《信息处理算法课程设计》课程教学大纲

《信息处理算法课程设计》教学大纲课程英文名Designandsimulationofinformationprocessingalgorithms课程代码03P0032学分2总学时2周课程类别集中实践环节先修课程信号与系统、概率论与数理统计、线性代数、数字信号处理课程性质限选适用专业通信工程开课学院信息工程学院一、课程地位与目标（一）课程地位本课程设计是通信工程专业的一项集中实践教学环节，是学生学完《信号与系统》、《概率论与数理统计》、《数字信号处理》等课程后，进行的一次全面的综合训练，其目的是拓展对有关信号处理的基础理论和基本方法的理解。通过本课程设计，培养学生具有基本的局部优化算法或全局优化算法的设计和应用能力。熟练掌握至少一种算法的原理和数学模型、实现代码和仿真运用，为毕业设计和今后应用系统的研发打下坚实的基础。（二）课程目标1、ILO-1.能根据课程设计选题查找资料，设计出相应的实验方案。2、ILO-2.根据设计出的实验方案，能编写出相应的程序代码，并进行调试测试，得出正确的实验结果。3、ILO-3.根据实验方案、原理、程序以及实验结果，能准确且完整的回答老师的提问。4、ILO-4.能根据选题的内容，撰写完整的实验报告，理解理论指导实践的含义。二、课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）毕业要求指标点4-1毕业要求指标点5-1毕业要求指标点10-1ILO-1M(0.20)ILO-2M(0.20)ILO-3H(0.45)ILO-4L(0.15)注：支撑强度分别填写H、M或L（其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低，保证H>M>L，具体对应的数值，根据各自课程来定）三、设计选题及任务要求序号参考选题任务与要求1卡尔曼滤波在无线传感器目标定位问题中的应用实现1.构建一个简单的无线传感器目标定位模型；2.使用Matlab或Python语言实现卡尔曼滤波器3.仿真测试性能2梯度类优化算法在无线传感器目标定位问题中的应用实现1.构建一个简单的通无线传感器目标定位模型；2.使用Matlab或Python语言实现最速下降算法或共轭梯度算法3.仿真测试性能3群体智能算法在系统资源调度中的应用实现1.构建一个简单的通信信道资源调度模型；2.使用Matlab或Python语言实现遗传算法或粒子群算法3.仿真测试性能4启发式蒙特卡罗算法在系统资源调度中的应用实现1.构建一个简单的通信信道资源调度模型；2.使用Matlab或Python语言实现模拟退火算法3.仿真测试性能注：学生可任选其中一个题目（也可选一种使用算法）进行设计。四、课程设计的主要进程与时间安排序号主要进程教学内容时间分配对应课程目标1设计方案查找资料，设计方案第1~2天ILO-12开发设计根据最终的设计方案，仿真设计通信系统第3~11天ILO-23答辩验收要求学生回答教师有关设计方案、程序代码以及程序结果方面的提问第12~13天ILO-34撰写课程设计报告要求学生按照要求撰写课程设计报告第14~15天ILO-2、ILO-4注：进程安排的最少时间为0.5天。五、课程考核与成绩评定考核内容考核方式评定标准（依据）占总成绩比例考核与课程目标对应关系过程考核根据平时出勤情况和态度情况点名记录回答问题记录20%ILO-1~ILO-3程序代码检查程序代码是否完善、程序解释是否正确根据仿真波形的逻辑功能是否完善、正确，程序解释是否正确40%ILO-4报告及答辩课程设计报告及老师提问方案设计详细情况、结果分析情况、格式是否规范，以及是否独立完成实验报告及是否正确回答老师提问等40%ILO-1~ILO-3考核类别考查成绩登记方式百分制六、课程目标达成度评价方法课程目标权重成绩评定ILO-1过程考核0.4实验A10程序代码0.6答辩B10ILO-1达成度=0.4*A10+0.6*B10ILO-2过程考核0.4实验A20程序代码0.6答辩B20ILO-2达成度=0.4*A20+0.6*B20ILO-3过程考核0.4实验A30程序代码0.6答辩B30ILO-3达成度=0.4*A30+0.6*B30ILO-4程序代码0.3答辩B40报告及答辩0.7报告C40ILO-4达成度=0.3*B40+0.7*C40七、推荐教材与主要参考书（一）推荐教材：马昌凤、柯艺芬、谢亚君编著，《最优化计算方法及其MATLAB程序实现》，国防工业出版社，2015年7月.（二）