智能信息处理课程概述

单片机课程设计报告——智能数字频率计汇总

单片机原理课程设计报告题目：智能数字频率计设计 专业：信息工程 班级：信息111 学号：*** 姓名：*** 指导教师：*** 北京工商大学计算机与信息工程学院

1、设计目的 （1）了解和掌握一个完整的电子线路设计方法和概念； （2）通过电子线路设计、仿真、安装和调试，了解和掌握电子系统研发产品的一个基本流程。 （3）了解和掌握一些常见的单元电路设计方法和在电子系统中的应用： 包括放大器、滤波器、比较器、计数和显示电路等。 （4）通过编写设计文档与报告，进一步提高学生撰写科技文档的能力。 2、设计要求 （1）基本要求 设计指标： 1.频率测量：0～250KHz； 2.周期测量：4mS～10S； 3.闸门时间：0.1S，1S； 4.测量分辨率：5位/0.1S，6位/1S； 5.用图形液晶显示状态、单位等。 充分利用单片机软、硬件资源,在其控制和管理下,完成数据的采集、处理和显示等工作,实现频率、周期的等精度测量方案。在方案设计中,要充分估计各种误差的影响,以获得较高的测量精度。 （2）扩展要求 用语音装置来实现频率、周期报数。 （3）误差测试 调试无误后，可用数字示波器与其进行比对，记录测量结果，进行误差分析。 （4）实际完成的要求及效果 1.测量范围：0.1Hz～4MHz，周期、频率测量可调； 2.闸门时间：0.05s～10s可调； 3.测量分辨率：5位/0.01S，6位/0.1S； 4.用图形液晶显示状态、单位（Hz/KHz/MHz）等。 3、硬件电路设计 （1）总体设计思路

本次设计的智能数字频率计可测量矩形波、锯齿波、三角波、方波等信号的频率。系统共设计包括五大模块: 主芯片控制模块、整形模块、分频模块、档位选择模块、和显示模块。设计的总的思想是以AT89S52单片机为核心，将被测信号送到以LM324N为核心的过零比较器，被测信号转化为方波信号，然后方波经过由74LS161构成的分频模块进行分频，再由74LS153构成的四选一选择电路控制档位，各部分的控制信号以及频率的测量主要由单片机计数及控制，最终将测得的信号频率经LCD1602显示。 各模块作用如下: 1.主芯片控制模块: 单片机AT89S52 内部具有2个16位定时/计数器T0、T1，定时/计数器的工作可以由编程来实现定时、计数和产生计数溢出时中断要求的功能。利用单片机的计数器和定时器的功能对被测信号进行计数。以AT89S52 单片机为控制核心，来完成对各种被测信号的精确计数、显示以及对分频比的控制。利用其内部的定时/计数器完成待测信号周期/频率的测量。 2.整形模块：整形电路是将一些不是方波的待测信号转化成方波信号，便于测量。本设计使用运放器LM324连接成过零比较器作为整形电路。 3.分频模块: 考虑单片机利用晶振计数，使用11.0592MHz 时钟时，最大计数速率将近500 kHz，因此需要外部分频。分频电路用于扩展单片机频率测量范围，并实现单片机频率测量使用统一信号，可使单片机测频更易于实现，而且也降低了系统的测频误差。本设计使用的分频芯片是74LS161实现4分频及16分频。 4.档位选择模块：控制74LS161不分频、4分频或者 16分频，控制芯片是74LS153。 5.显示模块：编写相应的程序可以使单片机自动调节测量的量程，并把测出的频率数据送到显示电路显示，本设计选用LCD1602。 (2)测频基本设计原理 所谓“频率”，就是周期性信号在单位时间（1s）内变化 的次数。若在一定时间间隔T内测得这个周期性信号的重复变 化次数N，则其频率可表示为f=N/T（右图3-1所示）。其中脉 冲形成电路的作用是将被测信号变成脉冲信号，其重复频率等 。利用单片机的定时/计数T0、T1的定时、计数 于被测频率f x 功能产生周期为1s的时间脉冲信号，则门控电路的输出信号持图3-1

智能信息处理课程教学大纲

《智能信息处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：IE426 2、课程名称：智能信息处理/Intelligent Signal Processing 3、学时/学分：36学时/2学分 4、先修课程：信号与系统，高等数学，计算机程序语言 5、面向对象：电子信息类各专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院（电子工程系）、电路与系统教研室 7、教材、教学参考书： 《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2000 《人工神经网络与模拟进化计算》，阎平凡，张长水，清华大学出版社，2000 《遗传算法原理及应用》，周明，孙树栋，国防工业出版社，1999 《人工免疫系统原理与应用》，莫宏伟，哈尔滨工业大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，具有非常广泛的应用领域。该课程的主要任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。 三、教学内容和要求 第一章人工智能导论（8） 要求：理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法；了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域；掌握人工智能中的知识和知识表示方法：演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识；掌握人工智能中采用的搜索策略：无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索；理解非经典逻辑和非经典推理；理解自然语言理解：语法学、语义学、语用学。 第二章人工智能的应用（2） 要求：理解专家系统的基本概念；理解机器学习的基本概念和方法；理解模式识别的基本概念；理解智能决策支持系统的基本概念。 第三章人工神经网络（10） 要求：了解人工神经网络的发展历史；理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式；掌握人工神经元和感知器的基本模型；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式；掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播（BP）算法，理解径向基函数（RBF）网络模型；掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型，了解模拟退火算法和玻尔兹曼机；理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型；理解模糊神经网络。 第四章模糊数学基础（4） 要求：掌握模糊集合的概念；掌握模糊规则与推理；理解模糊推理系统。 第五章进化算法（4）

智能信息处理重点总结

智能信息处理是干什么的？举2到3个例子说明智能信息处理在生活中的应用。 是利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行自动识别的技术，它的一般过程包括：样本采集、信息的数字化、预处理、数据特征的提取、与标准模式进行比较、分类识别。例子：图形识别及语言识别。如手写汉字的识别、语音识别、数据挖掘、智能检索都是智能信息处理的应用实例。 第一章 模糊集合(Fuzzy Set) 模式识别(Pattern Recognition) 模糊模式识别(Fuzzy Pattern Recognition) 粗糙集(Rough Set) 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 生物神经网络(Biological Neural Network, BNN) 生物神经元(neuron) 径向基函数RBF（Radial basis function） SOM网络：Self -Orginazing Maps network 自组织网络

/*了解 旅行商问题（TSP, traveling salesman problem） 知识库(Knowledge Base) 下近似集(Lower Approximation Set) 上近似集(Upper Approximation Set) 不可分辨关系(indiscernibility relation)称为等价关系约简(Reduction) “信息素”（pheromone）

考模糊集合的表示：（1）是离散的（2）是连续的

考并、交、补

考基于隶属度的模糊判别：

考最大最小贴近度、欧几里得贴近度、欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏距离、内积、外积

《智能信息处理》实验

《智能信息处理》实验指导书 实验一 Python语言编程基础实验 一、实验目的 本课程的主要内容《机器学习》中的代码均使用Python语言编写，而且Python语言具有编写效率高、使用简便、大量科学函数运算支持等等的优点，非常适合作为科学计算的编程语言。因此，本实验的目的是让学生熟悉Python 语言的基本操作。 二、实验内容及要求 本实验的内容请参照附件电子书《Python编程入门经典》，并按下面步骤要求完成： 1、安装Python2.7和numpy工具包。 2、阅读第1~3章的基本Python语言部分，注意与C++语言和java语言对比区 别。 3、完成第3章的课后作业，Page45，第3、5、7、9小题。 4、阅读第4章，完成Page65，第3、4小题。 5、阅读第5章函数，完成Page84，第3小题。 三、实验报告要求 由于本实验为编程基础训练，因此实验报告无需给出整个完整程序的代码，只需写出关键的核心语句或者函数即可。 实验二 k近邻算法和决策树算法实验 一、实验目的 （1）熟练掌握K-近邻算法和决策树算法； （2）能使用K-近邻算法和决策树算法解决实际问题。 二、实验内容及要求 按下面步骤要求完成实验： 1、阅读课本第2章“使用k近邻算法改进约会网站的配对效果”和“手写识别 系统”两个k近邻算法实例，要求对每一条Python语句均清楚了解其语法和用法。 2、阅读课本第3章“海洋生物分类”和“预测隐形眼镜类型”两个决策树算法 实例，要求对每一条Python语句均清楚了解其语法和用法。 3、每人独立为一组，设计一个k-近邻算法的应用实例。其实分类的实例遍布我 们的日常生活，同学们只需要动动脑筋就可以发现很多可以应用k近邻算法来解决分类的问题。实例所需的数据可以从网络下载，如果下载有困难也可

智能信息处理

什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。

为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。 现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 总的来说，具有神经计算的智能信息处理正朝着生物智能方向发展，“计算智能”时期重要的理论基础。一般认为计算智能包括神经网络、模糊系统和进化计算三个主要方面，其积极意义在于促进了基于计算和基于物理符号相结合的各种智能理论、模型和方法的综合集成，有利于发展思想更先进，功能更强大并能够解决更复杂系统问题的智能行为。目前国际上计算智能研究正注意几个结合：神经网络与进化计算结合；神经网络与模糊及混沌三者的结合；神经网络与近代信号处理方法子波、分型等的结合，以更有效地模拟人脑的思维机

智能信息处理实验室建设申请书

【项目一：智能信息处理实验室规划申请立项时间：2013年】 1.项目建设的总体目标： （1）总体建设目标： 根据国家对高校教学和科研的要求以及我系的现状，拟建设智能信息处理实验室。通过该实验室的建设，为我系教师提供一个科研平台，凝聚我系科研骨干的力量，带动我系其他教师积极参与科学研究，推动我系科研工作的开展，使得我系科研整体水平有较大的提高。同时，该实验室的建设，也为我系学生提供一个实验教学平台，有助于推动本科教学的改革，有助于培养出符合地方经济和社会发展的应用型和实用型人才，更好地为地方经济建设服务，促进地方经济和社会发展。 （2）项目建设的意义和可行性分析： ①项目建设的意义： 智能信息处理实验的研究方向很多，主要包括：互联网科学(Web science)、智能计算(Intelligentcomputing)、搜索引擎(Search engine)、数据挖掘(Data mining)、优化算法(Optimizationalgorithm)、机器学习(Machine learing)等研究方向。各大高校和研究机构都成立了以智能信息为研究方向的智能信息处理实验室。 我们建设的智能信息处理实验室准备以基础研究、应用基础研究为主，集学术研究、工程应用、人才培养于一体。研究方向主要定位于为多目标优化、智能视频处理、智能控制，神经网络理论、数据挖掘等方向。拟安排具有丰富实际项目研究经验的研究人员带领优秀本科生在以上几个方向组成开发团队，以此培养学生较强的项目设计开发能力，提高学生在算法分析和思维创新方面的能力和一定的科研能力。另外实验室还准备通过建立完善的人才培养机制，吸引我系教师、优秀的本科生依托实验室研究平台积极参加国内国际的各种竞赛。 本实验室建设的意义，并不在于只是简单的给教师、学生提供一个研究、实验、学习的场所和条件，而是要把各种积极的力量凝聚起来，不断的推动我院的科学研究水平。通过实验室的建设，推动建设一支年龄与知识结构合理、勇于创新的优秀研究团队，形成良好的科研传统和学术氛围。通过实验室的建设，也能为安顺市的师资培训、科研创新提供一个平台，有利于推动产学研相结合，使科学研究真正服务于社会、服务于生产实践。

智能信息处理重点实验室

智能信息处理重点实验室 智能信息处理重点实验室以学科发展趋势和区域产业布局为指引，长期规划基础研究方向，积极适应区域产业需求，坚持资源开放与创新驱动，学科建设、人才培养与服务地方并举，拟在视觉信息处理、系统模拟与优化、大数据分析与挖掘、智能信息系统设计四个方向上开展学术研究与工程实践。通过建设，以视觉信息处理和系统模拟与优化两个方向为重点，在图像分析与模式识别、图像语义分割与标注、复杂系统模拟仿真与优化等方面形成一批有显著影响的学术研究成果，学科水平达到省内领先地位，力争跻身国家级平台。瞄准城市管理、智慧交通、智慧农业、工业制造和大数据五大应用领域，促进实验室科研成果转移转化，推进智能信息处理技术与实体经济深度融合，产研协作，实施一批有良好社会效益、经济效益的工程实践项目，创建本区域智能信息处理技术创新联盟，提供技术服务，培育领军企业，切实推动区域内社会治理智能化与企业智能化升级，助力区域内人工智能产业创新孵化，形成省内示范引领。 实验室在本区域内有效落实国家《新一代人工智能发展规划》的战略决策部署，促进我省在智能信息处理领域的学科发展水平；为本区域尤其是宝鸡市“新型智慧城市”建设与“两化深度融合”发展提供技术、人才等支持，有效提升宝鸡市城市管理能力和治理水平，显著推进区域内农业、高端装备制造、新材料、大数据等产业发展升级；将深度激活宝鸡文理学院学科发展与实践创新潜能，有利于学校依托智能信息处理实验室，加强校内计算机科学与技术、数学、物理学、心理学、经济学、法学、社会学等相关学科的交叉融合，极大助力学校学科建设、人才培养和服务地方的能力和水平的提升，促进学校可持续发展。 智能信息处理重点实验室占地面积510平米，其中实验用房占地400平米，管理用房占地80平米，资料室占地30平米。重点实验室配套设施包括计算机学院已建的云计算服务平台、智能信息处理实

智能信息处理实验报告

智能信息处理实验报告 一、实验目的 1)掌握遗传算法的基本原理和程序流程。 2)理解TSP问题的基本概念。 3)能利用遗传算法求解TSP问题。 二、实验环境与设备 实验由1个学生独立完成，实验环境：笔记本电脑（Eclipse /Android Studio IDE）。 三、预备知识 1、TSP问题基本概念 TSP问题即旅行商问题（Traveling Salesperson Problem）。该问题给定n个城市和两两城市之间的距离，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。其图论描述为：给定图G=(V, A)，其中V为顶点集，A为各顶点相互连接组成的边集，已知各顶点间的连接距离，要求确定一条长度最短的Hamilton回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短回路。 2、遗传算法的基本原理 遗传算法是一类随机优化算法，但它不是简单的随机比较搜索，而是通过对染色体的评价和对染色体中基因的作用，有效地利用已有信息来指导搜索有希望改善优化质量的状态。 标准遗传算法主要步骤可描述如下： ①随机产生一组初始个体构成初始种群。 ②计算每一个体的适配值（fitness value，也称为适应度）。适应度值是对染色体(个体) 进行评价的一种指标，是GA进行优化所用的主要信息，它与个体的目标值存在一 种对应关系。 ③判断算法收敛准则是否满足，若满足，则输出搜索结果；否则执行以下步骤。 ④根据适应度值大小以一定方式执行复制操作（也称为选择操作）。 ⑤按交叉概率p c执行交叉操作。 ⑥按变异概率p m执行变异操作。 ⑦返回步骤②。 标准遗传算法流程图下图所示。

图2.1 标准遗传算法流程图 四、实验内容 1、设计算法的编码方式 路径编码是描述TSP 解的最常用的一种策略。所谓路径编码，即直接采用城市在路径中的位置来构造用于优化的状态。 例如：设九城市TSP 问题的路径为5-4-1-7-9-8-6-2-3， 对应的路径编码为：(5 4 1 7 9 8 6 2 3)。 这种编码形式自然直观，易于加入启发式信息，也有利于优化操作的设计。 2、设计遗传算法的适应度函数 对个体i ，计算与路径编码相对应的距离，设为d i 。显然距离值d i 越大，适应度值应越小。因此，适应度函数可定义为：1 i Fit d 。这里我们在算法程序中个体适应度函数定义为：tempf[k] = 10.0 / fitness[k]。 3、设计遗传算法的选择操作 选择是用来确定交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。它是基于适应度值计算基础上进行的。在实现算法的程序中，挑选种群中适应度最高的个体。挑选函数为

《智能信息处理》教学设计

《智能信息处理》教学设计 一、教学目标 知识与技能： （1）了解信息智能处理的方式 （2）知道智能信息处理工具的基本工作过程 （3）了解其实际应用价值 过程与方法： （1）尝试使用信息智能处理工具“手写板”输入文字 （2）使用翻译软件进行英汉互译 （3）与机器人对话 情感态度与价值观： 感受信息智能处理的魅力，能客观评价信息智能处理给学习和生活带来的变化，激发起学习探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。 二、内容分析 1、本课内容选自高中信息课程标准：信息技术必修模块(二)信息的加工与表达(4)通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其工作过程，了解其实际应用价值。 2、本节的作用和地位： 沿着技术发展趋势，信息技术自然会涉及到信息智能处理，这是前沿技术在日常应用中的体现。高中学生有必要也有兴趣追求和学习前沿技术。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成感性认识。 三、重点与难点 教学重点：信息智能处理的实际应用价值 教学难点：信息智能处理的方式 四、学情分析 高一年级学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数都是常用工具软件以及网络应用，对于信息智能处理工具软件的使用，可能个别学生已经具有一定的使用经验，例如翻译软件、手写板输入等，但教学中还是以注重“启蒙，兴趣培养”为主。 本节教学主题是用部分智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。由于地处信息技术应用欠广泛应用的地区，学生对生活中智能信息处理的工具和环境接触很少，所以教学内容不易过深，过多，重在体验，感悟、兴趣激发。 五、教学过程 导入新课： 一、播放美国电影《人工智能》中关于机器人的视频剪辑，给学生以未来人工智能的引领。 二、引言导入：人们利用计算机来处理信息是为了提高处理信息的效率，代替人来处理信息，但计算机执行的程序目前大多数都是人们预设的，不能根据实际情况的变化像人一样作出灵活的变化，于是智能信息处理成为人们新的研究方向。

物联网课程设计

《物联网技术》课程设计 物联网在校园一卡通中的应用研究 摘要 随着计算机应用技术及互联网的飞速发展，在互联网的基础之上扩展和延伸并形成了新一代的网络技术—物联网（internet of things ,IOT ）。近年来，物联网技术层出不穷，移动互联网也广泛被应用，云计算逐渐走进人们的生活，随之而来的教育信息化也逐步被推进。物联网牵手高校，会给高校信息化发展带来怎样的契机？ 其实，物联网在高校校园中的应用早已初见端倪，早在2008年，台湾就开始利用物联网技术支持学校安全管理；在国内高校中，使用RFID技术却已十分广泛，校园一卡通早已普及。然而，高校校园中的物联网实际应用往往只停留在基本层面上，更深层次的应用还有待进一步探索。 关键词物联网/一卡通/校园一卡通/RFID

目录 摘要 (1) 目录 (2) 1物联网 (3) 1.1物联网的概念 (3) 1.2物联网的发展及前景 (3) 1.3物联网的原理 (5) 1.4物联网的开展 (6) 1.5物联网存在的问题 (6) 1.6物联网的技术在实际中的应用 (7) 2一卡通技术 (9) 2.1一卡通的分类 (11) 2.2一卡通系统 (11) 2.3一卡通系统技术体系结构 (12) 3校园一卡通 (14) 3.1校园一卡通概念 (15) 3.2校园一卡通的功能 (16) 3.3校园一卡通系统 (17) 3.4校园一卡通的应用 (19) 3.5校园一卡通的目标 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

1物联网 随着计算机应用技术及互联网的飞速发展，在互联网的基础之上扩展和延伸并形成了新一代的网络技术—物联网（internet of things ,IOT ）。物联网技术的和应用视为及计算机、互联网和移动通讯技术之后，计算机信息技术领域的有一次发展机遇，有着重大科学意义和应用价值。随着物联网技术的进步与广泛的应用，必将对本世纪人类的生产活动带来革命性的改革。 目前，世界上主要的发达国家都对物联网发展高度重视，特别在国际金融危机持续恶化，世界经济前景不明的情况下物联网技术被当做新的经济增长点，在国内外抛起了新一轮研究浪潮。包括美国、奥盟、日本等国家纷纷出台物联网发展计划，进行相关技术和产业布局。在我国温家宝总理在2009年视察无锡时提出尽快建立“感知中国”中心，并在2010年政府工作报告中明确将“加快物联网的研究应用”纳入重点产业。 据美国权威咨询机构弗雷斯特研究公司(Forrester Research)预测，到2020年，世界上务队伍互联的业务与人对人通讯的业务竟达到30比1，物联网常视为下一个万亿级的通讯业务。 1.1物联网的概念 物联网（The Internet of things）的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的概念是在1999年提出的。物联网就是“物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。 物联网的概念是在1999年提出的。1999年，在美国召开的移动计算和网络国际会议就提出，“传感网是下一个世纪人类面临的又一个发展机遇”。 1.2物联网的发展及前景

智能信息处理

智能信息处理 教学目标： 1、认识智能信息处理工具及作用； 2、了解信息智能处理的方式及基本应用； 3、了解智能信息处理工具的工作原理； 4、了解智能信息处理的实际应用价值。 教学重点： 信息智能处理的方式及基本应用。 教学难点： 智能信息处理工具的工作原理。 教学过程： 一、导入： 播放视频：世界围棋大赛“人机大战” 1、从视频中，你看到了什么？ 2、机器战胜人类，你觉得对我们又何威胁？ 3、在生活中，我们还有哪些事物属于人工智能？ 好！下面我们就一起来学习一下智能信息的处理这一小节的内容。 二、新授： 1、认识只能信息处理工具及作用：（通过观看几组图片来分析不同 的智能信息处理工具及作用）

2、智能处理工具与一般处理工具的异同点： 相同点：都是通过计算机程序来实现的。 不同点：一般处理工具:处理的问题有固定算法，处理过程是重复计算的过程，最终得到一个确定的结果。如求方程组的解，加密解密程序。智能处理工具:处理的问题是不确定、非结构的、没有固定算法的，处理过程是推理控制的过程，最终结果不太确定。如手写汉字的识别率还不足100%，但已具有实用价值。 3、信息智能处理的方式： 人工智能（Artificial Intelligence 简称AI）：是以探索和模拟人类智能活动为基本目标而设计出类似人的某些智能的自动机器的科学。 人工智能研究的两个领域：模式识别和自然语言理解。

4、信息智能处理的方式及基本应用： 模式识别：是表征事物或现象的各种形式 的信息（图片、文字、符号、声音）等进 行自动识别的技术。模式识别的研究范畴 有：文字识别、指纹识别、声音语言识别、 声音信号和地震信号分析、照片图片分 析、化学模式识别等（P86左边小字）。 指纹识别：利用指纹来鉴定人的身份，可以克服证件、签字、照片、密码、钥匙、印鉴等容易假冒、丢失、遗 忘等缺点。 如：浙江省公安厅使用北大自动指纹识别 系统，建立了100多万人的指纹库，检索 一个现场只需4分钟。 指纹识别结合生物扫描技术，可以识别指 纹的平面图像特征，可以对指纹表皮下的 毛细血管的分布特征以及手指的三维图 像特征进行识别。 光学字符识别（OCR技术）：在邮件的自动分拣中，可以使用OCR和光学条码识别、人工辅助识别等手段相结合来完成邮政编码的阅读。（扫描仪输入文字）

智能家居课程设计报告

南通大学 智能家居监控系统设计 学院：电气工程 班级：电115 姓名：刘家辰 学号： 1112002083

目录 1 引言 (3) 2 系统设计 (3) 3 硬件设计 (4) 3.1单片机的选型 (4) 3.2温度监测模块 (5) 3.2.1 温度传感器简介 . (5) 3.2.2测量原理 (5) 3.2.3电路仿真 (6) 3.3烟雾监测模块 (7) 3.4 Zigbee 模块 (8) 3.5报警模块 (9) 3.6键盘输入模块 (10) 3.7液晶显示模块 (11) 3.8人体红外感应模块 . (11) 4 主机软件设计 (12) 4.1主机程序整体框架 (13) 4.2无线发送 / 接收程序 . (13) 4.3温度监测节点程序 . (15) 4.4烟雾监测节点程序 . (17) 4.5红外热释电监测节点程序 . (18) 5 设计体会 (20)

6 参考文献 (20) 7 附录 (21) 主机电路原理图 (21)

1引言 随着社会经济和科学技术的发展，社会信息化程度越来越高，物联网的推出是 时代发展的需要，“三网合一”、“ 三屏合一” 等新概念不断提出，智能家居 成为未来家居的发展方向。智能家居在两个方面具有重要作用： (1)家居智化，继而实现住户舒适最大化，家庭安全最大化。智能家居通过 其智能家庭控制帮助人们改进生活方式，重新安排每天的时间计划表，并为高质 量的生活环境提供安全保障。 (2)智能家居的另一个重要作用是降低能源消耗，操作成本最小化，帮助人们 节约日常能源消耗开支。 智能家居主要通过智能家庭控制系统实现，家庭控制网络是实现智能家庭控制 系统的关键。近几年，各种家庭网络推进组织相继成立，并各自推出了相 关建议和标准，但这些技术标准缺乏统一的通信接口，相互间不兼容 , 无法提供家 庭控制网络的完整解决方案。因此，智能家居研究者面临的最大挑战和机遇是家用 电子领域缺乏统一的通信标准和互操作协议。 2系统设计 智能家居监控系统的总体设计框图如图 1 所示。该系统采用主从方式，主机 负责接收无线信息、GSM远程报警、传感器阈值设置，从机负责温度、气体、烟雾、等环境信号采集处理及无线发送。本文研制的智能家居环境监测报警系统能够实时 监测煤气泄漏、火灾、电热毯过热等温度异常、外人闯入等危险状态， 并可实现电话号码报警，设置传感器阈值等功能。

智能信息处理课程设计报告

智能信息处理课程设计报告 班级：11电科2 姓名：张俊为 学号： Xb11640218 浙江理工大学科技与艺术学院

1． 课程设计目的 1． 提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固智能信息处理算法的基本原理与方法。 2． 熟悉掌握一门计算机语言，可以进行智能信息处理的应用开发设计。 2． 课程设计内容及实现 1． 掌握BP 网络的基本原理，能利用BP 网络解决Hermit 多项式的逼近问题，具体内 容如下： 考虑Hermit 多项式的逼近问题，该问题由Mackay 提出： ()()22 1.112exp 2x F x x x ?? =-+- ??? ，式中，x ∈R 。 训练样本产生方式如下：样本数N=100，其中样本输入x i 服从区间[-4, 4]内的均匀分布，样本输出为F(x i )+e i ， e i 为添加的噪声，服从均值为0，标准差为0.1的正态分布。 对于该函数逼近问题，可以用一个单输入单输出的3层BP 网络对样本进行拟合，网络的隐节点数选为10。 其它学习参数设定如下：神经网络采用标准Sigmoid 激活函数，输出层采用线性激活函数，即：()f u u =。 学习率η=0.003，目标误差ε=0.5，最大学习次数20000，初始权值和偏移取[-0.1, 0.1]内的随机数。 2． 掌握模糊C 均值聚类算法的基本原理，并用该算法实现彩色图像分割。 2.1、BP 网络解决函数逼近 2.1.1、BP 神经网络设计 图 1创建BP 神经网络 2.1.2、BP 神经网络训练

图 2训练图2.1.3、BP神经网络测试及结果分析 图 3仿真结果图 P=linspace(-4,4,100);%均匀产生随机数 T=1.1.*(1-P+2.*P.^2).*exp(-P.^2/2)+sqrt(0.1)*rand n(1); %样本输出fx+ei t net=newff(P,T,10); %产生bp网络，10个神经元net.trainParam.show = 50;%显示周期 net.trainParam.lr = 0.003; %学习率 net.trainParam.epochs = 20000;%最大学习次数 net.trainParam.goal = 0.001; %目标误差 net.IW{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1;%初始权值 net.b{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1; net.b{2,1}=rand(1)*0.2-0.1;%初始偏移量 [net,tr]=train(net,P,T); p=8.*rand(1,100)-4; A = sim(net,P); %仿真figure; plot(P,T,'o',P,A,'x'); 2.2、基于模糊C均值聚类的彩色图像分割 2.2.1、基本原理及实现流程 在数字图像由于存在混合像素的原因，也就是说一个像素中不仅存在一类地物，因而采用硬分类方式往往不合适，而模糊C均值就是引入模糊集对每个像素的划分概率不单单是

智能信息处理技术及其应用复习过程

学号：11710201 文献检索报告 智能信息处理技术及其应用 学生姓名徐海峰 班级11计算机2班 成绩 指导教师(签字) 计算机与信息工程学院 2014年4月17日

摘要：智能信息技术室近年来发展起来的，它通过结合计算机技术、通信技术、电子技术以及控制技术等实现信息的采集、处理以及显示的自动化。网络的及时的发展为智能信息处理提供了通信基础和协同工作的前提。可以预测随着网络技术的快速发展，智能信息技术必将在更加广泛的领域得到应用。 关键字：智能信息发展网络技术通信技术 一、智能信息处理技术概述 智能信息处理最早起源于本世纪30年代，但是由于智能信息处理系统运作过程需要大量的计算，而当时又没有快速的计算工具，这样就极大的约束了智能信息处理技术在初期的发展。自40年代后期计算机问世后，给智能信息处理技术的发展创造了良好的条件。一些具备智能信息处理功能的高科技产品相继被推出，并产生了巨大的社会及经济效益。 所谓智能信息技术就是自动的对信息进行处理。从信息采集、传输、处理到最后提交都是自动完成的。所以可分为：智能数据采集、智能信息处理、智能数据显示三个部分。智能数据采集就是指通过以计算机技术为主体的设备自动获取特定对象的信息，兵保存到指定设备上的一种技术。它涉及到计算机技术、人工智能、电子技术、嵌入式技术等方面。它具有智能、准确、高效实时的特点。目前已被广泛应用于物流、工业控制等多个领域。能够信息处理都是通过用计算机或单片机预先编程对采集到的数据进行一系列的处理，然后通过有线或者无线网络技术发送到指定的终端，实现数据的自动处理 二、智能信息处理技术的应用 智能信息处理的一个非常重要的目标，就是要制造出能看会说、有感情的机器人。这使该领域的研究工作主要集中于语音处理、图象处理、计算机视觉等几

中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍

中国传媒大学信号与信息处理专业方向 介绍 1．DSP技术与应用方向 当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。 DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。 本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。 2．多媒体技术方向 多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。 多媒体技术近年来在广播影视传媒领域受到了广泛关注：以视/音频非线性编辑为代表的多媒体技术已经成为广播影视编辑、制作、播出技术的主流，而广播电视台全台制播网络一体化、多媒体综合业务网、新媒体技术及应用、虚拟现实技术及应用等则代表了广播电视技术领域未来的发展方向。另外，基于多媒体技术的智能视频监控系统在各行各业也有了广泛且深入的应用：借助数字图像处理（DIP）、智能视频分析（IVA）、计算机视觉（CV）、计算机图形学（CG）以及地理信息系统（GIS）等多媒体技术手段的实用系统已经在广播电视信号监测、广播电视内容监播、广播电视广告监播与监管、安全防范系统工程、智能交通系统、平安城市工程等诸多系统中发挥出越来越重要的作用。 本研究方向的主要研究内容包括： (1)智能视/音频分析与处理（对象提取、目标检测、目标识别与跟踪、广播电视内容监播、广告监播） (2)多媒体先进编辑技术（新型高/标清、多格式混编技术，基于对象的影视编辑技术） (3)多媒体技术与艺术的结合（表情识别、表情移植、变形动画，基于场景视频的三维虚拟重现）

智能仪器课程设计报告

专业课程设计报告 题目：基于DS18B20的温度测量系统 系别：信息工程系 专业班级： 学生姓名： 指导教师：丹丹 提交日期：2012年5月18日

目录 一、前言 (3) 二、系统组成 (3) 1、设计思路 (4) 2、基本要求 (4) 3、课程设计目的 (4) 三、硬件电路组成及工作原理 (4) 1、温度传感器功能模块 (5) 2、AT89C51单片机 (7) 3、8550PNP三极管 (10) 4、晶振电路 (10) 5、复位电路 (11) 6、键盘电路 (12) 7、显示电路 (13) 四、整体仿真调试与实物连接....... 错误！未定义书签。 五、整体电路图 (15) 六、心得体会 (16) 七、参考文献 (17) 八、附录（源程序） (17)

智能温度测量系统的设计 一、前言 温度是一种基本的环境参数，人民的生活与环境的温度息息相关，在工业生产过程中需要实时测量温度，在农业生产中也离不开温度的测量。因此研究温度的测量方法和装置具有重要意义。测量温度的关键是温度传感器，温度传感器的发展经历了三个发展阶段：传统的分立式温度传感器、模拟集成温度传感器、智能集成温度传感器。目前，国际上新型温度传感器正从模拟式向数字式，集成化向智能化、网络化的方向飞速发展。本文所介绍的智能温度测量系统是基于DS18B20型数字式温度传感器，在89C51单片机的控制下，对环境温度进行实时控制的装置。该系统测量范围宽、测量精确度高，该系统可广泛适用于人民的日常生活和工、农业生产的温度测量。 二、系统组成 智能温度测量系统主要由数字温度计、单片机控制电路、数字式温度显示电路、风扇降温电路、键盘电路、串口通信电路等六部分组成。系统原理框图如下： 图1智能温度测量系统原理框图

智能信息处理技术考试复习重点

人工智能有能力做三件事：知识存储 解决问题 获取新知识 人工智能的三个关键部分：表示 学习 推理 神经网络至今经历了兴起、萧条和兴盛三个时期。 神经网络动力学过程有 过程--计算过程 和 过程--学习过程 前馈神经网络的发展经历了：兴起 萧条 和 兴盛 三个时期 前馈神经网络模型有：感知器、BP网络、RBF网络 遗传算法的三个算子：选择算子、交叉算子、变异算子 遗传算法主要由三种运算组成：选择运算 交叉变异 变异运算 编码方法可以分为三大类：二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。 Hopfield神经网络模型一般由单层全互连的神经元u i(i=1,…，n)组成。 自组织映射神经网络模型SOM）它是一种无监督学习神经网络 计算智能包括神经网络、模糊信息处理 和 遗传算法 。 计算智能核心内容：神经网络、进化计算和模糊系统 模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 经典数学是以精确性为特征的. 关系的特性：自反性、对称性和传递性 典型的学习规则：hebbian学习规则和Delta学习规则 遗传算法 主要用于函数最优化计算，它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局寻优的随机搜索算法。 遗传编码: 把问题的可行解从其物理解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(编码空间)的转换方法称为编码 描述神经网络模型的六个要素：传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境 神经网络 :是由大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。反映了人脑功能的许多特性，是对人脑功能进行某种简化、抽象和模拟。 BP反向传输算法的基本过程：初始化阶段前馈阶段 权值调整阶段 学习精度计算 学习结束判断 智能：智慧和能力。个体有目的的行为、合理的思维以及有效适应环境的能力。 神经计算的特点 大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。学习和自组织能力。多层神经网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。 计算智能：借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、神经细胞网络等机制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和人类的智能机制。 SOM模型计算的基本原理 当某个模式输入时，输出层某一神经元得到最大刺激而竞争获胜（产生最大输出值）。 同时该获胜神经元周围的一些神经元也因侧向相互作用而受到较大刺激，修改这些神经元和输入神经元之间的连接权值。 当输入模式发生变化时，输出层上获胜的输出神经元也发生改变。通过神经网络权值的调整，使得输出层特征分布能反映输入样本的分布情况。 根据SOM模型的输出状态，不但能够判断输入模式所属的类别，并使得输出神经元代表某一模式类别，还能够得到整个数据区域的大体分布情况，即从样本数据中获得数据分布的大体本质特征。 遗传算法的主要过程如下： 1） 初始化。设置进化代数计数器 t =0 ，设置最大进化代数T，随机生成N个个体作为初始群体P(0)。 2） 个体评价。计算群体P(t)的各个个体的适应度。

智能家居控制系统课程设计报告

XXXXXXXXXXXXXX 嵌入式系统原理及应用实践 —智能家居控制系统（无操作系统）学生姓名XXX 学号XXXXXXXXXX 所在学院XXXXXXXXXXX 专业名称XXXXXXXXXXX 班级XXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXX 指导教师 成绩 XXXXXXXXXXXXX 二○XX年XX月

综合实训任务书 目录 前言 (1)

1 硬件设计 (1) ADC转换 (3) SSI控制数码管显示 (3) 按键和LED模块 (5) PWM驱动蜂鸣器 (6) 2 软件设计 (7) ADC模块 (7) ADC模块原理描述 (7) ADC模块程序设计流程图 (8) SSI 模块 (8) SSI模块原理描述 (9) SSI模块程序设计流程图 (10) 定时器模块 (10) 定时器模块原理描述 (10) 定时器模块流程图 (11) DS18B20模块 (11) DS18B20模块原理描述 (11) DS18B20模块程序设计流程图 (12) 按键模块 (13) 按键模块原理描述 (13) 按键模块程序设计流程图 (13) PWM模块 (13) PWM模块原理描述 (14) PWM模块程序设计流程图 (14) 主函数模块 (14) 主函数模块原理描述 (14) 主函数模块程序设计流程图 (15) 3．验证结果 (15) 操作步骤和结果描述 (15) 总结 (16)

智能家居控制系统设计 前言 当前，随着科学技术的发展，计算机、嵌入式系统和网络通信技术逐步深入到各个领域，使得住宅和家用电器设备网络化和智能化，智能家居已经开始出现在人们的生活中。智能家居控制系统(smarthome control systems,简称SCS)。它以住宅为平台，家居电器及家电设备为主要控制对象，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施进行高效集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的控制管理系统，提升家居智能、安全、便利、舒适，并实现环保节能的综合智能家居网络控制系统平台。智能家居控制系统是智能家居核心，是智能家居控制功能实现的基础。 通过家居智能化技术，实现家庭中各种与信息技术相关的通讯设备、家用电器和家庭安防装置网络化，通过嵌入式家庭网关连接到一个家庭智能化系统上进行集中或异地的监控和家庭事务管理，并保持这些家庭设施与住宅环境的和谐与协调。家居智能化所提供的是一个家居智能化系统的高度安全性、生活舒适性和通讯快捷性的信息化与自动化居住空间，从而满足21世纪新秀社会中人们追求的便利和快节奏的工作方式，以及与外部世界保持安全开放的舒适生活环境。本文以智能家居广阔的市场需求为基础，选取智能家居控制系统为研究对象。 1 硬件设计 本系统是典型的嵌入式技术应用于测控系统，以嵌入式为开发平台，系统以32位单片机LM3S8962为主控制器对各传感器数据进行采集，经过分析后去控制各执行设备。 硬件电路部分为：微控制器最小系统电路、数据采集电路（光敏电路、温度传感器、霍尔传感器）、输出控制电路（继电器、蜂鸣器、发光二极管）和八位LED数码管显示组成。LM3S8962布局如图1-1所示，LM3S8962核心板外围电路如图1-2所示。 图 LM3S8962布局图