開題報告-基于51單片機的教室智能照明控制系統(tǒng).doc
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山 東 科 技 大 學 本科畢業(yè)設(shè)計(論文)開題報告 基于51單片機的教室智能照明控制系統(tǒng) 學 院 名 稱 電子通信與物理學院 專業(yè)班級 電子信息科學與技術(shù)12級2班 學生姓名 時東陽 學 號 201201050519 指 導 教 師 王雪琴 填表時間:2016 年 3月30 日 填表說明 1.開題報告作為畢業(yè)設(shè)計(論文)答辯委員會對學生答辯資格審查的依據(jù)材料之一。 2.此報告應在指導教師指導下,由學生在畢業(yè)設(shè)計(論文)工作前期完成,經(jīng)指導教師簽署意見、相關(guān)系主任審查后生效。 3.學生應按照學校統(tǒng)一設(shè)計的電子文檔標準格式,用A4紙打印。裝訂在左側(cè)。 4.參考文獻不少于8篇,其中應有適當?shù)耐馕馁Y料(一般不少于2篇)。 5.開題報告作為畢業(yè)設(shè)計(論文)資料,與畢業(yè)設(shè)計(論文)一同存檔。 設(shè)計(論文) 題目 基于51單片機的教室智能照明控制系統(tǒng) 設(shè)計(論文) 類型(劃“√”) 工程設(shè)計 應用研究 開發(fā)研究 基礎(chǔ)研究 其它 √ 一、 本課題的研究目的和意義 隨著科技的發(fā)展,和人們的生活水平不斷提高,居住環(huán)境的改善備受關(guān)注,于是家居智能化的快速興起,滿足人們對舒適,安全,便捷以及節(jié)能環(huán)保的時尚生活的追求?,F(xiàn)階段人類社會的進步越來越依賴于對能源的開發(fā)與利用,然而人們對能源無盡的需求量和有限的能源數(shù)量形成了不可抗拒的矛盾,能源匱乏不僅是我國所面臨的危機,更是世界所面臨的嚴峻考驗。在建筑物中,電能的消耗占百分之六十至百分之九十左右,其中照明的占用量是總電量的百分之十至百分之十二,并且按照預測,隨著建筑物保溫隔熱性能的提高以及其他供暖以及供冷措施的利用,照明用電占用比例還會上升,因此,涌現(xiàn)出了各種技術(shù)類型的廠家,市場上也出現(xiàn)了各種類型,別具特色的智能開關(guān)產(chǎn)品,智能照明系統(tǒng)也應運而生。 要實現(xiàn)照明節(jié)能主要有兩種方法,一種是選用高效照明光源或燈具,如節(jié)能燈。在保證照明質(zhì)量的前提下,降低照明用電量的根本措施就在于提高照明設(shè)備的效率,即提高光源與燈具的效率;另一種是在現(xiàn)有照明燈具的基礎(chǔ)上照明節(jié)能控制策略,即在充分研究照明對象的需求上,通過優(yōu)化照明系統(tǒng)的運行來達到節(jié)能的效果。在照明燈具方面,大學教室多采用熒光燈,采用直接照明的方式,比較滿足現(xiàn)有的需求,所以本課題著重論述后面一種方法,改進照明控制策略和運行方式。 本設(shè)計主要是針對目前高校教學樓教室的電能資源浪費嚴重,教室資源利用不合理,用電設(shè)備控制和教學管理不足的現(xiàn)狀,設(shè)計了教學樓節(jié)能控制系統(tǒng),以達到高校教室用電設(shè)備的合理使用,節(jié)約電能以及改善教學管理的目的。 二、 本課題的主要研究內(nèi)容(提綱) 1、傳統(tǒng)Snake模型的研究 針對本課題和自己的實際情況,首先我對Kass提出的Snake算法進行研究,了解Snake算法的基本思想,深入分析該算法如何在圖像分割中實現(xiàn)。 2、傳統(tǒng)Snake模型的實現(xiàn) 了解了Snake模型的基本思想,有了算法基礎(chǔ)就可以將算法用程序?qū)崿F(xiàn)。使用MATLAB工具,將算法思想通過程序?qū)崿F(xiàn),并且通過軟件進行仿真。 3、研究Snake算法存在的缺陷 在實現(xiàn)傳統(tǒng)Snake算法的同時,仿真研究Snake算法在收斂過程中存在的缺陷。 4、對Snake算法進行改進研究并實現(xiàn) 針對在仿真過程中出現(xiàn)的缺陷,從某一方面入手,尋找該缺陷出現(xiàn)的原因并提出改進的算法。 三、 文獻綜述(國內(nèi)外研究情況及其發(fā)展) 自20世紀70年代,圖像分割算法就開始受到人們的高度重視,各種算法層出不窮。但是,大部分算法都有自己的針對性和適用范圍,目前尚無通用分割理論。結(jié)合處理策略,又可以分為串行分割算法和并行分割算法。根據(jù)處理對象,分割算法大體分為以下幾種: 基于閾值的分割方法,閾值法的基本思想是基于圖像的灰度特征來計算一個或多個灰度閾值,并將圖像中每個像素的灰度值與閾值相比較,最后將像素根據(jù)比較結(jié)果分到合適的類別中。因此,該類方法最為關(guān)鍵的一步就是按照某個準則函數(shù)來求解最佳灰度閾值。 基于邊緣的分割方法,所謂邊緣是指圖像中兩個不同區(qū)域的邊界線上連續(xù)的像素點的集合,是圖像局部特征不連續(xù)性的反映,體現(xiàn)了灰度、顏色、紋理等圖像特性的突變。通常情況下,基于邊緣的分割方法指的是基于灰度值的邊緣檢測,它是建立在邊緣灰度值會呈現(xiàn)出階躍型或屋頂型變化這一觀測基礎(chǔ)上的方法。使用一階導數(shù)的極值與二階導數(shù)的過零點來確定邊緣,具體實現(xiàn)時可以使用圖像與模板進行卷積來完成。 基于圖論的分割方法,此類方法把圖像分割問題與圖的最小割(min cut)問題相關(guān)聯(lián)。首先將圖像映射為帶權(quán)無向圖G=- 1.請仔細閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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