Пример готовой дипломной работы по предмету: Программирование
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА
1. ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ РАЗДЕЛ
1.1. Принципы устройства ИНС. Приближенное определение позиции объекта в пространстве.
1.2. Цифровая модель местности (ЦММ)
1.3. Использование фильтра Кальмана в навигации
1.4. Метод Ньютона. Аналитическое описание квазиньютоновских методов
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СИМУЛЯТОРА ИНС И КОРРЕКЦИЯ ОШИБОК ПРИ ПОМОЩИ ЦММ
2.1. Постановка задачи
2.2. Описание метода решения
2.3. Выбор программных средств. Преимущество Matlab
2.4. Реализация алгоритма
2.5. Описание программы
2.6. Тестирование и улучшение
ГЛАВА
3. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ДИПЛОМНОЙ РАБОТЫ
ГЛАВА
4. РАЗДЕЛ БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ОХРАНЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
4.1. Анализ опасных и вредных производственных факторов, воздействующих на оператора при работе на ЭВМ
4.2. Расчёт местного освещения.
4.3. Пожарная безопасность
4.4. Экологическая безопасность.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Содержание
Выдержка из текста
Проблема мониторинга эксплуатации подвижного состава рассматривается такими учеными, как М.А. Литвин, В.П. Раклов, В.А. Шпенст, Л.Г. Доросинский и многие другие в различных очерках, статьях, журналах, книгах, диссертациях и т.д.
Другим примером может являться спасательная миссия заблудившихся людей в лесу, туристов в горах, поиск людей в завалах и лавинах. Поиск этих людей должен быть быстрым, но ресурсы чаще всего ограничены. Небольшая армия летающих дронов с тепловизором, каждому из которых задана своя площадь поиска, может найти людей быстрее и сообщить спасателям местоположение людей.
На данный момент во всем мире широко используются глобальные навигационные спутниковые системы, их польза и эффективность уже не ставится под сомнение, а для большого количества геодезических фирм и компаний современные объемы работ были бы недостижимы без этих приборов. Благодаря спутниковым системам ведутся работы по мониторингу зданий и сооружений, топографические съемки, решаются навигационные задачи.
Бюджетное устройство представляет собой организационные принципы построения бюджетной системы, ее структуру, взаимосвязь объединяемых в ней бюджетов. Бюджетная система — это совокупность всех бюджетов, действующих на территории страны.
Теоретическая база работы сформировалась за счет изученных учебных пособий по учебной дисциплине «Финансовое право», «Бюджетное право», комментариев к действующему законодательству РФ в бюджетной сфере.
Государственное устройство — способ организации государственной власти по территории (территориальной или национально-территориальной организации), характеризующий соотношение государства как целого с его составными частями.
Теоретической основой исследования явились труды Д.С. Зуева, А.Н. Козырина, М.С. Мармило, Н.И. Куликова, Л.Н. Чайниковой, Е.Ю. Бабенко, А.Н. Трошина, Д.Ю. Федотова, С.В. Запольского, Г.Б. Поляка и др.
Центральное место бюджета в финансовой системе, прежде всего, объясняется тем, что с его помощью перераспределяется значительная часть национального дохода.
Бюджетное устройство и бюджетная система РФ
Список источников информации
1.Боднер В. А. Теория автоматического управления полётом, М.: Маши-ностроение, 1994. – 268 с.
2.Боднер В.А. Принципы инерциальной навигации. — М.: Высшая школа, 1995. – 402 с.
3.Дьяконов В., Абраменкова И. Matlab. Обработка сигналов и изображе-ний. Специальный справочник. – СПб: Питер, 2002. – 608 с.
4.Конюшенко В.В. Начало работы с Matlab. – СПб: Истра, 2006. – 173 с.
5.Коршунова Ю. М. Математические основы кибернетики. – СПб: Пи-тер, 2008.
6.Кузовков Н.Т., Салычев О.С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. М.: Машиностроение, 1992.
7.Пантелеев В.В. Методы оптимизации в примерах и задачах: Учебное пособие. – М.: Высшая школа, 2005. – 505 с.
8.Помыкаев И. И., Инерциальный метод измерения параметров движения летательных аппаратов, М.: Машиностроение, 1989.
9.B.D. Lucas and T. Kanade, “An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision,” Proc. Seventh Int’l Joint Conf. Artificial Intelligence, pp. 674-679, 1981.
10.C. Lu, G. Hager, and E. Mjolsness, “Fast and Globally Convergent Pose Es-timation from Video Images,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 6, pp. 610-622, June 2000.
11.D. Nister, “A Minimal Solution to the Generalised 3-Point Pose Problem,” Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 1, pp. 560-567, 2004.
12.H.C. Longuet-Higgins, “A Computer Algorithm for Reconstructing a Scene from Two Projections,” Readings in Computer Vision: Issues, Problems, Principles, and Paradigms, M.A. Fischler and O. Firschein, eds., pp. 61-62, Los Altos, Calif.: Kaufmann, 1987.
13.R. Lerner, H. Rotstein, and E. Rivlin, “Error Analysis of an Algorithm for Pose and Motion Recovery from Correspondence and a Digital Terrain Map,” in preparation.
14.R. Lerner, P. Rotstein, and E. Rivlin, “Error Analysis for a Navigation Algo-rithm Based on Optical-Flow and a Digital Terrain Map,” Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 1, pp. 604-610, 2004.
15.Y. Liu, T. Huang, and O. Faugeras, “Determination of Camera Location from 2-D to 3-D Line and Point Correspondences,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, no. 1, pp. 28-37, Jan. 1990.
список литературы
