畢業(yè)設(shè)計(jì)論文模板

闡明：在撰寫(xiě)論文時(shí)，分為硬件組、軟件組，我在列提綱時(shí)，每一組提綱比較類似，但大家沒(méi)必要局限于這個(gè)框架，能夠根據(jù)自己的課題自由發(fā)揮。對(duì)于篇幅的規(guī)定，正文部分最少40頁(yè)（不涉及摘要提綱及附錄部分）。對(duì)于上述兩個(gè)小組，每一種小組有2-3位同窗負(fù)責(zé)后來(lái)的論文早期格式審查、材料整頓等輔助工作，硬件組（石耀東、楊園園）、軟件組（李劍楠、郭杰、陳芳芳），每位同窗一定要把畢設(shè)指導(dǎo)老師書(shū)寫(xiě)對(duì)的。最后但愿大家認(rèn)真完畢論文撰寫(xiě)工作，給自己4年的本科學(xué)習(xí)畫(huà)上一種圓滿的句號(hào)；同時(shí)預(yù)祝大家順利完畢畢業(yè)答辯及后來(lái)工作順利、前途似錦。一、硬件組模板超聲波避障小車設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（胡莉）1.緒論1.1選題背景與意義1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)1.3研究?jī)?nèi)容2.總體方案設(shè)計(jì)2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計(jì)3.硬件設(shè)計(jì)3.1總體硬件設(shè)計(jì)3.2最小系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.3驅(qū)動(dòng)模塊3.4檢測(cè)模塊3.5顯示模塊4.軟件設(shè)計(jì)4.1主程序設(shè)計(jì)4.2控制模塊4.3顯示模塊4.4。。。模塊 5.系統(tǒng)調(diào)試5.1調(diào)試總體思路5.2各模塊調(diào)試5.3調(diào)試總結(jié)6.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄附錄1：元器件清單附錄2：硬件電路圖附錄3：程序附錄4：實(shí)物圖片智能嬰兒車設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（樊亞明）1.緒論1.1選題背景與意義1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)1.3研究?jī)?nèi)容2.總體方案設(shè)計(jì)2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計(jì)3.硬件設(shè)計(jì)3.1總體硬件設(shè)計(jì)3.2最小系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計(jì)4.1主程序設(shè)計(jì)4.2。。。模塊4.3。。。模塊4.4。。。模塊 5.系統(tǒng)調(diào)試及成果5.1調(diào)試總體思路5.2各模塊調(diào)試5.3調(diào)試總結(jié)6.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄附錄1：元器件清單附錄2：硬件電路圖附錄3：程序附錄4：實(shí)物圖片基于DSP的語(yǔ)音錄放系統(tǒng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（楊園園）1.緒論1.1選題背景與意義1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)1.3研究?jī)?nèi)容2.總體方案設(shè)計(jì)2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計(jì)3.硬件設(shè)計(jì)3.1總體硬件設(shè)計(jì)3.2最小系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計(jì)4.1主程序設(shè)計(jì)4.2系統(tǒng)初始化4.3中斷服務(wù)4.4DMA 5.系統(tǒng)調(diào)試及成果5.1調(diào)試總體思路5.2各模塊調(diào)試5.3調(diào)試總結(jié)6.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄附錄1：元器件清單附錄2：硬件電路圖附錄3：程序基于DSP的圖像采集與顯示硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（馬記陽(yáng)）1.緒論1.1選題背景與意義1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)1.3研究?jī)?nèi)容2.總體方案設(shè)計(jì)2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計(jì)3.硬件設(shè)計(jì)3.1總體硬件設(shè)計(jì)3.2最小系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計(jì)4.1主程序設(shè)計(jì)4.2系統(tǒng)初始化4.3圖像采集4.4圖像顯示5.系統(tǒng)調(diào)試及成果5.1調(diào)試總體思路5.2各模塊調(diào)試5.3調(diào)試總結(jié)6.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄附錄1：元器件清單附錄2：硬件電路圖附錄3：程序基于FPGA的AES算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景與意義1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)1.3研究?jī)?nèi)容2.總體方案設(shè)計(jì)2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計(jì)3.硬件設(shè)計(jì)3.1總體硬件設(shè)計(jì)3.2最小系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計(jì)4.1主程序設(shè)計(jì)4.2加密模塊4.3解密模塊4.4密鑰擴(kuò)展5.系統(tǒng)調(diào)試及成果5.1調(diào)試總體思路5.2各模塊調(diào)試5.3調(diào)試總結(jié)6.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄附錄1：元器件清單附錄2：硬件電路圖附錄3：程序一、軟件組模板基于VC++的圖像解決基礎(chǔ)算法實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2數(shù)字圖像解決的發(fā)展與應(yīng)用1.3本文完畢的工作 2開(kāi)發(fā)工具與技術(shù)介紹2.1開(kāi)發(fā)工具的選擇 2.2VisualC++.NET介紹 3.圖像編程基礎(chǔ)3.1數(shù)字圖像3.2Windows位圖3.3CImage類 3.4圖像的加載，顯示與存儲(chǔ)4圖像解決算法及實(shí)現(xiàn) 4.1顏色解決 （多個(gè)顏色解決算法，給出算法公式、思路、核心代碼解釋及實(shí)驗(yàn)成果）4.2幾何解決 4.3鄰域解決 4.4噪聲模擬 5.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于VC++的圖象壓縮編碼算法實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2圖像壓縮技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用（介紹已有的圖像壓縮算法）1.3本文完畢的工作 2開(kāi)發(fā)工具與技術(shù)介紹2.1開(kāi)發(fā)工具的選擇 2.2VisualC++.NET介紹 3.圖像編程基礎(chǔ)3.1數(shù)字圖像3.2Windows位圖3.3CImage類 3.4圖像的加載，顯示與存儲(chǔ)4圖像壓縮算法及實(shí)現(xiàn) 4.1算法整體流程 4.2。。。4.3。。。4.4。。。4.5實(shí)驗(yàn)成果及分析 5.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于DSP的圖像壓縮算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)（介紹圖像壓縮算法的發(fā)展、壓縮算法的硬件實(shí)現(xiàn)辦法、基于DSP的圖像壓縮算法的發(fā)展?fàn)顩r及優(yōu)點(diǎn)）1.3本文完畢的工作 2開(kāi)發(fā)工具與技術(shù)介紹2.1開(kāi)發(fā)工具的選擇 2.2CCS(集成開(kāi)發(fā)環(huán)境)介紹（能夠選用CCS2.0作為開(kāi)發(fā)環(huán)境） 介紹開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程，涉及中斷，內(nèi)存分派等。3圖像壓縮算法及其DSP實(shí)現(xiàn) 3.1算法整體流程 3.2。。。3.3。。。3.4。。。3.5實(shí)驗(yàn)成果及分析 4.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于PCA+LDA人臉識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)1.3人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)與難點(diǎn)1.4慣用的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)1.5本文完畢的工作 2.基于PCA人臉特性提取2.1K-L變換理論2.2基于PCA的人臉特性提取3.LDA基礎(chǔ)理論4.PCA+LDA人臉識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)4.1算法整體流程 4.2。。。4.3。。。4.4。。。4.5實(shí)驗(yàn)成果及分析5.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于Adaboosting的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2人臉檢測(cè)研究進(jìn)展1.3人臉檢測(cè)辦法的性能評(píng)價(jià)1.3本文完畢的工作 2.基于Attentionalcascade的算法架構(gòu)2.1算法基本思想2.2訓(xùn)練算法基本原理2.3訓(xùn)練算法框架3.Adaboosting分類器選擇辦法3.1基于特性的簡(jiǎn)樸分類器原型3.2積分圖概念3.3Adaboost算法思想4.基于Adaboosting的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)4.1算法整體流程 4.2。。。4.3。。。4.4。。。4.5實(shí)驗(yàn)成果及分析5.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及自恢復(fù)算法實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2國(guó)內(nèi)外研究概況1.3脆弱自恢復(fù)水印算法性能評(píng)價(jià)原則1.4本文完畢的工作 2.基于脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及自恢復(fù)算法思想2.1算法基本思想2.2水印嵌入2.3水印提取及篡改檢測(cè)2.4圖像自恢復(fù)3.算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)成果3.1算法實(shí)現(xiàn)流程3.2水印嵌入實(shí)現(xiàn)3.3水印提取及篡改檢測(cè)實(shí)現(xiàn)3.4圖像自恢復(fù)實(shí)現(xiàn)3.5實(shí)驗(yàn)成果及分析4.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序在線教育系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1概述 1.1研究背景及意義1.2網(wǎng)絡(luò)教育的現(xiàn)狀及發(fā)展（國(guó)內(nèi)、國(guó)外的，進(jìn)而引出在線教育系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)及能提供的功效）1.3本人工作 2系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)環(huán)境及核心技術(shù) 2.1ASP技術(shù) 2.2Dreamweaver 2.3IIS技術(shù) 2.4Access數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù) 3系統(tǒng)的規(guī)劃與功效設(shè)計(jì) 3.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想 3.2系統(tǒng)需求與功效設(shè)計(jì)分析 3.3后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)分析與設(shè)計(jì) 3.4頁(yè)面設(shè)計(jì) 4系統(tǒng)的具體技術(shù)實(shí)現(xiàn) 4.1后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的配備 4.2前臺(tái)頁(yè)面設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā) 4.3后臺(tái)頁(yè)面設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā) 5系統(tǒng)的測(cè)試與維護(hù) 5.1系統(tǒng)的安裝 5.2系統(tǒng)的測(cè)試 5.3系統(tǒng)的維護(hù) 6.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于分塊LBP相似度的織物瑕疵檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1概述 1.1研究背景及意義1.2國(guó)內(nèi)外研究狀況（重要敘述現(xiàn)在已有的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法）1.3本人工作 2LBP(局部二值模式)介紹 2.1基本LBP算法2.2旋轉(zhuǎn)不變LBP算子2.3一致模式LBP算子2.4旋轉(zhuǎn)不變一致模式LBP算子3算法實(shí)現(xiàn) 3.1算法整體流程 3.2圖像讀取、分塊及隨機(jī)塊選用 3.3各類LBP算子實(shí)現(xiàn) 3.4相似度比較 3.5實(shí)驗(yàn)成果及分析4.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于改善自適應(yīng)閾值的織物瑕疵檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1概述 1.1研究背景及意義1.2國(guó)內(nèi)外研究狀況（重要敘述現(xiàn)在已有的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法）1.3本人工作 2基于改善自適應(yīng)閾值的織物瑕疵檢測(cè)算法2.1算法思路2.2織物圖像預(yù)解決（給出現(xiàn)在已有的預(yù)解決辦法，具體介紹我們采用的低通濾波器辦法）2.3自適應(yīng)閾值分割算法2.4形態(tài)學(xué)濾波3算法實(shí)現(xiàn) 3.1算法整體流程 3.2織物圖像預(yù)解決實(shí)現(xiàn) 3.3自適應(yīng)閾值分割算法實(shí)現(xiàn) 3.4形態(tài)學(xué)濾波實(shí)現(xiàn) 3.5實(shí)驗(yàn)成果及分析4.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于方向?yàn)V波和數(shù)據(jù)融合的織物缺點(diǎn)圖像插值算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)1概述