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分类:2024考研大纲 来源:南京航空航天大学 2020-12-31 相关院校:南京航空航天大学
该复试科目包含《工程光学基础》、《通信原理》、《数字图像处理》、《电路》、《微机原理及应用》,考生从中任选二门。
《光电信息工程基础》第一部分 工程光学基础(50分)
1.几何光学基本定律与成像
a. 几何光学的基本定律和原理;b. 光路计算与近轴光学系统。
2.理想光学系统
a. 理想光学系统的物像关系;b. 理想光学系统的放大率;c. 理想光学系统的组合。
3. 光学系统中的光阑与光束
a. 光阑的概念和分类;b. 光束的选择、限制与分析;c. 光学系统的景深。
4. 像差理论
a. 像差的概念与分类;b. 球差、慧差、场曲、像散、畸变和色差的定义;c. 像差特征曲线与分析。
5. 典型光学系统
a. 放大镜;b. 显微镜;c. 望远镜;d. 现代光学系统。
6. 光的干涉
a. 杨氏干涉实验;b. 平板的双光束干涉;c. 典型的双光束干涉系统及其应用。
7. 光的衍射
a. 光波的标量衍射理论;b. 光学成像系统的衍射和分辨;c. 衍射光栅方程。
8. 光的偏振
a. 偏振光概念和马吕斯定律;b. 晶体的双折射和偏振器件;c. 偏振光干涉原理。
《光电信息工程基础》第二部分 通信原理(50分)
一.概论
了解通信系统的基本模型、分类,熟练掌握信息及其度量,通信性能指标。
二.信道和噪声
了解随机过程的概念与描述,掌握信道的定义、信道的数学模型、信道的分类、信道特性对信号传输的影响,了解通信系统中的噪声,掌握信道容量及香农公式。
三.模拟调制系统
掌握幅度调制原理、线性调制系统抗噪声性能、掌握非线性调制原理以及调频系统的抗噪声性能;
四.数字频带传输系统
掌握数字基带信号及其频谱特性、数字基带信号传输与码间串扰、无码间串扰的基带传输特性、基带传输系统的抗噪声性能、眼图。
五.数字带通传输系统
掌握二进制数字调制原理、二进制数字调制系统的抗噪声性能、二进制数字调制系统的性能比较,了解多进制数字调制原理。
六.数字信号的最佳接收机
掌握数字信号的统计特性、数字信号的最佳接收机、确知数字信号的最佳接收机、确知数字信号最佳接收机的误码率、数字信号的匹配滤波器接收法。
七.了解模拟信号的抽样、模拟脉冲调制和抽样信号的量化。
《光电信息工程基础》第三部分 《数字图像处理》 (50分)
1、掌握图像处理与分析的基本概念;了解图像处理与分析技术的形成与发展;了解图像处理与分析技术应用。
2、了解图像数字化基础;掌握数字图像的性质及其分析方法。
3、了解狄拉克(Dirac)分布和卷积;掌握线性变换;了解随机过程;掌握图像的物理形成。
4、掌握图像的表达结构*;掌握图像的分层结构;了解新型图像的数据结构。
5、掌握图像预处理的基本算法,包括灰度变换、几何变换、增强、平滑、特征提取等*;掌握图像分割算法,包括阈值处理、边缘处理、区域处理、模板处理;了解新型图像分割的算法,如图割、蛇形轮廓等。
6、掌握形状表示与描述的基本方法,包括基于边缘的方法和基于区域的方法;理解和熟悉,边缘与区域两个大类的一些图像标记参数,如曲率、细长度、欧拉数、签名等;掌握物体识别的几种经典方法流程,如谓词逻辑、语义网络等。
7、理解各种图像解译方法;掌握SIFT、HOG、Hough、监督分类与非监督分类等常规分析算法*;了解最新解译算法;了解地物识别方法。
8、掌握数学形态学的基本概念;了解图像处理中形态学的具体结构与表达。
9、了解图像运动分析的主要应用;掌握图像运动分析中的光流法。
《光电信息工程基础》第四部分 《电路》 (50分)
1. 掌握电路基本定律,掌握电阻电路的等效法分析,包括纯电阻、独立源以及含受控源一端口网络的等效。
2. 掌握回路(网孔)电流法、节点电压法分析直流电路的一般原理和方法。
3. 掌握叠加定理、戴维南定理用于分析直流电路的一般方法。
4. 掌握正弦交流电路的相量分析法;掌握正弦交流电路的电流、电压和功率等参数的计算方法。
5. 掌握正弦交流电路中具有耦合电感电路的分析以及理想变压器电路的分析。
6. 掌握三要素法用于一阶RC和RL动态电路过渡过程的时域分析方法。
《电子信息技术综合》第五部分 《微机原理及应用》 (50分)
1. 了解计算机基础知识,掌握数的表示方法及补码运算,了解微型计算机的结构及工作原理。
2. 掌握8086的编程结构、指令系统、汇编语言程序设计。
3. 掌握输入与输出数据传送方式、中断的基本概念,了解数/模、模/数转换器基本知识,掌握模/数转换器与CPU接口原理图及相应程序设计。
4. 了解存储器的工作原理及用途、与CPU的连接方法、存储器空间扩展方法。
参考书目录:
[1] 郁道银、谈恒英,《工程光学基础教程(第2版)》,机械工业出版社,2017
[2] 樊昌信等,《通信原理(第七版)》,国防工业出版社,2018年.
[3] 贾永红,《数字图像处理(第3版)》武汉大学出版社,2016年
[4] 桑卡(Milan Sonka)等,《图像处理、分析与机器视觉(第4版)》 清华大学出版社,2018年
[5] 潘双来,邢丽冬. 电路理论基础(第三版),清华大学出版社,2016 年
[6] 吴宁等,《微型计算机原理与接口技术(第4版)》, 清华大学出版社,2016年
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