軟件工程專業畢業論文提綱

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軟件工程專業畢業論文提綱模板

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軟件工程專業畢業論文提綱模板

　　軟件工程專業畢業論文提綱模板一

　　摘要 4-5

　　Abstract 5

　　1 緒論 8-12

　　1.1 研究背景 8-10

　　1.2 研究的意義和價值 10-11

　　1.3 論文的結構 11-12

　　2 通用無線傳感網監控平臺需求說明 12-19

　　2.1 無線傳感器網絡節點的結構 12-13

　　2.2 無線通信協議的選擇 13-14

　　2.3 操作系統的選擇 14-15

　　2.4 開發語言的選擇 15-16

　　2.5 平臺分析與功能需求 16-19

　　3 通用無線傳感網絡監控平臺的設計 19-34

　　3.1 通用監控平臺的架構設計 19-20

　　3.2 前段服務器WSNClient 20-21

　　3.3 中央服務器WSNServer 21-22

　　3.4 監控平臺的配置文件 22-26

　　3.5 關鍵問題描述和解決方案 26-32

　　3.5.1 節點動態跟蹤 26-28

　　3.5.2 異構傳感器數據解析 28-30

　　3.5.3 遠程控制節點 30-31

　　3.5.4 鏈路安全 31-32

　　3.6 數據庫設計 32-34

　　4 通用無線傳感網絡監控平臺的實現 34-59

　　4.1 傳感器節點程序的實現 35-45

　　4.1.1 WSNNote.h 36-38

　　4.1.2 WSNNoteAppC.nc 38-39

　　4.1.3 WSNNoteC.nc 39-43

　　4.1.4 分發協議Dissemination和控制請求的同步 43

　　4.1.5 CTP路由協議 43-45

　　4.2 前端服務器WSNClient的實現 45-51

　　4.2.1 MIG-消息接口生成器 45-46

　　4.2.2 虛擬網關MoteIF 46-47

　　4.2.3 自定義的消息接收器和發送器 47-49

　　4.2.4 節點和數據的處理 49-51

　　4.2.5 與WSNServer通信 51

　　4.3 中央服務器WSNServer的實現 51-59

　　4.3.1 WSNClient配置模塊 52-53

　　4.3.2 谷歌地圖模塊 53-54

　　4.3.3 網絡拓撲模塊 54-55

　　4.3.4 日志終端模塊 55-56

　　4.3.5 傳感器節點控制模塊 56-57

　　4.3.6 圖表生成模塊 57-59

　　5 平臺測試 59-63

　　5.1 測試項目 59-61

　　5.2 測試總結 61-63

　　結論 63-65

　　參考文獻 65-67

　　致謝 67-68

　　軟件工程專業畢業論文提綱模板二

　　摘要 5-6

　　Abstract 6-7

　　第1章緒論 10-15

　　1.1 研究目的及意義 10-11

　　1.2 心電信號聚類識別系統 11-13

　　1.2.1 心電聚類系統的構成 11-12

　　1.2.2 心電聚類系統的研究現狀 12-13

　　1.3 主要研究內容 13-14

　　1.4 本文結構安排 14-15

　　第2章心電波形的相關知識 15-19

　　2.1 心電波形介紹 15-16

　　2.1.1 心電波形產生的生理學基礎 15

　　2.1.2 心電圖波形簡介及臨床意義 15-16

　　2.2 常見病變心電圖表現 16-18

　　2.2.1 急性心肌梗死 16-17

　　2.2.2 心房肥大 17

　　2.2.3 心肌炎 17

　　2.2.4 心房間隔缺損 17-18

　　2.2.5 過早搏動 18

　　2.3 本章小結 18-19

　　第3章心電信號的預處理 19-26

　　3.1 心電信號的噪聲影響 19-20

　　3.2 心電濾波去噪 20-25

　　3.2.1 小波理論基礎 20-21

　　3.2.2 小波濾波器 21-25

　　3.3 本章小結 25-26

　　第4章心電波形的特征值提取 26-39

　　4.1 引言 26

　　4.2 心電特征提取 QRS 波 26-36

　　4.2.1 典型的心電信號檢測算法 26-27

　　4.2.2 基于小波變換的 QRS 波檢測 27-36

　　4.3 P 波、T 波的檢測 36-38

　　4.3.1 基于小波變換的 P 波、T 波檢測算法 36-37

　　4.3.2 實驗結果與討論 37-38

　　4.4 本章小結 38-39

　　第5章基于 K-means 的心電信號聚類研究 39-47

　　5.1 心電信號特征提取與選擇 39-40

　　5.2 K-means 心電聚類算法 40-45

　　5.2.1 傳統 K-means 算法 40-41

　　5.2.2 基于模擬退火算法的 K-means 聚類方法 41-42

　　5.2.3 本文改進心電聚類方法 42-45

　　5.3 結果與討論 45-46

　　5.4 本章小結 46-47

　　結論 47-49

　　參考文獻 49-53

　　攻讀碩士學位期間所發表的學術論文 53-54

　　致謝 54

　　軟件工程專業畢業論文提綱模板三

　　摘要 5-6

　　Abstract 6

　　目錄 7-9

　　第一章緒論 9-15

　　1.1 研究背景與意義 9-10

　　1.2 國內外研究現狀 10-12

　　1.2.1 數據倉庫技術國內外應用情況 10-11

　　1.2.2 人口數據分析應用國內外現狀 11-12

　　1.3 本文主要研究內容 12-13

　　1.3.1 研究目標 12

　　1.3.2 研究內容 12-13

　　1.4 本文組織結構 13-15

　　第二章關鍵技術分析 15-25

　　2.1 人口數據分析 15-16

　　2.1.1 人口數據分析特點 15-16

　　2.1.2 人口數據分析內容 16

　　2.2 數據倉庫技術 16-20

　　2.2.1 數據倉庫概念 16-18

　　2.2.2 數據倉庫設計 18-20

　　2.3 數據ETL技術 20-22

　　2.3.1 ETL概念 20

　　2.3.2 ETL設計 20-21

　　2.3.3 ETL實現 21-22

　　2.4 OLAP技術 22-23

　　2.4.1 OLAP概念 22

　　2.4.2 OLAP實現 22-23

　　2.5 小結 23-25

　　第三章人口數據分析系統的設計與實現 25-65

　　3.1 系統概念設計 25-29

　　3.1.1 業務需求 25-26

　　3.1.2 數據描述 26-27

　　3.1.3 維度事實模型 27-29

　　3.2 系統邏輯設計 29-40

　　3.2.1 人口性別年齡民族分析主題 29-32

　　3.2.2 人口婚姻狀況文化程度分析主題 32-35

　　3.2.3 人口姓氏分析主題 35-37

　　3.2.4 人口姓名分析主題 37-38

　　3.2.5 人口籍貫出生地分析主題 38-40

　　3.3 系統實現 40-63

　　3.3.1 物理設計 40-42

　　3.3.2 ETL準備及規則 42-46

　　3.3.3 ETL實現 46-57

　　3.3.4 多維數據模型構建 57-63

　　3.4 小結 63-65

　　第四章實際應用及驗證 65-87

　　4.1 應用背景 65

　　4.2 應用展示 65-84

　　4.2.1 OLAP操作 65-75

　　4.2.2 報表展現 75-84

　　4.3 效果分析 84-85

　　4.4 小結 85-87

　　第五章結論與展望 87-91

　　5.1 論文工作總結 87-88

　　5.2 論文工作展望 88-91

　　參考文獻 91-93

　　致謝 93-95

　　個人簡歷、在學期間發表的論文與研究成果 95

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