |
| 3.2.1 表贴式三相永磁同步电机的基本数学模型 |
| 3.2.2 坐标系变换与仿真建模 |
| 3.3 空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术 |
| 3.3.1 SVPWM算法的合成原理 |
| 3.3.2 SVPWM算法的实现 |
| 3.3.3 SVPWM算法的建模与仿真 |
| 3.4 自驱动关节臂坐标测量机单个电机控制策略 |
| 3.5 自驱动关节臂坐标测量机两个电机同步控制系统仿真模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统硬件设计 |
| 4.1 测控系统硬件总体设计 |
| 4.2 FPGA相关硬件设计 |
| 4.2.1 FPGA核心芯片选型及最小系统电路 |
| 4.2.2 关节末端编码器采集电路 |
| 4.2.3 CAN总线通信接口电路 |
| 4.2.4 串口通信接口电路 |
| 4.3 STM32相关硬件设计 |
| 4.3.1 STM32核心芯片选型及最小系统电路 |
| 4.3.2 电机驱动信号接口电路 |
| 4.3.3 CAN总线通信接口电路 |
| 4.4 电机驱动板硬件设计 |
| 4.4.1 功率驱动电路 |
| 4.4.2 控制与反馈信号接口电路 |
| 4.4.3 电机自带编码器接口电路 |
| 4.4.4 电流采样电路 |
| 4.4.5 电源电路 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统软件设计 |
| 5.1 FPGA相关软件设计 |
| 5.1.1 FPGA软件开发工具 |
| 5.1.2 关节末端编码器数据采集程序设计 |
| 5.1.3 两个电机同步控制及通信模块程序设计 |
| 5.2 STM32相关软件设计 |
| 5.2.1 STM32软件开发工具 |
| 5.2.2 主程序设计 |
| 5.2.3 中断程序设计 |
| 5.3 基于LabVIEW的上位机软件设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实验结果与分析 |
| 6.1 关节末端编码器数据采集实验 |
| 6.1.1 关节末端编码器数据采集抗扰动模块仿真实验 |
| 6.1.2 关节末端编码器数据采集实验设计 |
| 6.1.3 关节末端编码器数据采集实验的结果分析 |
| 6.2 自驱动关节臂坐标测量机两个电机同步控制实验 |
| 6.2.1 自驱动关节臂坐标测量机两个电机同步控制的仿真实验 |
| 6.2.2 自驱动关节臂坐标测量机两个电机同步控制实验设计 |
| 6.2.3 自驱动关节臂坐标测量机两个电机同步控制实验的结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于深度学习的推荐系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 推荐系统研究现状 |
| 1.2.2 深度学习研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术研究 |
| 2.1 传统推荐方法研究 |
| 2.1.1 协同过滤推荐方法 |
| 2.1.2 基于内容推荐方法 |
| 2.1.3 混合推荐方法 |
| 2.1.4 推荐方法比较与分析 |
| 2.2 深度学习方法研究 |
| 2.2.1 受限玻尔兹曼机 |
| 2.2.2 深度神经网络 |
| 2.2.3 自编码器 |
| 2.2.4 深度学习方法比较与分析 |
| 2.3 本章总结 |
| 第三章 概率矩阵分解方法研究 |
| 3.1 矩阵分解方法 |
| 3.1.1 矩阵分解原理 |
| 3.1.2 矩阵分解研究验证 |
| 3.2 概率矩阵分解方法 |
| 3.2.1 概率矩阵分解原理 |
| 3.2.2 概率矩阵分解研究验证 |
| 3.2.3 对比矩阵分解方法 |
| 3.3 本章总结 |
| 第四章 堆叠降噪自编码器方法研究 |
| 4.1 降噪自编码器 |
| 4.1.1 降噪自编码器原理 |
| 4.1.2 降噪自编码器研究验证 |
| 4.2 堆叠降噪自编码器 |
| 4.2.1 堆叠降噪自编码器原理 |
| 4.2.2 堆叠降噪自编码器研究验证 |
| 4.2.3 对比降噪自编码器方法 |
| 4.3 混合推荐方法的改进 |
| 4.3.1 混合推荐方法的分析 |
| 4.3.2 混合推荐方法结构设计 |
| 4.3.3 混合推荐方法训练过程 |
| 4.3.4 混合推荐方法的实现流程 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 堆叠降噪自编码器的推荐方法验证 |
| 5.1 推荐方法设计与实现 |
| 5.1.1 实验环境 |
| 5.1.2 实验数据 |
| 5.1.3 评价标准 |
| 5.2 推荐方法结果分析 |
| 5.2.1 推荐方法实验结果 |
| 5.2.2 推荐方法对比分析 |
| 5.3 本章总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 双足机器人的国内外研究现状 |
| 1.2.1 无踝关节型双足机器人 |
| 1.2.2 踝关节被动驱动型的双足机器人 |
| 1.2.3 踝关节主动驱动型的双足机器人 |
| 1.3 人体足踝生物力学研究现状 |
| 1.3.1 足踝的结构与功能 |
| 1.3.2 足踝生物力学研究现状 |
| 1.3.3 足踝蹬地机制 |
| 1.4 足踝蹬地技术的应用现状 |
| 1.4.1 双足机器人中的仿生足踝结构 |
| 1.4.2 假肢中的足踝结构 |
| 1.4.3 足踝蹬地对双足机器人运动性能影响 |
| 1.5 本文主要研究内容和总体框架 |
| 1.5.1 本文主要研究内容 |
| 1.5.2 总体框架 |
| 第2章 双足机器人的设计制造与辅助平台搭建 |
| 2.1 双足机器人的结构设计 |
| 2.1.1 髋关节设计 |
| 2.1.2 膝关节设计 |
| 2.1.3 踝关节设计 |
| 2.1.4 足底触地模块设计 |
| 2.2 双足机器人制造与辅助平台搭建 |
| 2.2.1 整机加工与装配 |
| 2.2.2 辅助平台搭建 |
| 2.3 双足行走机器人伺服系统搭建 |
| 2.3.1 髋关节伺服系统 |
| 2.3.2 膝关节伺服系统 |
| 2.3.3 踝关节驱动系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 双足机器人足踝蹬地运动仿真研究 |
| 3.1 双足机器人动力学仿真模型 |
| 3.1.1 仿真模型建立 |
| 3.1.2 关节轨迹规划 |
| 3.1.3 控制程序搭建 |
| 3.1.4 评价指标 |
| 3.2 仿真结果分析 |
| 3.2.1 足踝蹬地对行走速度和能量效率的影响 |
| 3.2.2 步长影响 |
| 3.2.3 蹬地高度影响 |
| 3.2.4 蹬地组合对比 |
| 3.2.4.1 不同步长 |
| 3.2.4.2 相同步长 |
| 3.2.5 动力学相似性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 双足机器人物理样机控制系统搭建与运动调试 |
| 4.1 单腿调试系统搭建 |
| 4.1.1 关节轨迹规划 |
| 4.1.2 MATLAB实时外部模式简介 |
| 4.1.3 控制程序搭建 |
| 4.2 单腿关节调试结果分析 |
| 4.2.1 髋关节调试结果 |
| 4.2.2 膝关节调试结果 |
| 4.2.3 踝关节调试结果 |
| 4.2.4 足底触地模块测试 |
| 4.3 关节联动调试结果 |
| 4.3.1 单腿三关节协同运动 |
| 4.3.2 双腿联合调试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 双足机器人足踝蹬地运动性能试验研究 |
| 5.1 双足机器人辅助机架装配与控制系统搭建 |
| 5.1.1 辅助机架装配 |
| 5.1.2 升降装置搭建 |
| 5.1.3 机器人动力学模型 |
| 5.1.4 控制系统搭建 |
| 5.2 足踝蹬地试验方案 |
| 5.2.1 准备阶段 |
| 5.2.2 调试问题分析 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.3.1 关节运动分析 |
| 5.3.2 足踝蹬地分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 仿生双足机器人足踝蹬地参数优化仿真研究 |
| 6.1 双足机器人动力学模型 |
| 6.1.1 双足机器人仿真模型 |
| 6.1.2 髋关节和膝关节实时轨迹 |
| 6.1.3 蹬地阶段踝关节实时扭矩 |
| 6.2 双足机器人控制器 |
| 6.2.1 整体控制器 |
| 6.2.2 踝关节扭矩状态机 |
| 6.2.3 仿真程序搭建 |
| 6.3 优化方法 |
| 6.3.1 遗传算法简介 |
| 6.3.1.1 遗传算法的特点 |
| 6.3.1.2 遗传算法的执行步骤 |
| 6.3.2 目标函数建立 |
| 6.3.3 优化参数 |
| 6.4 结果分析 |
| 6.4.1 最优的行走速度和能量效率 |
| 6.4.2 关节运动学对比分析 |
| 6.4.3 踝关节蹬地扭矩和功率 |
| 6.4.4 关节的机械功 |
| 6.4.5 能量效率 |
| 6.4.6 足底地反力 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（10）基于FPGA的LDPC编译码研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 LDPC码国内外研究现状 |
| 1.2.1 LDPC码理论研究现状 |
| 1.2.2 LDPC码硬件实现研究现状 |
| 1.3 文章结构安排 |
| 2 LDPC码基本理论 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 LDPC码的定义 |
| 2.1.2 校验矩阵与生成矩阵 |
| 2.1.3 LDPC码的Tanner图表示 |
| 2.2 LDPC码的构造 |
| 2.2.1 校验矩阵的随机构造 |
| 2.2.2 校验矩阵的结构化构造 |
| 2.3 LDPC码的编码算法原理 |
| 2.3.1 基于高斯消去的编码 |
| 2.3.2 基于近似下三角矩阵的编码 |
| 2.3.3 准循环LDPC码的编码算法 |
| 2.4 LDPC码的译码算法原理 |
| 2.4.1 比特翻转译码算法 |
| 2.4.2 概率域BP译码算法 |
| 2.4.3 对数域BP译码算法 |
| 2.4.4 最小和译码算法及其改进算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 LDPC编译码算法仿真与电路设计 |
| 3.1 近地空间通信LDPC码简介 |
| 3.2 编译码仿真模型设计 |
| 3.2.1 编码算法设计与分析 |
| 3.2.2 模拟AWGN信道处理仿真设计 |
| 3.2.3 译码算法设计与分析 |
| 3.2.4 可变尺度因子的NMS译码算法设计 |
| 3.3 编译码算法核心电路设计 |
| 3.3.1 编码电路设计 |
| 3.3.2 译码电路设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 LDPC编译码的FPGA实现设计 |
| 4.1 编译码系统设计 |
| 4.2 编码器的FPGA实现 |
| 4.2.1 编码器总体结构 |
| 4.2.2 数据转换模块 |
| 4.2.3 编码核心运算模块 |
| 4.2.4 编码控制模块 |
| 4.3 译码器的FPGA实现 |
| 4.3.1 译码器总体结构 |
| 4.3.2 存储模块 |
| 4.3.3 初始化单元 |
| 4.3.4 校验结点消息处理模块 |
| 4.3.5 变量结点消息处理与译码判决模块 |
| 4.3.6 校验模块 |
| 4.3.7 控制模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 测试与验证 |
| 5.1 软件仿真 |
| 5.1.1 编码仿真分析 |
| 5.1.2 译码仿真分析 |
| 5.2 硬件测试与验证 |
| 5.2.1 测试系统设计 |
| 5.2.2 测试方案与结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、组合编码器的结构和原理（论文参考文献）
- [1]基于神经网络的自动源代码摘要技术综述[J]. 宋晓涛,孙海龙. 软件学报, 2022(01)
- [2]基于深度学习的中文语音合成的研究和实现[D]. 张灏. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]熔铸与热处理车间调度问题算法研究[D]. 邱斯晨. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]基于降维和深度学习方法的温度分布重建[D]. 陈敏鑫. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]气吸式小区排种器株距电控系统设计[D]. 洪杨. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [6]基于多光谱波段选择的煤矸石识别和快速检测研究[D]. 来文豪. 安徽理工大学, 2021(02)
- [7]自驱动关节臂坐标测量机双关节同步测控系统[D]. 范禄源. 安徽理工大学, 2021
- [8]基于深度学习的推荐系统的研究[D]. 耿祎雯. 北方工业大学, 2021(01)
- [9]基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究[D]. 吉巧丽. 吉林大学, 2021
- [10]基于FPGA的LDPC编译码研究与设计[D]. 王国栋. 中北大学, 2021(09)