-.z說明：在撰寫論文時，分為硬件組、軟件組，我在列提綱時，每一組提綱比擬類似，但大家沒必要局限于這個框架，可以根據(jù)自己的課題自由發(fā)揮。對于篇幅的要求，正文局部至少40頁〔不包括摘要提綱及附錄局部〕。對于上述兩個小組，每一個小組有2-3位同學(xué)負(fù)責(zé)以后的論文初期格式審查、材料整理等輔助工作，硬件組〔石耀東、楊園園〕、軟件組〔李劍楠、郭杰、陳芳芳〕，每位同學(xué)一定要把畢設(shè)指導(dǎo)教師書寫正確。最后希望大家認(rèn)真完成論文撰寫工作，給自己4年的本科學(xué)習(xí)畫上一個圓滿的句號；同時預(yù)祝大家順利完成畢業(yè)辯論及以后工作順利、前程似錦。一、硬件組模板超聲波避障小車設(shè)計與實(shí)現(xiàn)〔胡莉〕1.緒論1.1選題背景與意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及開展動態(tài)1.3研究內(nèi)容2.總體方案設(shè)計2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計3.硬件設(shè)計3.1總體硬件設(shè)計3.2最小系統(tǒng)設(shè)計3.3驅(qū)動模塊3.4檢測模塊3.5顯示模塊4.軟件設(shè)計4.1主程序設(shè)計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)計與實(shí)現(xiàn)〔樊亞明〕1.緒論1.1選題背景與意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及開展動態(tài)1.3研究內(nèi)容2.總體方案設(shè)計2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計3.硬件設(shè)計3.1總體硬件設(shè)計3.2最小系統(tǒng)設(shè)計3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計4.1主程序設(shè)計4.2。。。模塊4.3。。。模塊4.4。。。模塊 5.系統(tǒng)調(diào)試及結(jié)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-.z基于DSP的語音錄放系統(tǒng)系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)〔楊園園〕1.緒論1.1選題背景與意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及開展動態(tài)1.3研究內(nèi)容2.總體方案設(shè)計2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計3.硬件設(shè)計3.1總體硬件設(shè)計3.2最小系統(tǒng)設(shè)計3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計4.1主程序設(shè)計4.2系統(tǒng)初始化4.3中斷效勞4.4DMA5.系統(tǒng)調(diào)試及結(jié)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)計與實(shí)現(xiàn)〔馬記陽〕1.緒論1.1選題背景與意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及開展動態(tài)1.3研究內(nèi)容2.總體方案設(shè)計2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計3.硬件設(shè)計3.1總體硬件設(shè)計3.2最小系統(tǒng)設(shè)計3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計4.1主程序設(shè)計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)試及結(jié)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)計與實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景與意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及開展動態(tài)1.3研究內(nèi)容2.總體方案設(shè)計2.1方案選擇2.2總體方案設(shè)計3.硬件設(shè)計3.1總體硬件設(shè)計3.2最小系統(tǒng)設(shè)計3.3。。。模塊3.4。。。模塊3.5。。。模塊4.軟件設(shè)計4.1主程序設(shè)計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)試及結(jié)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++的圖像處理根底算法實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2數(shù)字圖像處理的開展與應(yīng)用1.3本文完成的工作 2開發(fā)工具與技術(shù)簡介2.1開發(fā)工具的選擇 2.2VisualC++.NET簡介 3.圖像編程根底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4圖像處理算法及實(shí)現(xiàn) 4.1顏色處理 〔多種顏色處理算法，給出算法公式、思路、核心代碼解釋及實(shí)驗結(jié)果〕4.2幾何處理 4.3鄰域處理 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)開展與應(yīng)用〔介紹已有的圖像壓縮算法〕1.3本文完成的工作 2開發(fā)工具與技術(shù)簡介2.1開發(fā)工具的選擇 2.2VisualC++.NET簡介 3.圖像編程根底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)驗結(jié)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)計與實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及開展動態(tài)〔介紹圖像壓縮算法的開展、壓縮算法的硬件實(shí)現(xiàn)方法、基于DSP的圖像壓縮算法的開展?fàn)顩r及優(yōu)點(diǎn)〕1.3本文完成的工作 2開發(fā)工具與技術(shù)簡介2.1開發(fā)工具的選擇 2.2CCS(集成開發(fā)環(huán)境)簡介〔可以選用CCS2.0作為開發(fā)環(huán)境〕介紹開發(fā)環(huán)境進(jìn)展軟件開發(fā)的過程，包括中斷，內(nèi)存分配等。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)驗結(jié)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人臉識別算法實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及開展動態(tài)1.3人臉識別的優(yōu)勢與難點(diǎn)1.4常用的人臉數(shù)據(jù)庫1.5本文完成的工作 2.基于PCA人臉特征提取2.1K-L變換理論2.2基于PCA的人臉特征提取3.LDA根底理論4.PCA+LDA人臉識別算法實(shí)現(xiàn)4.1算法整體流程 4.2。。。4.3。。。4.4。。。4.5實(shí)驗結(jié)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)時人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)1.緒論1.1選題背景及意義1.2人臉檢測研究進(jìn)展1.3人臉檢測方法的性能評價1.3本文完成的工作 2.基于Attentionalcascade的算法架構(gòu)2.1算法根本思想2.2訓(xùn)練算法根本原理2.3訓(xùn)練算法框架3.Adaboosting分類器選擇方法3.1基于特征的簡單分類器原型3.2積分圖概念3.3Adaboost算法思想4.基于Adaboosting的實(shí)時人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計4.1算法整體流程 4.2。。。4.3。。。4.4。。。4.5實(shí)驗結(jié)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國內(nèi)外研究概況1.3脆弱自恢復(fù)水印算法性能評價標(biāo)準(zhǔn)1.4本文完成的工作 2.基于脆弱水印的圖像篡改檢測及自恢復(fù)算法思想2.1算法根本思想2.2水印嵌入2.3水印提取及篡改檢測2.4圖像自恢復(fù)3.算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗結(jié)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實(shí)現(xiàn)3.4圖像自恢復(fù)實(shí)現(xiàn)3.5實(shí)驗結(jié)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)狀及開展〔國內(nèi)、國外的，進(jìn)而引出在線教育系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)及能提供的功能〕1.3本人工作 2系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)環(huán)境及關(guān)鍵技術(shù)2.1ASP技術(shù)2.2Dreamweaver 2.3IIS技術(shù)2.4Access數(shù)據(jù)庫技術(shù)3系統(tǒng)的規(guī)劃與功能設(shè)計 3.1系統(tǒng)設(shè)計思想3.2系統(tǒng)需求與功能設(shè)計分析3.3后臺數(shù)據(jù)庫分析與設(shè)計3.4頁面設(shè)計4系統(tǒng)的具體技術(shù)實(shí)現(xiàn) 4.1后臺數(shù)據(jù)庫的配置 4.2前臺頁面設(shè)計與開發(fā) 4.3后臺頁面設(shè)計與開發(fā) 5系統(tǒng)的測試與維護(hù) 5.1系統(tǒng)的安裝 5.2系統(tǒng)的測試 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算法設(shè)計與實(shí)現(xiàn)1概述 1.1研究背景及意義1.2國內(nèi)外研究狀況〔主要論述目前已有的織物疵點(diǎn)檢測算法〕1.3本人工作 2LBP(局部二值模式)介紹2.1根本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)塊選取3.3各類LBP算子實(shí)現(xiàn)3.4相似度比擬3.5實(shí)驗結(jié)果及分析4.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于改良自適應(yīng)閾值的織物瑕疵檢測算法設(shè)計與實(shí)現(xiàn)1概述 1.1研究背景及意義1.2國內(nèi)外研究狀況〔主要論述目前已有的織物疵點(diǎn)檢測算法〕1.3本人工作 2基于改良自適應(yīng)閾值的織物瑕疵檢測算法2.1算法思路2.2織物圖像預(yù)處理〔給出目前已有的預(yù)處理方法，詳細(xì)介紹我們采用的低通濾波器方法〕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)處理實(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)驗結(jié)果及分析4.總結(jié)及展望致謝參考文獻(xiàn)附錄：程序基于方向濾波和數(shù)據(jù)融合的織物缺陷圖像插值算法設(shè)計與實(shí)