2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、題號題號:《傳感與導引技術》《傳感與導引技術》考試大綱考試內(nèi)容考試內(nèi)容通過本課程的考試,旨在檢查考生對傳感器與測控技術的基礎知識、各類傳感器及其相關技術、導彈的導引原理及導引頭相關技術、數(shù)據(jù)分析與機器學習、自動控制技術的掌握、熟悉和了解的程度,以提高考生從事工程實踐的能力,并對考試范圍作如下要求:1.傳感器的一般概念:傳感器定義、組成、分類;傳感器的靜態(tài)特性;傳感器的動態(tài)特性。2.常見傳感器的原理及其應用:應變式傳感器、電容式傳感器、電

2、感式傳感器、壓電式傳感器、數(shù)字式傳感器、熱電式傳感器、固態(tài)傳感器、MEMS傳感器的定義、測量電路及其典型應用。3.航天航空測控技術基本概念:測控的實時性概念;傳感器的模型。4.導彈導引系統(tǒng)的基本概念:導彈導引系統(tǒng)的基本原理、類型、特點及組成;導引方法。5.紅外導引系統(tǒng);基于電源目標的紅外導引系統(tǒng);基于面源目標的紅外導引系統(tǒng)。6.雷達導引系統(tǒng):雷達導引系統(tǒng)的基本參數(shù);雷達導引系統(tǒng)目標距離、速度以及角度測量原理。7.圖像處理:掌握空間域圖像

3、增強基本概念;基于灰度變換與直方圖處理的圖像增強方法;基于空間濾波的圖像增強方法;圖像復原基本概念;典型噪聲模型與濾波方法;圖像幾何變換方法;逆濾波與維納濾波圖像復原算法。8.機器學習:掌握貝葉斯學習的基本概念;掌握貝葉斯法則與極大似然方法;掌握貝葉斯分類器分析與設計方法;掌握基于實例學習的基本概念;掌握K近鄰算法與局部加權(quán)回歸算法。9.掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基本概念;掌握梯度下降算法與誤差反向傳播算法。題號題號:《傳感與導引技術》《傳感與導引技

4、術》考試大綱考試內(nèi)容考試內(nèi)容通過本課程的考試,旨在檢查考生對傳感器與測控技術的基礎知識、各類傳感器及其相關技術、導彈的導引原理及導引頭相關技術、數(shù)據(jù)分析與機器學習、自動控制技術的掌握、熟悉和了解的程度,以提高考生從事工程實踐的能力,并對考試范圍作如下要求:1.傳感器的一般概念:傳感器定義、組成、分類;傳感器的靜態(tài)特性;傳感器的動態(tài)特性。2.常見傳感器的原理及其應用:應變式傳感器、電容式傳感器、電感式傳感器、壓電式傳感器、數(shù)字式傳感器、熱

5、電式傳感器、固態(tài)傳感器、MEMS傳感器的定義、測量電路及其典型應用。3.航天航空測控技術基本概念:測控的實時性概念;傳感器的模型。4.導彈導引系統(tǒng)的基本概念:導彈導引系統(tǒng)的基本原理、類型、特點及組成;導引方法。5.紅外導引系統(tǒng);基于電源目標的紅外導引系統(tǒng);基于面源目標的紅外導引系統(tǒng)。6.雷達導引系統(tǒng):雷達導引系統(tǒng)的基本參數(shù);雷達導引系統(tǒng)目標距離、速度以及角度測量原理。7.圖像處理:掌握空間域圖像增強基本概念;基于灰度變換與直方圖處理的圖

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