计算机开题报告

计算机开题报告集合15篇

在现在社会，越来越多的事务都会使用到报告，我们在写报告的时候要注意涵盖报告的基本要素。一听到写报告就拖延症懒癌齐复发？下面是小编整理的计算机开题报告，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

论文题目：基于Android微博整合客户端的设计与实现

一、选题的背景和意义

微博（英文名为micro-blog），即微型博客，是随着Web 2.0而兴起的一类开放的互联网社交服务，它允许用户以简短文字随时随地更新自己的状态，每条信息的长度都在140字以内，支持图片、音频、视频等多媒体的出版，每个用户既是微内容的创造者也是微内容的传播者和分享者。与传统博客相比，微博具有如下特点：

1)准入门槛低。

传统博客强调版本的布置与语言的组织，因此博文的创作需要考虑完整的逻辑性，也就是说，在Blog上写文章的门槛还是很高的；哪怕是一个没有受过严格中文训练的人，只要会发短信，他就能使用微博。闲得无事，更新一下签名，就被记录了。

2)即时通讯的原创性。

对于每篇微博140个字符的信息量特别适合手机上网用户使用，无论你是在咖啡厅还是在地铁站，都很容易通过手机完成自己的微博。因此，微博的即时通讯功能非常强大。很多微博网站，即便在没有网络的地方，只要有手机也可即时更新自己的内容。一些突发事件或引起全球关注的大事，如果有微博,就能利用各种手段在微博上发表，其真实性以及快捷性给人带来的现场感，甚至超过所有媒体。

3)更强的互动性。

与博客上面对面的表演不同，微型博客上是背对脸的follow(跟随)，就好比你在电脑前打游戏，路过的人从你背后看着你怎么玩，而你并不需要主动和背后的人交流。既可以一点对多点，也可以点对点。在Web浏览器中实现好友管理是非常方便的，如果你想在手机中进行管理的话同样是非常方便的，移动终端提供的便利性和多媒体化，使得微型博客用户体验的粘性越来越强。与传统博客相比，微型博客具有更好的及时性、开放性和随意性，用户不仅可以通过网页浏览和发布信息，还可以通过手机、即时通讯软件的客户端、桌面客户端、外部API接口等多种途径使用微博功能。对单条信息长度的限制是微博服务形式的核心特征，其信息短、直观、简洁的特点便于迅速阅读和传播。

腾讯微博是一个由腾讯公司推出，提供微型博客服务的类Twitter网站。用户目前可以通过网页、手机、QQ客户端、QQ空间以及电子邮箱等途径使用腾讯微博。

新浪微博是一个由新浪网推出，提供微型博客服务的类Twitter网站。用户可以通过网页、WAP页面、手机客户端、手机短信、彩信发布消息或上传图片。新浪可以把微博理解为“微型博客”或者“一句话博客”。用户可以将看到的、听到的、想到的事情写成一句话，或发一张图片，通过电脑或者手机随时随地分享给朋友，一起分享、讨论；还可以关注朋友，即时看到朋友们发布的信息。

目前在移动市场来说，腾讯微博手机客户端和新浪微博手机客户端为目前主流的两大微博客户端，拥有大量的用户，用户可以在这两个客户端随时随地分享身边的事情，并且新浪跟腾讯均向开发者提供了开放平台，开发者可以根据开放平台提供的SDK和API开发出不同的微博客户端。微博用户可能同时拥有新浪微博和腾讯微博账号，想查看不同的微博只能到不同的微博客户端里去看，这就萌生了一个需求，整合新浪微博和腾讯微博于一个客户端当中，使得用户可以同时获取两种微博平台的数据，并且可以同一个客户端分享自己的微博。这个选题意义在于为研究社交应用客户端的实现方式，微博SDK的使用方法和开放平台给广大开发者所提供的API接口的使用方法提供一个好的应用实例，并且具有一定的商业价值，整合实现多微博帐号登录客户端实现分享身边事提供了一个很好的参考，具有很好的参考价值。

二、研究目标、内容（论文提纲）及拟解决关键问题

研究目标：

1、熟悉Oauth2.0授权认证机制流程，实现第三方微博客户端的授权。

2、熟练使用开放平台提供的Android SDK和API接口。

3、了解新浪微博开放平台和腾讯微博开放平台的异同点，实现两种微博平台的整合；

4、熟练使用SlidingMenu、PullToRefresh等Android开源控件。

5、熟练掌握Android高级核心技术的应用。

6、了解用户体验要素，设计出有较好用户体验的界面效果。

7、研究移动平台的广告投放的形式，实现基于应用商店SDK嵌入广告。

一、立论依据

课题来源、选题依据和背景情况、课题研究目的、理论意义和实际应用价值

一：课题来源：题目自拟

二：选题依据：随着时代的进步，计算机管理已经应用到了各个领域，特别是在采购这一块，涉及到的数据量大，查询量大，发票的管理，以及合同等方面的管理，所以用数据库的方式来解决这个问题最合适不过了。所以要开发一个物品采购及财务管理系统。

三：背景情况：作为企业而言，为销售而生产，为生产而采购是一个环环相扣的物料输入，输出的动态过程。在这个过程，销售流程，从物流的角度看，最初的采购流程运行得成功与否将直接影响到企业生产，销售最终产品的定价情况和整个供应的最终获利情况，换言之，企业采购流程的“龙头”作用不可轻视。企业采购流程通常是指有制造需求的厂家选择和购买生产所需的各种原材料，零部件等物料的全过程。在这个过程中，作为购买方，首先要寻相应模式，必然会要求生产方式，物料搬运方式都做相应的变动，合在一起共同构成.课题研究目的：解决企业采购中繁琐的过程，库存难以统计，出问题时如何能快速找到发票以及合同按照条例进行赔偿。

四：理论意义：具有很好的兼容性，功能齐全，结构合理，能在短时间内查询需要的信息。过程简洁明了，上手难度极低，一般的库管人员文化程度都比较低，用电脑都很困难，所以本软件从设计的时候就遵循所见即所得的方式，让不会用电脑的人员也能很快的上手进行工作，能有效的提高工作效率以及工作人员的自信心。

五：实际应用价值：全球化信息网络和全球化市场的形成以及技术变革的加速，市场竞争也日趋残酷.技术进步和需求多样化使得产品寿命周期不断缩短，企业面临着缩短交货期、提高产品质量、降低成本和改进服务的压力.所有这些都要求企业能对不断变化的市场做出快速反应，源源不断的开发出能满足用户需求的、定制的个性化产品;去占领市场，赢得竞争.与市场环境相适应，企业在竞争中面临着新的情况.本软件设计应用时，能够解决大部分中小企业的采购及其财务管理系统，并且对没有计算机知识的人员来说，也能很好的上手，同时软件低廉的费用，也能使大部分企业都能应用的上，为推动企业采购及财务管 ……此处隐藏24785个字……实现手势的识别反馈。

2。常用手势识别算法分析

2。1人工神经网络算法

这种算法还具有抗干扰能力和容错性强识别速度快等优点，它能把预处理和识别的过程同时进行处理。在目前的识别领域中，运用的比较多的神经网络是误差反向传播神经网络（简称网络）。 BP 神经网络结构图算法是一种有监督式的学习算法，它由三部分构成输入层、中间层（也叫隐藏层）和输出层，其中的输入层和输出层的神经元节点是固定的数目，两层之间存在从输入层到输出层的前馈连接和输出层至输入层的反馈连接，只有隐藏层的神经元是可以自由定义的。

在人际交互识别领域中应用神经网络算法进行手势的识别时首先需要有自己的数据库系统，再对采集到的手势数据序列进行算法的训练，使用训练好的网络去识别输入的手势数据信息数据的含义即达到识别手势的目的，识别到后经由计算处理以实现人机交互的目的。神经网络的优点是抗干扰性和容错能力强，缺点是训练量比较大，扩充性不强对时序建模能力差，无法有效处理动作的速率带来的问题。

2。2动态时间规整

动态时间规整曾是语音识别的一种主流方式，它是一种将时间归整与距离测度结合起来的非线性正则化的技术，算法是建立一套科学的时间校准匹配路径将测试模式和参考模式建立起联系的算法。

DTW的算法主要利用的动态编程技术（Dynamic Programming， DP）去实现，它的算法实现是将全局的优化分化成众多的局部最优化。所以在使用算法的时候需要将各局部最优化，已达到全部的最优化。

在DTW算法中由于容易实现和数据的训练简单等优点被用在语音识别中广泛应用，但在手势识别领域由于其运算量太大和较弱的抗噪能力，很难达到对手势识别的实时性的要求。

2。3特征选择

手势识别本质上是对手势进行多分类任务，在实际的实验测试过程中，能够准确区分手部状态是进行手势识别任务的前提条件，且对后续的分类以及检测等任务的精准度至关重要。

比如在进行图像识别过程中，对拍摄到的图像进行特征提取是判别手势的第一步，特征性质的优劣是后续进行图像信息处理的关键，对采集到的数据进行特征提取，提取过程中如果特征过于简单就会造成对图像信息的提取不全，导致最后的判别精确度较低的问题不能满足手势识别对人体手势识别高精确度的要求，而如果不考虑提取到的特征维度问题，容易造成数据维度灾难现象即产生大量的特征数据使计算机无法短时间进行处理，这样不能满足手势识别对于现场实时性的要求。

因为在三维空间中执行的手势是动态的，采集到的加速度和姿态角的数据也是实时变化的，所以对于手势识别的数据是由内嵌在手套中的两个六轴陀螺仪加速度传感器产生的，当手部移动时会产生加速度，角速度姿态角等实时数据信息，处理器通过对传感器识别的运动数据进行采集计算最终识别手势的动作。

三、实验结果测试与分析

1。实验手势

本章主要内容是根据前面内容进行试验，通过实验验证可穿戴智能手套翻译器能够使用改进型的识别算法提高手势的识别率和识别精度。

为验证嵌入式系统对手势手语识别的可行性，在进行试验时候从准备好的手势模型中各取四个进行手势识别试验。开始手势表达时要按箭头的方向做轨迹，同时要求一次性完成动作，不能在动作执行时有停顿，做完每一个手势都要停顿一定时间。

2。实验过程及数据统计

本文所采取的实验方法及过程如下：

首先，实验所用的手势模板是已经定义好了的手势集合，实验时从中选取定义好的手势集。

其次，从手势集合中选取部分手势进行算法识别，在这个过程中逐渐将训练样本数量由少到多增加，观察样本数量对识别率的影响。

最后，使用改进型算法对手势进行识别，同样将样本数量逐渐增多，观察样本数量对手势识别率的影响，将两种算法识别的结果进行对比，比较识别率。

整个识别的流程通常是由以下几步完成的：系统的初始化、检测动作的状态是否开始、记录数据集、检测动作是否结束，模型对比和识别结果，实验的流程图如图所示。

识别动作时最重要的是准确判断手势的开始时刻，因为每一个手势动作通常可能会连续摆动来表达含义，所以在进行动作识别时需要采集传感器信息加速度的变化去判断是否为开始信号，过程是传感器采集到数据时判断是否开始，若是开始信号则开始转换数据进行对手势的识别，当传感器停止传输数据时则表动作结束同时语音播放。

根据实验结果可知手势识别率总体上是随着样本的训练次数增加有微量上升，因此再一次增加样本的训练次数进行实验对比，来确认训练的样本数对识别率的影响，分别选用经过次和次训练的手势，总体上手势的识别率是随着样本训练次数的增加而略有提升，不过达到一定程度之后识别率就基本保持了稳定。

四、研究步骤：

x年x月—x年x月，收集资料，建立模型

x年x月—x年x月，开发软件

x年x月—x年x月，教学试验，评价修改

x年x月—x年x月，扩大试验，归纳总结

五、参考文献

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