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                      計算機技術

                      介紹

                      (專業代碼:085211)


                      1. 基本情況

                      計算機科學與工程系是云南省内第一个具有計算機科學與技術领域硕士学位授权点的单位,1998年和2000年获得“计算机软件与理论”和“计算机应用技术”二级学科硕士授权点,2004年获得“計算機科學與技術”一级学科硕士学位授权点(包含“计算机软件与理论”“计算机系统结构”“计算机应用技术”三个二级专业),2008年获得“計算機技術”专业硕士学位授权点,2013自主设立二级学科硕士学位授权点“服務科學與工程”和“物聯網工程”, 2011年“計算機科學與技術”被列入云南省“十二五”拟新增一级学科博士点建设单位。

                      本專業培養德智體全面發展,具有本學科較堅實的理論基礎和較系統的專業知識,了解國內外本專業技術現狀和發展方向,能熟練應用一門外語進行專業閱讀和初步寫作,掌握計算機和先進的技術手段,具有求實和一定創新精神的應用型、複合型高級工程技術和工程管理人才。


                      2. 培养方案

                      学生通过学习計算機科學與技術领域的基础理论和专业知识,了解并关注本学科最新技术发展动态,掌握必要的科研手段与技能,具备科研论文撰写能力,注重科学素养和学术道德的培养,注重能力的提高,强化获取知识的能力、科學研究能力、实践能力、学术交流能力和创新能力的培养,以保证毕业后能在科研工作及生产实践中成为一名优秀的专业人士。

                      本專業實行彈性學制,學習年限一般爲3年,累計最長不得超過5年;其中課程學習時間爲一年,企業工程實踐時間不少于半年。課程學習實施學分制,總學分不少于32學分(含公共課),除必修課程外,選修課程至少6學分。

                      本專業采取雙導師制,即由我校具有工程實踐經驗的研究生導師和企業單位專家共同擔任。我校教師聘爲正導師,企業單位專家聘爲副導師。

                      學生完成本培養方案規定的各項學習(修滿學分),成績合格,通過論文答辯,符合學位要求,品行端正,可授予工學碩士學位。


                      3. 主要研究方向

                      (1) 数据与知识工程

                      本方向主要培養從事數據分析與集成,知識表示與融合,數據溯源,異構、海量數據的存儲、查詢與交換,海量數據處理的計算模型,海量數據的挖掘和知識發現,面向雲計算和大數據的數據管理和分析等理論研究和應用開發的人才。

                      (2) 多媒体信息处理

                      本方向主要培養從事圖像處理與虛擬現實,計算機視覺,語音與情感識別,民族文化數字化,地理信息系統,旅遊信息化,圖像與視頻信號分析、處理與識別,數字水印技術,語音合成、識別與理解等理論研究和應用開發的人才。

                      (3) 高性能计算与分布式计算

                      本方向主要培養從事高性能計算,分布式計算,嵌入式系統及軟硬件協同設計等理論研究和應用開發的人才。

                      (4) 软件工程与服务科学

                      本方向主要培養從事軟件服務科學工程與企業信息化,雲計算系統、面向服務的體系結構和中間件、用戶接口,基于數據密集型計算的網絡搜索、效用計算、服務外包、個性化推薦,相應的預測和決策,以及基于Web服務的和雲計算的電子商務、企業資源規劃、供應鏈管理、企業應用集成等理論研究和應用開發的人才。

                      (5) 计算机网络与数据通信

                      本方向主要培養從事網絡工程與信息服務,服務計算與中間件,網絡通信理論,信源、信道編碼和網絡編碼,網絡體系結構與協議,網絡質量控制,網絡信息處理與信息安全等基礎理論、技術實現及應用開發的人才。

                       


                      主要课程介紹

                      1、學位基礎課

                      工程數學

                      軟件開發方法與技術

                      2、學位專業課

                      高級計算機網絡

                      算法設計與分析

                      3、專業選修課

                      數字圖像處理

                      數據工程


                      工程數學

                      課程代碼:

                      课程名称:工程數學

                      英文名称:Engineering Mathematics

                      学分:3                           开课学期:第1学期

                      授课对象:計算機技術专业工程硕士研究生    

                      先修課程:高等數學,概率論與數理統計,線性代數

                      課程主任:蔣慕蓉,教授,博士


                      课程介紹:

                      《工程數學》针对实际应用中的数据分析和工程计算问题,主要讲授数据分析方法、积分变换和最优化计算的基本原理与方法。数据分析方法方面,讲授数据描述与分布检验、线性与非线性回归分析、主成分分析和聚类分析;积分变换方面,讲授傅立叶变换、离散余弦变换和小波变换;最优化方法方面,讲授线性规划、整数规划、图论与网络优化。本课程教学采用理论学习与实际操作相结合,通过案例分析和求解过程演示,使学生了解和掌握所学方法在实际问题中的应用,培养学生分析问题和解决问题的能力,为专业课学习和参加工程计算实践奠定必要的数学基础。本课程包含6-8个单元实验和1-2个综合实验,学生在完成理论课程学习的同时,可利用Matlab或者Java、C++等编程完成实验任务,提高程序设计能力。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末考試采取開卷考試。


                      指定教材:

                      [1] 李柏年、吴礼斌主编,《Matlab数据分析方法》,机械工业出版社,2012年1月, ISBN: 9787111362876.

                      [2] 龚纯、王正林编著,《精通Matlab最优化计算(第三版)》,电子工业出版社,2014年9月,ISBN: 9797121241789. 

                      [3] 赵小川等编著,《Matlab數字圖像處理实战》,机械工业出版社,2013年6月,ISBN: 9787111423522.

                      [4] 张德丰等编著,《Matlab小波分析(第二版)》,机械工业出版社,2012年2月,ISBN: 9787111370116.


                      軟件開發方法與技術

                      課程代碼:

                      课程名称:軟件開發方法與技術

                      英文名称:Software development Method and Technology

                      学分:3                           开课学期:第1学期

                      授课对象:計算機技術专业工程硕士研究生    

                      先修課程:計算機程序設計,軟件工程

                      課程主任:張骥先,講師,博士


                      课程介紹:

                      《軟件開發方法與技術》是一门软件工程理论与实践相结合的课程。理论部分讲授目前业界最主流的软件开发技术,涉及到移动互联网应用开发、并行计算和海量数据处理等领域;依托实际大型软件开发案例,介紹软件工程中各个阶段的任务和应该完成的内容,主要包括传统软件开发中的需求获取、需求分析、系统设计、对象设计、测试,以及敏捷开发等新兴软件工程理念等几个方面。实践部分提供一些与实际应用紧密结合、较为主流的软件项目选题,如移动新闻客户端、流媒体客户端和即时通讯应用等,学生自由选题,配合理论教学内容,分组、分阶段地熟悉软件开发流程中各个阶段的目标和意义,掌握软件生命周期中各个阶段的基本技能和主流技术,旨在较全面地培养学生对实际项目的工程化分析与实施的能力,使所学习的软件开发技能与市场需求密切结合。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末考試采取開卷考試。


                      指定教材:

                      [1](美)布吕格. 《面向对象软件工程:使用UML、模式与Java》.2011年2月. 北京:清华大学出版社, 第二版. ISBN:9787302243243.



                      高級計算機網絡

                      課程代碼:

                      课程名称:高級計算機網絡

                      英文名称:Advanced Computer Networks

                      学分:3                           开课学期:第1学期

                      授课对象:計算機技術专业工程硕士研究生    

                      先修課程:計算機網絡

                      課程主任:張學傑,教授,博士


                      课程介紹:

                      《高級計算機網絡》从计算机网络体系结构的角度系统性介紹计算机网络的组成原理,以及在数据传输、网络互连和高层协议等方面的概念和主要方法;介紹计算机网络的全局功能和协议的系统概念,以及计算机网络的经典理论和技术;反映计算机网络及其各项构成技术的最新进展以及计算机网络在工业中的应用。通过本课程的教学,可使学生系统性地掌握计算机网络的体系结构概念及其各项构成技术的基本方法,为学生深入学习了解各种具体的网络协议和网络技术提供基础,并熟悉计算机网络的经典技术和工业应用。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末考試采取開卷考試。


                      指定教材:

                      [1] Larry L. Peterson, Bruce S. Davie.《Computer Networks: A Systems Approach》(影印版,第5版),北京: 机械工业出版社. 2011. ISBN: 9780123850591.

                      [2] A. S. Tanebaum.《Computer Networks》(影印版, 第5版),北京: 清华大学出版社. 2008.

                      [3] James F. Kurose and Keith W. Ross.《Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet》(影印版,第4版),北京: 高等教育出版社. 2009.

                       

                      算法設計與分析

                      課程代碼:

                      课程名称:算法設計與分析

                      英文名称:Algorithm Design and Analysis

                      学分:3                           开课学期:第1学期

                      授课对象:計算機技術专业工程硕士研究生    

                      先修课程:计算机程序设计, 数据结构

                      課程主任:嶽昆,教授,博士


                      课程介紹:

                      《算法設計與分析》介紹算法設計與分析的主要理论和方法,包括算法設計與分析的基础、计算复杂性理论,分治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支限界法、概率算法等经典算法的设计与分析的技术,并行算法和哈希算法設計與分析的基本思想。通过对计算机科学领域许多常见而有代表性算法的介紹,使学生理解和掌握算法设计的主要方法,培养学生对算法复杂性进行正确分析的能力,为独立设计算法和对给定算法进行复杂性分析奠定坚实的知识基础,克服解决实际问题的技术瓶颈、为软件设计与开发提供可供参考的核心支撑技术;通过对算法所需时间和空间的分析方法的学习,提高对算法进行衡量和评价的能力。利用课程的综合性,将所学习的算法設計與分析技术用于实际问题的求解中,理论讲授与课外实习项目相结合,为今后学生从事研发工作奠定技术基础、也训练学生学以致用的能力。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末考試采取閉卷考試。


                      指定教材:

                      [1] 王晓东. 《算法設計與分析》. 北京: 清华大学出版社, 2008年1月. 第二版. ISBN: 9787302163435.

                      [2](沙特)M. H. Alsuwaiyel著, 吴伟昶、方世昌等译. 《算法设计技巧与分析》. 北京: 电子工业出版社, 2010年10月. ISBN: 9787121118531.


                      數字圖像處理

                      課程代碼:

                      课程名称:數字圖像處理

                      英文名称:Digital Image Processing

                      学分:2                           开课学期:第2学期

                      授课对象:計算機技術专业工程硕士研究生    

                      先修課程:計算機圖形學

                      課程主任:袁國武,副教授,博士


                      课程介紹:

                      《數字圖像處理》是计算机、电子类专业硕士研究生开设的一门专业选修课。通过本课程的学习,要求学生掌握有关數字圖像處理的基本概念、方法、原理及应用,培养和增强学生數字圖像處理技能的创新意识和创新思维,提高实际动手能力和创新能力,为学生进一步学习专业课程奠定基础。通过本课程的学习,学生将达到以下要求:1)牢固掌握图像数字化理论、图像直方图及其应用、傅立叶变换、图像增强的基本算法、图像分割的基本算法、二值图像处理等内容;2)基本掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等;3)了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势;4)能较为熟练地用Matlab或VC++语言编写常用的數字圖像處理算法。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末大作業成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末大作業采取下列兩種方式之一進行:

                      (1)期末論文;

                      (2)數字圖像處理应用项目分组作业。每一组分别讲解本组所做工作,按照项目难度、完成情况给分。


                      指定教材:

                      [1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著,阮秋琦等译,數字圖像處理(第三版),北京: 电子工业出版社,2011


                      數據工程

                      课程名称:數據工程

                      英文名称:Data Engineering

                      学分:2                           开课学期:第2学期

                      授课对象:計算機技術专业工程硕士研究生    

                      先修课程:计算机程序设计, 数据库技术, 软件工程

                      課程主任:嶽昆,教授,博士


                      课程介紹:

                      《數據工程》针对本领域不断发展的内涵和层出不穷的热点,采用工程化的方式和应用驱动的策略。针对目前数据科学与工程领域的关键问题和代表性技术,以“数据-知识-服务”为主线,以应用驱动为基本原则,涉及数据处理、分析和服务三方面的内容。以关系数据库查询优化、信息检索和Web搜索引擎、XML数据管理为代表,介紹经典的数据处理技术;以数据清洗、数据挖掘和数据仓库为代表,介紹数据分析的思路和算法;以Web服务和数据密集型计算为代表,讨论数据即服务、分析即服务和海量数据分析思路。课程旨在传递数据管理与分析的基本思路和参考技术,理论讲授与实习项目相结合、经典技术集中讲授与前沿课题专题报告相结合,培养学生从事本领域研发工作所需的实践与创新、工程与综合能力,为后续研发工作提供一些可借鉴的思路和可使用技术。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

                      平時成績由出勤率和作業的完成情況決定;

                      期末考試采取實習項目開發與測試報告形式。


                      指定教材:

                      [1] 岳昆. 《數據工程—处理、分析与服务》. 北京: 清华大学出版社, 2013年12月, 第一版. ISBN: 9787302339762.

                      [2] R. Ramakrishnan, J. Gehrke. Database Management Systems (3rd Edition)(影印版). 北京: 清华大学出版社, 2003. 

                      電子與通信工程

                      介紹

                      (专业代码: 085208)

                      電子與通信工程是电子科学与技术和信息技术相结合,构建现代信息社会的工程领域,利用电子科学与技术和信息技术的基本理论解决电子元器件、集成电路、电子控制、仪器仪表、计算机工程与应用及与电子和通信工程相关领域的技术问题,研究电子信息的检测、传输、交换、处理和显示的理论和技术。

                      一、培養目標

                      本專業培養德智體全面發展,具有本學科較堅實理論基礎和較系統深入的專門知識,了解國內外本專業技術現狀和發展方向,能熟練應用一門外語進行專業閱讀、寫作和國際學術交流,掌握計算機和先進的技術手段,具有求實和一定創新精神的應用型、複合型高級工程技術和工程管理人才。

                      學位獲得者應滿足下列要求:

                      学生主要学习電子與通信工程领域的基础理论和专业知识。培养具备扎实的理论基础与专业技能,能从事电子与通信设备及系统和网络的研究、分析、设计、开发、维护、测试、集成和应用的高级专门人才。了解并关注本学科最新技术发展动态,掌握必要的科研手段与技能,具备科研论文撰写能力,注重科学素养和学术道德的培养,注重能力的提高。强化获取知识的能力、科學研究能力、实践能力、学术交流能力和创新能力的培养,以保证学生毕业后能在科研工作及生产实践中成为一名优秀的专业人士。

                      二、研究方向

                      1、通信網絡工程

                      研究內容主要包括:網絡通信理論,譜傳感與無線電監測,無線傳感器網絡,傳輸與交換技術,信源、信道編碼和網絡編碼,網絡體系結構與協議,網絡質量控制,網絡計算,網絡信息處理與信息安全,智能電網通信技術,寬帶接入技術等的基礎理論、技術實現及應用開發。

                      2、無線通信

                      研究內容主要包括:無線通信網絡、技術與應用,通信信號處理,生物醫學信號處理與傳感技術,天線設計與射頻技術、移動通信,移動計算,電波傳播和電磁場理論,無線信號處理與微波技術,光纖無線電,廣播電視技術,寬帶和泛在無線通信等基礎及應用研究。

                      3、自動控制技術

                      研究內容主要包括:智能優化算法,神經網絡信息處理,模糊信息處理,人工智能,智能控制。

                      4、電子設計與信息系統

                      研究內容主要包括:FPGA(可編程門陣列)、DSP(數字信號處理)的設計和應用,信息與信號處理系統的設計與實現,EDA(電子設計自動化)設計和應用等。

                      5、視頻圖像、語音信息處理

                      研究內容主要包括:信息理論,圖像、視頻信號分析、處理與識別,嵌入式圖像處理系統設計與開發,語音合成、識別與理解,多媒體信息安全,數字水印技術等基礎與應用研究。

                      6、信號檢測與估計

                      研究內容主要包括:信號的檢測、識別、處理及估計,水聲信號、天文信號的檢測與處理,人工神經網絡等的基礎與應用研究。

                      將根據信息工程的需要,科學技術的發展增設其它研究方向。

                      三、學制及學習年限

                      全日制工程碩士研究生學習年限一般爲3年,累計最長不得超過5年;課程學習時間一般爲一年,工程實踐時間不少于半年。

                      修完規定學分、論文通過答辯後,由雲南大學學位評定委員會審核批准授予工程碩士專業學位,頒發由國務院學位委員會辦公室統一制作的工程碩士學位證書,同時獲得碩士研究生畢業證書。

                      四、課程設置及學分要求:

                      課程學習實施學分制。應獲得總學分不少于33學分(含公共課),除必修課程外,選修課程至少6學分。

                      主要专业课程:工程數學、现代通信原理、現代信號處理、網絡通信與交換理論、现代控制系统、電子與通信工程综合实践、工程项目管理、通信工程技术进展、无线通信系统、电子设计自动化(EDA)、軟件開發方法與技術、网络通信工程、网络信息安全、地理信息系统及应用、信息系统与集成、数字图像与计算机视觉、专业认证或资格(水平)考试。

                      實踐和學術活動:在校期間,必須參加教學實踐一個學期,或工程實踐大于六個月;參加學術活動不得少于5次。


                      主要课程介紹

                      1、學位基礎課

                      隨機過程

                      現代信號處理

                      2、學位專業課

                      信息論與編碼

                      網絡通信與交換理論

                      3、專業選修課

                      模式識別

                      數字圖像處理

                       

                      隨機過程


                      課程代碼:

                      课程名称:隨機過程  

                      英文名称:  Stochastic Process

                      学分:3                         开课学期:第1学期

                      授课对象:信息學院专业硕士研究生    先修课程:概率论

                      课程主任: 陈建华,教授,博士


                      課程簡介:

                      隨機過程是研究随时间变化的动态系统中随机现象的统计规律的数学学科。隨機過程理论在社会科学、自然科学和工程技术的各个领域中都有着广泛的应用。本课程将讨论隨機過程的基本概念、泊松过程、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、更新过程以及平稳隨機過程,并对上述数学理论在现代电子技术、市场经济的预测与控制、随机服务系统、生物醫學工程等领域的应用进行介紹。通过本课程的学习,学生应能提高数学素质,较好地理解随机数学的基本思想,掌握常用隨機過程的基本概念,基本理论及分析方法,加强运用隨機過程的思想方法开展科研工作和解决实际问题的能力。


                      課程考核:

                      考核由期末考試和分組編程實驗環節構成

                      課程最終成績=編程實驗成績*30%+期末考試成績*70%;

                      期末考試采取閉卷考試。


                      指定教材:

                      Sheldon M. Ross, Introduction to Probability Models,

                      人民邮电出版社, 2007

                      主要參考文獻:

                      [1] 浙江大学数学系,概率论与数理统计(第三版),高等教学出版社,2001

                      [2] F.M. Dekking,C. Kraaikamp,H.P. Lopuhaa,L.E. Meester,A Modern Introduction to Probability and Statistics,Springer-Verlag, 2005

                      [3] Samuel Karlin, Howard M. Taylor, A First Course in Stochastic Processes, 人民邮电出版社, 2007

                      [4] Edward P.C. Kao, An Introduction to Stochastic Processes, 机械工业出版社, 2003

                       

                      現代信號處理

                      課程代碼:

                      课程名称:現代信號處理

                      英文名称:Advanced Signal Processing

                      学分:3                           开课学期:第2学期

                      授课对象:信息與通信工程专业、生物醫學工程专业硕士研究生    

                      先修课程:概率论与数理统计,信号与系统,数字信号处理、隨機過程

                      課程主任:張榆鋒,教授,博士


                      课程介紹:

                      该课程系统介紹随机信号处理的基本原理、算法及其应用。要求学生了解、掌握维纳滤波和卡尔曼滤波、自适应滤波、功率谱估计、阵列信号处理及其在相关领域中的应用。课程注重理论知识的讲解,着重阐述统计信号处理的基本概念、理论分析与应用。教学体现理论、算法与上机编程实现紧密结合的特色,突出在模式識別、语音信号处理、生物医学信号处理、通信信号处理等中的应用实例分析,使学生了解和掌握所学方法在实际问题中的应用,培养学生分析问题和解决问题的能力,为后续科學研究和工程开发奠定基础。本课程包含15个单元实验和2个综合实验,学生在完成理论课程学习的同时,可利用Matlab信号处理工具箱平台完成实验任务,并以PPT文稿形式汇报实验结果。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末考試采取閉卷考試。


                      指定教材:

                      [1] Dimitris G Manolakis, Vinay K Ingle, Stephen M Kogon,《Statistical and Adaptive Signal Processing: Spectral Estimation, Signal Modeling, Adaptive Filtering and Array Processing》. McGraw-Hill, 清华大学出版社, 2003年2月,ISBN: 7-302-06858-5/TP·5088

                      [2] 张贤达. 《現代信號處理(第二版)》. 清华大学出版社,2003,ISBN: 9787302060031.

                       

                      信息論與編碼


                      課程代碼:

                      课程名称:信息論與編碼  

                      英文名称:  Information Theory and Coding

                      学分:3                         开课学期:第1学期

                      授课对象:信息與通信工程专业硕士研究生    先修课程:概率论,信号与系统

                      课程主任: 李海燕,副教授,博士


                      課程簡介:

                      信息论是在长期的通信工程实践中,与概率论、隨機過程和数理统计这些数学学科相结合而逐步发展起来的一门新兴科学。它研究通信系统传输信息时如何提高效率以及如何保证可靠性,因此在通信、计算机网络、数字影像等工程实践中都得到了广泛的应用。甚至在日常生活娱乐中的数字影碟机、家庭数字音像系统等都普遍采用了信息论中介紹的纠错编码和数据压缩技术。课程主要介紹信息的概念和度量信息的各种测度;信源编码的基本思想及常用的无失真编码方法;信道、信道容量及信道编码的基本概念。课程还包含程序设计实践环节,通过编程实现对信源数据的压缩或仿真信息在有噪信道中传输时,用信道编码来保证通信的可靠性。既能加深对所学理论的理解,又能培养程序设计能力。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末考試成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末考試采取閉卷考試。


                      指定教材:

                      傅祖芸 编著,《信息论—基础理论与应用》,电子工业出版社,2015

                      參考書籍

                      [1] Thomas M. Cover and Joy A. Thomas, “Elements of Information Theory”, John Wiley & Sons, Inc. and Tsinghua University Press, 2003. 11.

                      [2] Richard B. Wells,“Applied Coding and Information Theory for Engineers”,Pearson Education North Asia Ltd. and China Machine Press, 2002. 10

                      [3] 戴善荣,《信息論與編碼基础》,机械工业出版社,2005. 1

                      [4] 王新梅著,《纠错码—原理与方法》,西安电子科技大学出版社,2001



                       

                      網絡通信與交換理論


                      課程代碼:

                      课程名称:網絡通信與交換理論

                      英文名称: Network communication and Information exchange technology theory

                      学分:3                         开课学期:第1学期

                      授课对象:電子與通信工程专业硕士研究生    先修課程:計算機網絡

                      課程主任:丁洪偉,教授,博士


                      課程簡介:

                      本课程是電子與通信工程专业的一门专业学位课。课程主要介紹计算机网络、通信系统以及交换技术理论。包括计算机网络基本概念、计算机网络典型技术与路由协议、随机多址接入协议、二叉树形冲突分解算法、轮询多址控制协议等MAC层协议,以及协议的实际应用,重点介紹ALOHA协议、载波侦听多路访问(Carrier Sense Multiple Access, CSMA)协议、CSMA/CD协议、CSMA/CA协议,以及典型的随机多址接入协议模型的分析方法;介紹非隔离型、隔离型及改进型二叉树冲突分解算法;介紹门限、完全及限定(K=1)服务方式的轮询控制协议。本课程在系统的理论学习的同时,进行大量的系统建模与仿真练习。目的是使学生更好地理解并掌握计算机通信网络的数学分析手段与实验分析方法,对通信网络建立起系统性的认识。

                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*20%+期末考試成績*80%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末考試采取閉卷考試。


                      指定教材:

                      [1] 逯昭义. 《通信业务量理论与应用》.北京: 电子工业出版社, 2011年7月, 第一版. ISBN:9787121130588


                       

                      模式識別


                      課程代碼:

                      课程名称:模式識別

                      英文名称:Pattern Recognition

                      学    分:2                          开课学期:第1学期

                      授课对象:信息與通信工程专业硕士研究生      先修课程:概率论、线性代数

                      課程主任:余映,講師,博士


                      課程簡介:

                      本课程是信息與通信工程专业的一门专业选修课。课程主要介紹统计模式識別理论和方法,包括贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、特征提取和选择、以及聚类分析,等等。此外,还介紹人工神经网络的模式識別方法、模糊模式識別、以及模式識別的应用实例。本课程在系统进行理论学习的同时,着重讲述模式識別的基本概念、基本方法和算法原理,注重理论与实践的紧密结合,避免引用过多繁琐的数学推导。目的是使学生掌握模式識別的基本概念和方法,有效地运用所学的知识和方法解决实际问题,为研究新的模式識別理论和方法打下基础。


                      課程考核:

                      课程最终成绩 = 平时成绩*30% + 期末考查成绩*70%;

                      平時成績由出勤率、課堂表現情況決定;

                      期末考查成績采取堂下完成大作業,堂上做陳述報告的方式進行考核。


                      指定教材:

                      [1] 边肇祺,张学工等. 《模式識別》. 北京: 清华大学出版社, 2000年1月, 第二版. ISBN:7302010595


                       

                      數字圖像處理

                      課程代碼:

                      课程名称:數字圖像處理

                      英文名称:Digital Image Processing

                      学分:2                           开课学期:第2学期

                      授课对象:信息與通信工程硕士研究生      先修課程:計算機圖形學

                      課程主任:袁國武,副教授,博士


                      课程介紹:

                      《數字圖像處理》是电子、计算机类专业硕士研究生开设的一门专业选修课,是图像、语音信号与信息处理、模式識別与智能信息处理方向学生的必备学习的课程。通过本课程的学习,要求学生掌握有关數字圖像處理的基本概念、方法、原理及应用,培养和增强学生數字圖像處理技能的创新意识和创新思维,提高实际动手能力和创新能力,为学生进一步学习专业课程奠定基础。通过本课程的学习,学生将达到以下要求:1)牢固掌握图像数字化理论、图像直方图及其应用、傅立叶变换、图像增强的基本算法、图像分割的基本算法、二值图像处理等内容;2)基本掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等;3)了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势;4)能较为熟练地用Matlab或VC++语言编写常用的數字圖像處理算法。


                      課程考核:

                      課程最終成績=平時成績*30%+期末大作業成績*70%;

                      平時成績由出勤率、作業、實驗的完成情況決定;

                      期末大作業采取下列兩種方式之一進行:

                      (1)期末論文;

                      (2)數字圖像處理应用项目分组作业。每一组分别讲解本组所做工作,按照项目难度、完成情况给分。


                      指定教材:

                      [1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著,阮秋琦等译,數字圖像處理(第三版),北京: 电子工业出版社,2011

                       


                      控制工程

                      簡介

                      (专业代码: 085210)

                      一、基本情況

                      控制工程是以控制论、信息论、系统论为基础,以工程应用为主要目的的工程领域,其应用遍及工业、农业、交通、环境、军事、生物、医学、经济、金融和社会各个领域,与机械工程、計算機技術、仪器仪表工程、电气工程、电子与信息工程等领域密切相关。雲南大學在2009年就获得了“控制科學與工程”一级学科硕士学位授予权,2012年雲南大學又获得了“控制工程”工程硕士授予权。

                      二、培養目標

                      本專業培養德智體全面發展,具有本學科較堅實理論基礎和較系統深入的專門知識,了解國內外本專業技術現狀和發展方向,能熟練應用一門外語進行專業閱讀和初步寫作,掌握自動化、電子信息技術,具有求實和一定創新精神的應用型、複合型高級工程技術和工程管理人才。

                      學位獲得者應滿足下列要求:

                      学生主要学习控制工程领域的基础理论和专业知识。培养具备扎实的理论基础与专业技能,能从事控制工程及控制系统的研究、分析、设计、开发、维护、测试、集成和应用的高级专门人才。了解并关注本学科最新技术发展动态,掌握必要的科研手段与技能,具备科研论文撰写能力,注重科学素养和学术道德的培养,注重能力的提高。强化获取知识的能力、科學研究能力、实践能力、学术交流能力和创新能力的培养,以保证学生毕业后能在科研工作及生产实践中成为一名优秀的专业人士。

                      三、學制及學習年限

                      全日制工程碩士研究生學習年限一般爲3年,累計最長不得超過5年;課程學習時間一般爲一年,工程實踐時間不少于半年。

                      修完規定學分、論文通過答辯後,由雲南大學學位評定委員會審核批准授予工程碩士專業學位,頒發由國務院學位委員會辦公室統一制作的工程碩士學位證書,同時獲得碩士研究生畢業證書。

                      四、課程設置及學分要求

                      課程學習實施學分制。應獲得總學分不少于30學分(含公共課),除必修課程外,選修課程至少5學分。

                      五、、研究方向

                      1、自動控制技術

                      研究內容主要包括:智能優化算法,神經網絡信息處理,模糊信息處理,人工智能,智能控制。

                      2、通信網絡工程

                      研究內容主要包括:網絡通信理論,譜傳感與無線電監測,無線傳感器網絡,傳輸與交換技術,信源、信道編碼和網絡編碼,網絡體系結構與協議,網絡質量控制,網絡計算,網絡信息處理與信息安全,智能電網通信技術,寬帶接入技術等的基礎理論、技術實現及應用開發。

                      3、電子設計與信息系統

                      研究內容主要包括:FPGA(可編程門陣列)、DSP(數字信號處理)的設計和應用,信息與信號處理系統的設計與實現,EDA(電子設計自動化)設計和應用等。

                      4、信號檢測與估計

                      研究內容主要包括:信號的檢測、識別、處理及估計,水聲信號、天文信號的檢測與處理,人工神經網絡等的基礎與應用研究。

                      5、模式識別与智能系统

                      研究内容主要包括:多媒体信息检索与处理,人工智能,模式識別,神经网络,自适应信号处理与信息系统,嵌入式系统开发,生物语言信息处理、识别、综合合成,智能信息处理和系统开发,医疗信息系统的设计、实现及医疗仪器、设备的网络接入等的基础与应用研究。

                      6、視頻圖像、語音信息處理

                      研究內容主要包括:信息理論,圖像、視頻信號分析、處理與識別,嵌入式圖像處理系統設計與開發,語音合成、識別與理解,多媒體信息安全,數字水印技術等基礎與應用研究。