电子学报论文大纲 电子学报论文大纲如何写有关写作资料

目录

1. 五、防撞雷达关键技术研究论文提纲
2. 四、网络环境中学术期刊的发展研究论文提纲范文
3. 三、基于网络出版的期刊等级评价的研究论文提纲格式范文模板
4. 二、从多元逻辑电路到多维空间仿生信息学的自主创新之路论文提纲范文
5. 一、模糊聚类分析技术及其应用研究论文提纲范文

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五、防撞雷达关键技术研究论文提纲

摘要

Abstract

目录

图表目录

主要缩写符号索引表

第1章 绪论

1-1 防撞雷达的发展追溯

1-2 防撞雷达的主要应用领域

1-3 防撞雷达面临的挑战问题

1-4 论文的结构和章节安排

1-5 论文的主要工作和创新点

第2章 防撞雷达的数学建模

2-1 引言

2-2 防撞雷达的数学模型

2-3 防撞雷达波形信号的分析与选择

2-4 三角形LFMCW 雷达波形信号性能分析

2-5 应用传统的LFM 波形信号存在困难

2-6 调频线性度对防撞雷达性能的影响分析

2-6-1 调频线性度的定义

2-6-2 对回波差拍信号频谱相位的影响

2-6-3 对距离分辨力的影响

2-6-4 对速度分辨力的影响

2-7 防撞雷达的关键技术要求

2-8 本章小结

第3章 高线性度宽带LFM 信号源的实现

3-1 引言

3-2 传统的LFM 信号源实现方法

3-2 三重调节频率合成算法介绍

3-3 低杂散、高分辨率信号源的实现

3-4 实验测试结果

3-5 LFM 信号非线性度的校正

3-5-1 国内外研究现状

3-5-2 基于迭代算法的校正方法

3-5-3 一种基于DDS 的非线性抑制算法

3-6 本章小结

第4章 防撞雷达多目标问题的分析与解决

4-1 研究问题的提出

4-2 多目标问题的最新研究动态

4-2-1 变斜率正负步进FMCW 信号

4-2-2 变周期LFMCW 雷达信号

4-3 一种可变周期对称三角波信号分析

4-4 基于二次伸缩处理的实现

4-5 基于重排理论的多目标问题解决方案

4-5-1 重排理论的基本原理

4-5-2 基于重排理论的应用与仿真

4-6 本章小结

第5章 多分量LFM 信号的分离提取和参数估计

5-1 研究问题的提出

5-2 多分量LFM 信号的研究现状及其难点

5-2-1 基于时频分析的研究思路

5-2-2 基于信号检测和参数估计的研究思路

5-2-3 基于信号分解的研究思路

5-3 经典分数阶Fourier 变换在多分量LFM 信号中的应用

5-3-1 FRFT 的基本定义

5-3-2 基于FRFT 的LFM 参数估计

5-3-3 FRFT 的应用领域及其存在的问题

5-4 新分数阶Fourier 变换的提出

5-5 算法实现及其快速算法

5-6 算法仿真与验证

5-7 基于新分数阶Fourier 变换域的最优滤波

5-7-1 理论依据和算法分析

5-7-2 算法仿真与验证

5-7-3 NFRFT 域上的最优滤波

5-7-3 NFRFT 的估计误差分析

5-8 本章小结

第6章 防撞雷达技术发展的展望

6-1 引言

6-2 防撞雷达采用扩频技术的必要性

6-3 扩频测距防撞雷达的基本原理

6-4 扩频技术在防撞雷达中的应用展望

结束语

参考文献

攻读硕士研究生期间所参与的主要科研项目

攻读硕士研究生期间所发表的部分论文

致谢

作者简介

四、网络环境中学术期刊的发展研究论文提纲范文

前言

1 传统学术期刊的编辑出版与经营管理模式

1．1 传统学术期刊的编辑出版模式

1．2 传统学术期刊的经营管理模式

2 新的历史条件下的学术期刊

2．1 知识创新与学术期刊

2．2 网络环境与学术期刊

3 网络环境中电子学术期刊的发展

3．1 学术期刊光盘版的发展现状

3．2 学术期刊网络版的发展现状

3．3 网络学术期刊的发展现状

3．4 对学术期刊出版的影响

4 网络环境中学术期刊出版传统概念与出版及经营模式的发展

4．1 网络环境中学术期刊传统出版概念的发展

4．2 网络环境中学术期刊传统出版及经营模式的发展

4．2．1 网络环境中学术期刊传统编辑出版模式的发展

4．2．2 网络环境中学术期刊传统经营模式的发展

5 网络环境中传统学术期刊与电子学术期刊的联合发展之路

5．1 传统学术期刊的发展

5．2 光盘型学术期刊的发展

5．3 网络型学术期刊的发展

6 结语

致谢

参考文献

三、基于网络出版的期刊等级评价的研究论文提纲格式范文模板

摘要

Abstract

第一章 绪论

1-1 课题研究的背景

1-2 网络期刊的特点

1-3 网络期刊评价的意义

1-4 本文的内容安排

第二章 当前研究方法

2-1 定性评价方法

2-2 定量评价方法

2-3 定性与定量相结合的评价方法

2-4 本章小结

第三章 理论基础

3-1 多属性决策

3-1-1 决策矩阵规范化

3-1-2 方案评价方法

3-2 语言评价

3-2-1 模糊集

3-2-2 语言集合

3-2-3 基准等级集合

3-3 层次分析法

3-4 二元语义

3-5 本章总结

第四章 提出的方法

4-1 定性评价方法研究

4-1-1 问题描述

4-1-2 不同粒度语言集合转换为基准等级集合的模糊集

4-1-3 计算综合评价值

4-1-4 对方案进行总体排序和等级划分

4-2 定量评价方法

4-2-1 决策矩阵的规范化

4-2-2 基于熵值法确定属性的权重

4-2-3 计算各方案的综合评价值

4-2-4 算例分析

4-3 定性与定量信息集成方法

4-3-1 定性评价信息的规范化

4-3-2 定量评价信息的规范化

4-3-3 定性评价和定量评价信息集成

4-4 本章总结

第五章 总结

参考文献

附录 A 常用符号说明

在学研究所成果

致谢

二、从多元逻辑电路到多维空间仿生信息学的自主创新之路论文提纲范文

摘要

Abstract

目录

图列

表列

引言

第一章 王守觉院士生平及早期科研成就

1-1 家庭背景

1-1-1 家世源流

1-1-2 家庭教育及兄弟姊妹的成长

1-2 求学历程

1-3 早期工作经历及科研成果

第二章 研制多元逻辑电路

2-1 独辟蹊径提出多元逻辑电路新方法

2-2 多元逻辑电路的主要逻辑单元基本原理及其制备工艺

2-2-1 DYL的主要逻辑单元—线性“与或”门的原理

2-2-2 DYL的主要逻辑单元——线性“与或”门集成电路的制备工艺

2-3 多元逻辑电路的应用及效果

2-3-1 多元逻辑电路系列产品的典型代DYL12位高速进位发生器

2-3-2 DYL1300试验性计算机

2-3-3 多元逻辑高速数码乘法器电路

2-3-4 研制成功多元逻辑8位高速数——模(D/A)转换器

2-4 多元逻辑电路的评价及意义

第三章 开拓半导体人工神经网络理

3-1 逾越鸿沟涉足人工智能新领域

3-2 半导体人工神经网络的原理及其特点

3-2-1 半导体人工神经网络的原理

3-2-2 人工神经网络的特点

3-3 半导体人工神经网络的应用研究

3-3-1 制成“预言神一号”人工神经网络计算机

3-3-2 半导体工业生产优化问题的人工神经网络模型、算法与应用

3-3-3 双权矢量硬件——“预言神二号”神经计算机

3-3-4 通用神经网络处理机_Hopfield网络硬件

3-4 研究半导体人工神经网络的意义

第四章 创建多维空间仿生信息学

4-1 开创多维空间仿生信息学

4-2 多维空间仿生信息学的原理、理论及特点

4-2-1 多维空间仿生信息学原理

4-2-2 仿生模式识别理论

4-2-3 多维空间仿生信息学的主要特点

4-3 多维空间仿生信息学的实践成果

4-3-1 模糊影像清晰化

4-3-2 虚拟表情

4-3-3 身份验证

4-3-4 模糊识别

4-4 多维空间仿生信息学的评价与影响

第五章 王守觉院士的科研特点与科学思想

5-1 性格特点及其养成

5-2 创新思维与科研特点

5-3 科学思想与科学精神

结论

参考文献

硕士研究生学习期间发表及完成论文情况

致谢

一、模糊聚类分析技术及其应用研究论文提纲范文

第一章 绪论

1-1 模糊聚类分析简介

1-1-1 模糊聚类与模式识别

1-1-2 模糊聚类研究的目的和意义

1-1-3 模糊聚类技术的特点与难点

1-2 模糊聚类分析的发展概况与研究现状

1-2-1 模糊聚类分析理论的发展概况

1-2-2 模糊聚类分析理论的研究现状

1-3 模糊聚类分析技术的应用

1-3-1 在图像处理方面的应用

1-3-2 在模式识别方面的应用

1-4 本文的主要工作

第二章 模糊聚类理论基础

2-1 模糊集合理论基础

2-1-1 模糊集合的定义

2-1-2 模糊性度量

2-2 模糊聚类方法基础

2-2-1 模糊聚类的定义

2-2-2 模糊聚类方法的分类

2-2-3 四类聚类方法的特性比较

2-2-4 模糊聚类算法的实用性

第三章 模糊C—均值聚类算法及其应用研究

3-1 模糊C—均值聚类算法简介

3-2 模糊C—均值聚类算法的实现原理

3-2-1 目标函数的演化过程

3-2-2 基于目标函数聚类算法的分析求解过程

3-2-3 硬C—均值聚类算法的实现步骤

3-2-4 模糊C—均值聚类算法的实现步骤

3-2-5 硬C—均值算法和模糊C—均值算法的比较

3-3 模糊C—均值聚类算法的改进

3-4 模糊C—均值聚类算法中的参数

3-4-1 聚类中心的初始化

3-4-2 模糊加权指数m

3-4-3 模糊聚类的类别数C

3-4-4 距离范数

3-4-5 目标函数J的收敛性

3-5 实验结果与分析

3-5-1 在自造样本集中的应用与结果分析

3-5-2 在图像中的应用与结果分析

3-5-2-1 灰度图像聚类

3-5-2-2 灰度图像的二值化

3-5-2-3 彩*像聚类

3-6 结论

第四章 基于g_λ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用研究

4-1 基于g_λ模糊测度的模糊聚类方法

4-2 基于g_λ模糊测度的加权模糊聚类方法

4-2-1 加权的模糊聚类方法

4-2-2 基于统计特性的权值计算方法

4-3 模糊聚类方法在图像分割中的应用

4-3-1 利用一维灰度特征的一维灰度直方图加权的模糊聚类方法应用

4-3-2 利用二维灰度特征的二维灰度直方图加权的模糊聚类方法应用

4-4 结论

第五章 模糊C—均值聚类方法与基于自组织特征映射网络的聚类方法比较

5-1 自组织特征映射网络的结构和算法原理介绍

5-2 实验结果与分析

第六章 结论与建议

6-1 结论

6-2 建议

参考文献

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电子学报引用文献:

[1] 关于电子学报的论文题目 电子学报论文题目怎么取

[2] 电子学报论文参考文献大全 电子学报专著类参考文献有哪些

[3] 电子学报论文大纲 电子学报论文大纲如何写