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2022年项目成果
| 课程名称 | 简介 | 任课教师 | 课件链接 |
| 《地球物理》 | 为了有效克服地质类专业《地球物理》课程学时的限制，提高课程中模拟计算学习效果，提升课堂中的实践互动，兰州大学《地球物理》课程依托 MATLAB 平台进行课程改革和实践应用，构建课程内容 + 数值计算 + MATLAB 程序的教学模式，在课堂中引入 MTALAB Mobile 平台实现互动教学，课后强化以 MATLAB 程序为依托促进数值计算部分，提高了学生利用程序理解复杂地球物理计算问题的能力，同时也促进学生对其编程和计算的学习。 |
周文纳，兰州大学 |
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《电磁场与电磁波》 |
《电磁场与电磁波》是电子信息类专业本科基础课程，涉及大量的场论和矢量分析等数学知识；覆盖内容较广，且有一定的深度，理论分析内容较多，难度较大。本项目针对《电磁场与电磁波》课程，按照“重理论建模，强编程实践，图创新设计”的思路，围绕 MATLAB 进行升级改造。项目按照课程知识结构编写 MATLAB 案例，涵盖矢量分析、静电场、静磁场、静态边值问题的解法、时变电磁场、电磁波的传播及电磁波的辐射等方面的内容。为方便广大师生使用，项目成果提供有《电磁场与电磁波》教学大纲（含课程设计）、全套课件、全套 MATLAB 代码（含课程设计）以及有助于课程开展的教学参考论文。 项目成果可在一定程度上降低知识点讲解难度，加强对物理概念的理解，进而淡化数学计算的繁杂，提高广大学生的兴趣和积极性、主动性，为电子信息类、电气信息类等专业电磁场与电磁波课程的教师和学生提供参考和借鉴，助力其更好地教学和学习。 |
梅中磊，兰州大学 |
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《自动控制理论》与《过程控制》实验课 |
本课程资源使用 MATLAB、MATLAB App Designer 和 Simulink，实现控制系统的仿真与综合设计。具体内容包括控制仿真基础实验、二阶系统阶跃响应实验、连续系统串联校正（超前及滞后校正）实验、旋转倒立摆的平衡控制实验和球杆系统控制实验；过程控制对象——三容水箱的控制系统的仿真与综合设计。包含 MATLAB 实时脚本、交互式App、Simulink 模型以及实验指示书，适用于《自动控制理论》和《过程控制》课程的实验教学和仿真学习。 |
吕文祥、白玉琦，清华大学
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《车辆智能化技术》 |
本项目面向智能驾驶算法开发，依托 MATLAB/Simulink 基础仿真平台，应用 RoadRunner 等系列工具箱进行实践教学，完成了 RoadRunner 交通场景仿真与 Simulink 控制模型的开发，构建“汽车 + AI”的全新的跨学科培养的智能汽车实践课程。 |
胡宏宇，吉林大学 |
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《前沿通信系统设计》 |
本门课程围绕前沿无线通信系统：WiFi 系统、LTE/5G 系统、通信感知一体化系统以及基于 AI 的目标信号调制识别系统等进行研究和探讨，帮助学生阅读 WiFi 和 LTE 系统物理层和 MAC 协议，掌握通信标准设计基本思路，了解 5G 系统的创新技术，了解通信感知一体化系统，了解基于 AI+ 无线通信系统，能够利用 MATLAB 对 802.11a/b/g/n/ac 协议、LTE 协议进行功能仿真，并能够利用软件无线电 (USRP) 进行协议验证。 通过本课程的学习，学生将能够掌握 WiFi 和 LTE/5G 系统物理层的基本原理；理解 IEEE 802.11 和 LTE/5G 系统技术细节以及系统物理层信号处理算法的设计；具备利用软件无线电平台 (USRP) 实现 IEEE 802.11 和 3GPP 物理层信号处理算法的能力；了解通信感知一体化系统、基于深度学习的目标信号调制识别系统等。 |
吴光，南方科技大学 |
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《综合能源系统导论》 |
综合能源系统是目前能源领域的重点研究方向之一，构建多能互补、协同优化综合能源系统，是促进能源系统改革的重要举措，是支撑双碳目标的坚实基础。本课程首先明确能源系统与环境系统的基本关系，解析能源系统运行对于地球碳循环的重要性；接着分析比较各种能源类型、介绍煤炭、石油、天然气、核能、水力、太阳能以及风能等能源形式的本质和运行特点；最后给出电力网、燃气网以及热力网的基本建模，进而构建综合能源系统的基本模型，探究综合能源系统优化运行的仿真方法。 本课程利用 MATLAB 的实时脚本，对课程中的概念结合数据进行直观展示；利用实时脚本中的控件功能，提供交互式的数学模型仿真演示，降低数学模型理解难度；脚本的单元化执行，令综合能源系统优化运行模型更易于上手与理解。 |
胡秦然，东南大学 |
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《机器学习与深度学习》 |
本课程详细介绍了经典机器学习算法（BP 神经网络、支持向量机、决策树、随机森林）与深度学习模型（卷积神经网络、长短时记忆神经网络、迁移学习、生成式对抗网络、YOLO 目标检测、U-Net 语义分割、自编码器）的工作原理，并基于 MATLAB 深度学习工具箱展示了上述模型的具体代码实现过程。本课程的最大特色是代码全部采用实时脚本编写，实现原理与代码的无缝衔接，且模型涉及的超参数均可以通过实时编辑器内置控件调整，便于读者沉浸式学习本课程内容。 |
郁磊，山西大学 |
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《机器人系统》 |
该课程采用项目制课程设计，通过课内讲解与学生课后学习实现对机器人系统关键技术的掌握和应用。学生将会完成一定的机器人项目，将理论学习结合进项目实践，练中学，期望学生能通过本课程更自主积极地学习机器人系统相关知识，并在课程以后能进一步探索并开展机器人技术的深入研究。 |
徐俊，西安交通大学 |
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《工程问题建模与仿真》 |
本课程先对相关的数学原理进行介绍，然后进行编程仿真，得到仿真结果，也就是工程问题的解答。本课程属于案例研究的实践类课程，也就是要完成从简单到复杂的一些案例（或称课题）的仿真实现。教学形式是学生自主实验为主，课堂辅导讲座为辅。具体地，本课程的研究课题分为三个模块：模块 1，围绕组合优化问题开展 MATLAB 设计，包括利用穷举搜索实现数独游戏，启发式搜索解决背包问题，最终解决一个测量装置在大规模制造中的标定问题；模块 2，概率统计方法进行系统可靠性建模和优化仿真，通过布丰投针实验和混联系统的使用寿命了解蒙特卡罗仿真方法，进而解决一个综合任务，即一个多节点声呐系统中同步时钟机制的可靠性评估和系统优化问题；模块 3，利用 AI 深度学习技术实现图像目标检测和分割。 |
杨宇红，上海交通大学 |
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《基于 MATLAB 和 SLAM 的自动驾驶实践》 |
本课程是基于 MATLAB 进行自动驾驶的理论授课，结合 MATLAB 与 ROS、ROS2 小车进行自动驾驶实践。通过 Simulink 与 Gazebo 仿真，实现 MATLAB 与 ROS 的结合。 |
金晔，上海交通大学 |
2019年项目成果
| 课程名称 | 简介 | 任课教师 | 课件链接 |
| 物理建模方法在“车辆动力学”课程教学中的应用研究 | 车辆动力学是研究车辆的受力与运动关系的一门学科。对于道路车辆而言，主要利用数学、力学搭建整车及其零部件（发动机、电机、电池、传动系统、制动系统、悬架系统、转向系统、行驶系统等）的动力学模型，求解车辆在不同工况下的受力与运动的关系。“车辆动力学”课程是车辆工程专业的一门专业核心课程，它主要研究汽车数学建模与仿真的理论基础知识以及车辆动力学、运动学模型的构建方法。 本课程利用 MATLAB/Simulink 软件提供的 Simscape/Powertrain Blockset/Vehicle Dynamics 等工具箱，使用物理建模方法，可以快速而便捷地搭建准确的整车和零部件模型；减少了传统的车辆动力学课程教学中枯燥而繁琐的理论推导、编程求解等手工环节。 |
黄兵锋，湖北汽车工业学院 |
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基于 MATLAB 的高性能计算课程建设 |
近年来，由于频率墙和功耗墙的存在，计算机计算性能的提升主要依赖于计算核心数量的增加，这使得传统的串行算法设计逐步转向基于多核和众核的并行算法设计，越多越多的应用领域，特别是人工智能领域需要并行数据结构与算法设计的相关基础。 本课程介绍了现代计算机 CPU 和 GPU 硬件架构的发展，介绍了多核与众核的并行编程技术，给出了并行程序的设计方法，详细阐述了 MATLAB 并行计算工具箱的使用方法并给出了程序示例。最后给出了基于 MATLAB 的并行算法设计例子。 |
朱虎明，西安电子科技大学 |
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人工智能实验教学方案研究与实验案例分析 |
本课程作为《人工智能》理论课的配套实验课，实验内容既有经典人工智能问题，也有新兴的机器学习、深度强化学习等实验项目，实验目的是培养学生应用人工智能思想、方法及技术解决问题的能力和一定的创新能力。 本课程尝试把 MATLAB/Simulink 融入到人工智能实验的课堂教学中，研究并分析人工智能实验案例在 MATLAB 的应用和实现过程。同时，引进 MATLAB/Simulink 作为课程的另一实验平台，探索其可行性及优势，让学生有更多的选择，以激发学生的探索兴趣和创新能力，并推广到其它课程实验教学、科学研究和基于项目的学习，为他们将来从事 AI 的研究与开发打好基础。 |
伍丽华，中山大学
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基于 MATLAB 的数学实验课程立体化平台建设 |
《数学实验》是中国石油大学（华东）非常重要的数学基础课程，课程以 MATLAB 为实验平台，以大学数学三门主干课程（高等数学、线性代数和概率论与数理统计）的核心知识点组织实验内容，该课程的教材于2020年8月出版。 本课程根据《数学实验》教材内容，开发了基于 MATLAB 的实时脚本的数学实验课件；参与项目的任课教师使用 MATLAB Grader 构建了课堂实时测验和课后作业在线系统。 |
陈华，中国石油大学（华东） |
数字石油学苑微信小程序（小程序里搜课程名）下载实验课件。MATLAB Grader习题集请联系本课程任课教师。 |
基于 MATLAB 的数理方程的教学研究 |
本课程由“数学物理方程”与“特殊函数”两大部分内容组成：“数学物理方程”主要讲述数学物理方程的一些基本概念及三种典型的二阶线性偏微分方程定解问题的一些常用解法，这部分内容的重点是数学物理方程的建立与分离变量法；“特殊函数”部分，主要讲述贝塞尔函数及勒让德多项式。两大部分内容既有一定的相对独立性，但在某种意义上又是不可分割的有机整体。 本课程在课件、习题中基于 MATLAB 平台，将 MATLAB 融入到课堂教学中，利用 MATLAB 计算了若干课程中的偏微分方程。 |
杜戈果，深圳大学 |
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基于 MATLAB 的《数值分析》之实验教程 |
本课程是《数值分析》对应的实验课程，采用 MATLAB 软件为算法设计平台，主要通过上机实验的方式强化学生的算法实现能力，通过数值算例分析算法的性质，内容涵盖非线性方程求解、线性代数方程组求解、插值与拟合、数值优化、特征值计算和常微分方程数值求解等数值分析的主干问题，是信息与计算科学专业的核心专业课程。 |
钟柳强，华南师范大学 |
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基于 MATLAB 的机电一体化系统设计课程教学资源库开发 |
本课程通过更新教学内容、手段和方法，更多采用 MATLAB/Simulink/Simscape 工具，开展机电一体化系统，尤其是传动系统、电机控制、电路仿真、动力学分析、运动学分析等方面的交互设计试验。一体化的教学设计集“原理知识——交互设计——数字仿真——虛拟操控——可视化应用展示”等于一体，并形成前后连贯的知识技能链条；实施“设计数字化和结果可视化”为全新教学设计。 |
孟祥印，西南交通大学 |
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基于 MATLAB 平台的计算物理教学模式与方法的改革研究 |
本课程主要利用 MATLAB 科学计算软件开展教学，算法讲解和应用并重：不仅要求学生掌握 MATLAB 平台中的现有指令和函数的使用方法，同时要求学生利用课堂讲授的算法自己编程实现一些重要的指令（如ODE45函数，ROOT求根函数），并将自编程序与 MATLAB 模块和函数的功能和效率进行对比，实现学生对 MATLAB 指令与函数的“知其然，也知其所以然”。本课程选择了6个学生有一定知识背景且较为复杂的物理问题开展物理专题教学，提高了学生利用数值计算处理复杂物理问题的能力，同时也可以促进学生对其他物理课程的学习。 |
蒋臣威，西安交通大学 |
