0 تا 100 پروژه دانشجویی

  پروژه های MATLAB برای دانشجویان مهندسی به علوم کامپیوتر ، شبکه ، دانشجویان برق کمک می کند تا پروژه های خود را توسعه دهند. MATLAB یک ابزار شبیه سازی مهم است که در زمینه های مختلف برای پروژه های سال آخر استفاده می شود. ما متلب پروژه سال آخر را با الگوریتم ریاضی و کاربردی برای توسعه نظارت ، سیستم امنیتی و پردازش تصویر دیجیتال ، پردازش تصویر زیست پزشکی و امنیت اطلاعات از مقالات ACM ارائه می دهیم. ما از مهندسی برق و ارتباطات B.E ، مهندسی علوم کامپیوتر ، دانشجویان فناوری اطلاعات برای انجام پروژه سال آخر خود در matlab پشتیبانی می کنیم. ما قطعه بندی مغز ، تشخیص گوش انسان ، شناسایی فعالیت های انسان ، تقسیم بندی ریه ، تصاویر MRI سرطان پستان ، تشخیص چهره واقعی زمان و لنز تماسی در تشخیص عنبیه را در پروژه های سال آخر در matlab پیاده سازی می کنیم. ما بیش از 80 پروژه را در متلب با تکنیک های مختلف توسعه دادیم.

پروژه های matlab برای دانشجویان مهندسی
پروژه های matlab برای دانشجویان مهندسی

پروژه های مربوط به متلب:
  دانشجویان مهندسی به طرز جالبی پروژه های دانشگاهی سال آخر خود را در حوزه پردازش تصویر انتخاب می کنند. پردازش تصویر چند دامنه فرعی دارد. پردازش تصویر دیجیتال ، مهندسی پزشکی ، پردازش سیگنال ، تصویربرداری پزشکی و سنجش از دور وجود دارد. در پردازش تصویر دیجیتال تجزیه و تحلیل تصویر و فرآیندهای تبدیل تصویر بر اساس شبیه سازی matlab به راحتی شبیه سازی می شود. از مفاهیم سنجش از دور برای استخراج ویژگی های خطی ، تشخیص اشیای دریایی زیر آب ، تشخیص سایه و تشخیص تغییرات تلفیقی استفاده می شود. مفاهیم تشخیص گفتار تحت پردازش سیگنال قرار می گیرد. چندین تکنیک تشخیص گفتار برای تولید سیگنال و فرایند لغو اکو استفاده می شود. مفاهیم مهندسی زیست پزشکی به طور خلاصه در زیر شرح داده شده است.

بازسازی تصویر زیستی پزشکی توسط متلب:
  ما بازسازی های مختلف تصویر را در علم پزشکی انجام می دهیم ، الگوریتم بازسازی تقاضای پیشرفته و محاسباتی را ارائه می دهیم که به طور موثر تصویر پزشکی را بازسازی می کند. ما روش نمونه گیری های مختلف را در پروژه matlab سال آخر توسط توسعه دهنده پروژه برای تصویربرداری رزونانس مغناطیسی معرفی می کنیم. ما اجازه می دهیم گرادیان مزدوج ، روش تجزیه QR حداقل مربع ، حداقل گرادیان مزدوج متعامد باقی مانده و پیچیده در متلب برای حل مشکل خطی در روش طبقه بندی تصویر پزشکی زیستی.

الگوریتم استریو HYBRID MULTI VIEW برای مدل سازی صحنه های شهری:
  ما الگوریتم بازسازی استریو را در پروژه های متلب سال آخر پیشنهاد می کنیم. با استفاده از این الگوریتم ما مدل سه بعدی تصویر شهری را با اتصال مشهای اولیه و هندسی ایجاد می کنیم. این الگوریتم یک مدل جمع و جور برای حفظ عناصر نامنظم و ساختارهای منظم ارائه می دهد. ما سطح اولیه مبتنی بر مش را با استفاده از مدل بر اساس فایل تصادفی مارکوف چند برچسب تقسیم بندی می کنیم. ما فرآیند انتشار پرش را برای استخراج نمونه اولیه و اجزای مش در یک زمان تعیین می کنیم. ما از matlab برای واجد شرایط بودن اقدامات بازسازی و شبیه سازی مدل انرژی چند منظوره از قوام عکس و توجه معنایی استفاده می کنیم. ما روش پالایش تکراری را برای اطمینان از نمایش ترکیبی دقیق نسبت به سایر الگوریتم های مش بندی استریو مشاهده تعیین می کنیم.

برآورد تصویر کلی از عکس:
  ما تصاویر عکاسی با مداخله قابل توجه کاربر ، انعکاس و تنوع نور ، تصاویر متعدد تحت روشنایی متفاوت ارائه می دهیم. ما روش روشنایی جهانی معکوس را در پروژه های matlab مبتنی بر عکاسی معرفی می کنیم که خواص صحنه مواد را از بین می برد ، اما همچنان به مدل هندسی با دقت بالا برای ارائه معکوس ، الگوریتم انتشار مبتنی بر تصویر ، تصویر ذاتی و الگوریتم استریو چند نمایه وصله برای استخراج تصویر ذاتی از تصاویر عکاسی نیاز دارد.

انتخاب ویژگی GABOR متمایز:
  ما روش موجک سه بعدی گابور را برای طبقه بندی تصاویر فوق طیفی معرفی می کنیم. با استفاده از فیلتر Gabor ما ویژگی ها را به عنوان اطلاعات فضایی و طیفی از تصاویر در مقیاس بزرگ استخراج می کنیم. ما فرآیند را با رویکرد نامتقارن نامتقارن و مارکوف خالی اجازه می دهیم.

تحول کمی دامنه انتقال با نمونه گیری بازیابی مبتنی بر:
  ما تصویر حجمی را با روش نمونه گیری جامع ارائه می دهیم تا حجم تصویر به طور قابل توجهی نشان داده شود. ما برای بازیابی حجم تصویر از تبدیل موجک چند بعدی استفاده کردیم. ما تغییر سریع فوریه سه بعدی ، سطح اجازه می دهیم ، تبدیل کسینوس مجزا برای بازسازی تصویر توموگرافی انسجام نوری از مجموعه داده تصویر زیر نمونه. ما کیفیت تصویر ، حجم و تغییر تفاوت را با شاخص تشابه ساختاری و میانگین خطای مربع ارزیابی می کنیم.

برنامه های پردازش تصویر

DHS Informatics معتقد به طبقه بندی دانش آموزان است ، ما ابتدا دانش آموزان را در مورد فن آوری ها و نوع پروژه های MATLAB و پروژه های حوزه دیگر مطلع می کنیم. پس از توضیح کامل مفهوم پروژه های IEEE MATLAB و پروژه های الکترونیک قدرت ، دانش آموزان مجاز به انتخاب بیش از یک پروژه IEEE MATLAB و پروژه های برق الکترونیک برای جزئیات عملکرد هستند. حتی دانش آموزان می توانند یک موضوع پروژه را از MATLAB و دو موضوع دیگر را از حوزه های دیگر مانند MATLAB ، داده کاوی ، فرایند تصویر ، پزشکی قانونی اطلاعات ، داده های بزرگ ، MATLAB ، علم داده ، زنجیره بلوک و غیره انتخاب کنند. DHS Informatics یک موسسه پیشگام در بنگلور / بنگالورو است. ما از پروژه های دیگر موسسه در سراسر هند پشتیبانی می کنیم. ما مرکز پروژه سال آخر برجسته در بنگلور / بنگالور هستیم و دارای دفتر در پنج مکان اصلی مختلف Jayanagar ، Yelahanka ، Vijayanagar ، RT Nagar & Indiranagar هستیم. 2018-2019 IEEE MATLAB پروژه های Simulink بنگلور | ECE | پروژه های EEE Simulink

ما به دانش آموزان سال آخر ECE ، CSE ، ISE اجازه می دهیم از آزمایشگاه استفاده کرده و به آنها در کار توسعه پروژه کمک کنند. حتی ما دانش آموزان را تشویق می کنیم تا ایده خود را برای توسعه پروژه های سال آخر خود برای ارائه کالج دریافت کنند. 2019-2020 IEEE MATLAB پروژه های Simulink بنگلور | ECE | پروژه های EEE Simulink

DHS Informatics ابتدا دانش آموزان را در زمینه موضوعات مرتبط با پروژه آموزش می دهد ، سپس دانش آموزان وارد جلسات عملی می شوند. ما دارای تجهیزات آزمایشگاهی مجهز ، دانشکده های مجرب کسانی هستیم که در پروژه های مشتری ما کار می کنند و هماهنگ کننده دانش آموزان دوستانه برای کمک به دانشجویان در کارهای پروژه کالج خود. 2018-2019 پروژه های IEEE MATLAB Simulink بنگلور | ECE | پروژه های EEE Simulink

ما از دانش آموزان برای آخرین پروژه ها و مفاهیم IEEE در مورد پروژه های سال آخر MATLAB SIMULINK برای بخش های ECE ، CSE و ISE قدردانی کردیم. 2018-2019 پروژه های IEEE MATLAB Simulink بنگلور | ECE | پروژه های EEE Simulink

آخرین پروژه های IEEE 2019-2020 در MATLAB SIMULINK با مفاهیم زمان واقعی که با استفاده از جاوا ، MATLAB و NS2 با ایده های خلاقانه اجرا می شوند. دانش آموزان سال آخر کامپیوتر MATLAB SIMULINK ، علوم رایانه ، علوم اطلاعات ، الکترونیک و ارتباطات می توانند با دفتر شرکت ما واقع در Jayanagar ، بنگلور برای جزئیات پروژه MATLAB SIMULINK تماس بگیرند.

2018-2019 پروژه های IEEE SIMULINK BANGALORE | ECE | پروژه های EEE SIMULINK


این یک محیط شبیه سازی و طراحی مبتنی بر مدل برای سیستم های پویا و تعبیه شده است که با MATLAB یکپارچه شده است. آن ، همچنین توسط MathWorks توسعه یافته است ، یک ابزار برنامه نویسی گرافیکی جریان داده برای مدل سازی ، شبیه سازی و تجزیه و تحلیل سیستم های پویا چند حوزه ای است. این اساساً یک ابزار نمودار نمودار بلوکی با مجموعه ای از کتابخانه های بلوک است.

2019-2020 پروژه های IEEE Simulink بنگلور | ECE | پروژه های EEE Simulink

این به شما امکان می دهد الگوریتم های MATLAB را در مدل ها وارد کنید و همچنین نتایج شبیه سازی را برای تجزیه و تحلیل بیشتر به MATLAB صادر کنید.

پشتیبانی می کند -

طراحی در سطح سیستم
شبیه سازی
تولید خودکار کد
آزمایش و تأیید سیستم های تعبیه شده
چندین محصول اضافی دیگر توسط MathWorks و محصولات سخت افزاری و نرم افزاری شخص ثالث ارائه شده است که برای استفاده با Simulink در دسترس هستند.

2019-2020 پروژه های IEEE Simulink بنگلور | ECE | پروژه های EEE Simulink

لیست زیر توضیح مختصری از برخی از آنها را ارائه می دهد -

Stateflow امکان توسعه ماشین های حالت و نمودارهای جریان را می دهد.
Coder اجازه می دهد تا کد منبع C برای اجرای زمان واقعی سیستم ها به صورت خودکار ایجاد شود.
xPC Target همراه با سیستم های زمان واقعی مبتنی بر x86 محیطی را برای شبیه سازی و آزمایش مدل های Simulink و Stateflow در زمان واقعی بر روی سیستم فیزیکی فراهم می کند.
رمزگذار جاسازی شده از اهداف جاسازی شده خاصی پشتیبانی می کند.
HDL Coder اجازه می دهد تا به طور خودکار VHDL و Verilog قابل ترکیب تولید کند.
SimEvents کتابخانه ای از بلوک های ساختمانی گرافیکی را برای مدل سازی سیستم های صف ارائه می دهد.
از طریق بررسی سبک مدل سازی ، قابلیت ردیابی الزامات و تجزیه و تحلیل پوشش مدل ، قادر به تأیید و تأیید سیستماتیک مدل ها است.

Design Verifier به شما امکان می دهد خطاهای طراحی را شناسایی کرده و سناریوهای مورد آزمایش را برای بررسی مدل ایجاد کنید.

2019-2020 پروژه های IEEE Simulink بنگلور | ECE | پروژه های EEE Simulink

پروژه های Simulink IEEE MATLAB 2018-2019 بنگلور
2018-2019 پروژه های IEEE MATLAB SIMULINK BANGALORE | ECE | پروژه های EEE SIMULINK
پروژه های الکترونیک قدرت
پروژه های الکترونیک قدرت
پروژه های الکترونیک قدرت
سال پایانی EEE 2019-2020 پروژه های IEEE BE/B-Tech | پروژه های مهندسی برق سال آخر | پروژه های EEE سال پایانی | پروژه های مهندسی برق | پروژه های مهندسی برق دانشگاهی 2019-2020 | پروژه های EEE سال پایانی | پروژه های EEE سال پایانی | پروژه های EEE سال پایانی | پروژه های مهندسی برق

از اسید سولفوریک در تولید کود ، محصولات پتروشیمی ، الیاف مصنوعی ، فولاد و طیف وسیعی از مواد صنعتی دیگر استفاده می شود. اسیدها و گازهای زائد مورد استفاده در کارخانه های فرآوری بازیافت می شوند که باید شرایط ایمنی و محیط زیست سختی را برای کار با این مواد شیمیایی برآورده کنند.

HUGO PETERSEN GmbH دارای چندین دهه سابقه مهندسی کارخانه های تمیز کردن گاز و اسید سولفوریک ایمن و کارآمد است. با این حال ، تا همین اواخر ، روند توسعه ما بسیار پرهزینه بود. تمام کارهای طراحی اولیه و مدل سازی فرآیند با استفاده از یک سیستم پیچیده از صفحات گسترده انجام شد. این رویکرد دستی توسعه را کند کرده و احتمال خطای انسانی را معرفی کرد.

LabVIEW و MATLAB دو محیط و زبان برنامه نویسی محبوب هستند که به ترتیب توسط شرکت های نرم افزاری آمریکایی National Instruments و Mathworks توسعه یافته اند. هر دو سکوها توسط طیف وسیعی از دانشمندان و مهندسان برای کمک به تمام مراحل توسعه محصول ، از طراحی گرفته تا شبیه سازی و آزمایش نمونه اولیه استفاده می شود.

شاید در حال بررسی این هستید که کدام پلتفرم را برای شرکت خود خریداری کنید یا فقط درباره مزایا و معایب این دو محیط برنامه نویسی و زبان های برنامه نویسی کنجکاو هستید. از هر سابقه ای که می خواهید ، در اینجا راهنمای کامل ما برای LabVIEW و MATLAB است.

LABVIEW چیست؟
تخته مدار
LabVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) یک محیط برنامه نویسی مهندسی سیستم و زبان برنامه نویسی است که توسط شرکت National Instruments ایجاد شده است. بیشتر بخاطر استفاده از نمودارهای گرافیکی شبیه مدارهای الکتریکی به جای متن ، جایگزینی برای متن کلاسیک و کدگذاری عددی شناخته شده است.

برنامه ها یا برنامه های ایجاد شده در LabVIEW از دو قسمت مختلف تشکیل شده است. صفحات جلویی و نمودارهای بلوک صفحه جلویی یک رابط کاربری ایجاد می کند که می تواند به روش های مختلف با کنترل ها و شاخص های داده نمایش داده شود ، در حالی که نمودارهای بلوک حاوی کد برنامه هستند.

از برنامه ریزی مسیر و الگوریتم نمایش نقشه پشتیبانی می کند
وارد کردن داده ها از پرونده های ورود به سیستم rosbag
تبدیل بین چرخش و ترجمه متفاوت
ارتباطات دو طرفه در روبات های دارای قابلیت ROS
رابط کاربری ROS شبیه سازها و Gazebo را فعال می کند
و همچنین بسیاری دیگر

   مانند این ، Matlab از جعبه ابزارهای مختلف برنامه کاربردی پشتیبانی می کند. شما می توانید از هر حوزه یا حوزه ای در مهندسی مکانیک استفاده کنید ، Matlab می تواند برای ارائه پشتیبانی اساسی از پروژه شما استفاده شود.

   ما چند موضوع را در زیر ارائه کرده ایم ، برای درک بهتر شما در مورد پروژه های Matlab برای دانش آموزان مکانیک ،

روش جدیدی برای مشخص کردن فیلترها بر روی درخت شکلها برای طبقه بندی تصویر از راه دور استفاده می شود
یک روش م Weثر نمایندگی پراکنده مشترک برای حذف نویز مخلوط در تصویر
فناوری جدیدی برای افزایش نرخ فریم CCD و نسبت سیگنال به نویز با قابلیت وضوح بالا با استفاده از پیش پردازش روی تراشه و همچنین نمایش تصویر چند علامت
یک رویکرد جدید برای بهبود عکس متحد نیز با کشف جوامع زیبایی از Flickr
یک فناوری جدید برای انتخاب سریع واحد کدگذاری و همچنین الگوریتم برآورد حرکت بر اساس تشخیص زود هنگام ضرایب تبدیل کمی بلوک صفر برای استاندارد کدگذاری ویدئویی با کارایی بالا
یک فناوری جدید برای ربات راهنمای سوزن همچنین برای لیزر برداشتن تومورهای کبدی تحت هدایت MRI

فرایند پراکندگی معکوس نیز بر اساس الگوریتم وزنی تکراری تنظیم شده با

برای حواند ادامه مطلب اینجا کلیک کنید

پشتیبانی پروژه دانشجویی

هدف این صفحه ترسیم برخی از رویکردهای پروژه است که بر استفاده از داده های ابر GLOBE موجود تمرکز دارند. ایده های ارائه شده در اینجا را می توان بدون انجام مشاهدات ابر خود در خارج انجام داد. مشاهدات ابر فقط در صورت ایمن بودن انجام می شود و ناظران می توانند از رهنمودهای ایمنی محلی پیروی کنند. به یاد داشته باشید که ایده ها محدود به ایده های ارائه شده در اینجا نیستند.

تمام این ایده ها بر تمرین مهارت های مشاهده متمرکز است. شما قادر خواهید بود که مشاهدات را تمرین کنید ، درباره آنچه مشاهده می کنید س questionsال کنید و به دنبال الگوها باشید. حتی ممکن است الگوهایی را مشاهده کنید که مربوط به کیفیت داده هستند. برای ابرهای GLOBE ، کیفیت داده خوب به این معنی است که داده های ارسالی شرایط آسمان آن زمان را به طور دقیق توصیف می کند. اگر در داده های GLOBE چیزی مشاهده کردید که به نظر می رسد متفاوت از آنچه در تصاویر می بینید ، آن را پیگیری کنید. این می تواند به شناسایی انواع رایج خطاها ، فرصت های بهبود آموزش یا پیشرفت های بالقوه الگوریتم های ماهواره از جمله موارد دیگر کمک کند.

 
1) مشاهدات ابر

نمودار GLOBE Cloud Chart

با استفاده از عکسهای ابری که قبلاً به GLOBE ارسال شده بود ، درباره ابرها اطلاعات کسب کنید. با مشاهده عکس ها مشاهدات ابری خود را انجام دهید. مشاهدات خود را در صفحه جمع آوری اطلاعات یا در یک ژورنال ثبت کنید. این مشاهدات را به GLOBE ارسال نکنید.

    برای یافتن مشاهدات از ابزار تجسم GLOBE استفاده کنید.
    برای ثبت مشاهدات ابری خود می توانید از برگه جمع آوری داده یا یک ژورنال استفاده کنید.
    صفحه Family Cloud Challenge دارای اطلاعات زیادی برای یادگیری در مورد ابرها است. این شامل فیلمهایی است که محققان ناسا را ​​که به روشهای مختلف ابرها را مطالعه می کنند برجسته می کند
    به یاد داشته باشید که مشاهداتی را که از عکس ها می گیرید ارسال نکنید.

با این مشاهدات چه کاری می توانید انجام دهید؟

    درباره آنچه مشاهده می کنید س Askال کنید.
    به دنبال الگوها باشید.
    به دنبال رویدادهای مربوط به آب و هوا مانند بارش باشید.
    مشاهدات خود را با آنچه ارسال شده مقایسه کنید تا ببینید آیا یکسان هستند.

3. روش تحقیق

برای پرداختن به اهداف کلیدی تحقیق ، این تحقیق از دو روش کیفی و کمی و ترکیبی از منابع اولیه و ثانویه استفاده کرده است. داده های کیفی از تجزیه و تحلیل و نتایج کمی داده پشتیبانی می کند. از آنجا که محقق از انواع داده های کمی و کیفی در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کرده است ، نتیجه به دست آمده مثلث است. منطقه مورد مطالعه ، منابع داده و روشهای نمونه گیری تحت این بخش مورد بحث قرار گرفت.
3.1 منطقه مورد مطالعه

طبق مطالعات فراینکل و وارن [4] ، جمعیت به مجموعه کاملی از افراد (موضوعات یا رویدادها) گفته می شود که دارای ویژگی های مشترکی هستند که محقق به آنها علاقه مند است. جامعه مورد مطالعه بر اساس سیستم نمونه گیری تصادفی تعیین شد. این جمع آوری داده ها از تاریخ 07 مارس 2015 تا 10 دسامبر 2016 از صنایع تولیدی منتخب در شهر آدیس آبابا و اطراف آن انجام شده است. شرکتهای تولیدی بر اساس تعداد کارکنان ، سال تأسیس و حوادث احتمالی غالب و نوع صنعت تولید انتخاب شدند ، حتی اینکه رضایت همه معیارها دشوار بود.
3.2 منابع داده
3.2.1 منابع داده اولیه

چکیده

در این روش تحقیق تعدادی روش استفاده شده است. هدف از این فصل طراحی روش تحقیق از طریق انواع مختلفی از تکنیک های تحقیق است. روش تحقیق همچنین از محقق در مورد چگونگی مواجهه با یافته های نتیجه تحقیق پشتیبانی می کند. در این فصل ، طراحی کلی تحقیق و روشهای استفاده شده برای جمع آوری داده ها به طور مفصل توضیح داده شده است. این شامل سه قسمت اصلی است. قسمت اول در مورد طراحی پایان نامه برجسته است. بخش دوم در مورد روشهای جمع آوری داده های کمی و کیفی بحث می کند. قسمت آخر چارچوب تحقیق کلی را نشان می دهد. هدف این بخش نشان دادن چگونگی انجام تحقیق در طول دوره های مطالعه است.
کلید واژه ها

    روش تحقیق تحقیق روش نمونه گیری منابع داده جمعیت محل کار

فصل و اطلاعات نویسنده
نمایش +
1. معرفی

روش تحقیق راهی است که محققان باید از طریق آن تحقیقات خود را انجام دهند. مسیری را نشان می دهد که از طریق آن این محققان مسئله و هدف خود را فرموله می کنند و نتیجه خود را از داده های به دست آمده در طول دوره مطالعه ارائه می دهند. این فصل تحقیق و روش تحقیق همچنین نشان می دهد که چگونه نتیجه تحقیق در پایان متناسب با تحقق هدف مطالعه بدست می آید. در این فصل از این رو روشهای تحقیقاتی که در طی فرایند تحقیق استفاده شده است بحث می شود. این شامل روش تحقیق تحقیق از استراتژی تحقیق تا انتشار نتیجه است. برای تأکید ، در این فصل ، نویسنده به تشریح استراتژی تحقیق ، طراحی تحقیق ، روش تحقیق ، منطقه مطالعه ، منابع داده مانند منابع داده اولیه و داده های ثانویه ، در نظر گرفتن جمعیت و تعیین اندازه نمونه مانند پرسشنامه ها تعیین اندازه نمونه و سایت محل کار تعیین نمونه اندازه گیری قرار گرفتن در معرض ، روشهای جمع آوری داده مانند روشهای اولیه جمع آوری داده ها از جمله جمع آوری داده های مشاهده محل کار و جمع آوری داده ها از طریق مرور میز ، جمع آوری داده ها از طریق پرسشنامه ، داده های به دست آمده از نظر کارشناسان ، اندازه گیری قرار گرفتن در معرض سایت محل کار ، پیش آزمون ابزار جمع آوری داده ، جمع آوری داده های ثانویه روش ها ، روش های تجزیه و تحلیل داده ها مانند تجزیه و تحلیل داده های کمی و تجزیه و تحلیل داده های کیفی ، نرم افزار تجزیه و تحلیل داده ها ، تجزیه و تحلیل قابلیت اطمینان و روایی داده های کمی ، قابلیت اطمینان داده ها ، تجزیه و تحلیل قابلیت اطمینان ، اعتبار ، مدیریت کیفیت داده ها ، معیارهای ورود ، ملاحظات اخلاقی و د انتشار نتیجه و رویکردهای استفاده از آن. به منظور دستیابی به اهداف مطالعه ، به طور کلی یک روش تحقیق کمی و کیفی درک می شود. در این مطالعه از این استراتژیهای ترکیبی استفاده شده است زیرا داده ها از تمام جنبه های منبع داده در طول مدت مطالعه به دست آمده اند. بنابراین ، هدف از این روش جلب رضایت برنامه تحقیق و هدف طراحی شده توسط محقق است.
2. طرح تحقیق

طرح تحقیق در نظر گرفته شده است تا چارچوبی مناسب برای مطالعه فراهم کند. تصميم بسيار مهم در فرآيند طراحي تحقيق ، انتخابي است كه بايد در زمينه رويكرد تحقيقات انجام گيرد ، زيرا اين امر تعيين مي كند كه چگونه اطلاعات مربوط به يك مطالعه بدست خواهد آمد. با این حال ، فرایند طراحی تحقیق شامل بسیاری از تصمیمات بهم پیوسته است [1].

این مطالعه از نوع متفاوتی استفاده می کند. قسمت اول مطالعه شامل مجموعه ای از پرسشنامه های خوش ساخت (برای مدیریت ، نمایندگان کارمندان و تکنسین صنایع) و مصاحبه های نیمه ساختاری با ذینفعان اصلی (ارگان های دولتی ، وزارتخانه ها و صنایع) در سازمان های شرکت کننده بود. طرح دیگر مورد استفاده مصاحبه کارمندان است تا بدانند که آنها چگونه در مورد ایمنی و بهداشت محل کار خود احساس می کنند و مشاهده میدانی در سایت های صنعتی انتخاب شده انجام شده است.

از این رو ، این مطالعه از یک طرح تحقیق توصیفی استفاده می کند تا در مورد تأثیرات سیستم مدیریت بهداشت و ایمنی شغلی بر سلامت ، ایمنی و خسارت دارایی کارکنان برای صنایع تولیدی منتخب توافق کند. ساندرز و همکاران [2] و میلر [3] می گویند که تحقیقات توصیفی نمایه ای دقیق از افراد ، حوادث یا موقعیت ها را به تصویر می کشد. این طرح نمایه ای از جنبه های مرتبط توصیف شده از پدیده های مورد علاقه از دیدگاه فردی ، سازمانی و صنعت گرا را به محققان ارائه می دهد. بنابراین ، این طرح تحقیقاتی محققان را قادر به جمع آوری اطلاعات از طیف وسیعی از پاسخ دهندگان در مورد تأثیر ایمنی و بهداشت بر صنایع تولیدی در اتیوپی کرده است. و این در تحلیل پاسخ به دست آمده در مورد چگونگی تأثیر آن بر ایمنی و سلامت محل کار صنایع تولید کننده کمک کرد. طراحی کلی تحقیق و روند جریان در شکل 1 نشان داده شده است.
شکل 1.

روش ها و فرایندهای تحقیق (طراحی نویسنده).

طراحی تحقیق طرحی برای پاسخ به س questionال تحقیق شما است. روش تحقیق ، استراتژی مورد استفاده برای اجرای آن طرح است. طراحی و روش تحقیق متفاوت اما نزدیک به هم هستند ، زیرا طراحی خوب تحقیق تضمین می کند که داده های بدست آمده به شما کمک می کند تا به طور موثرتری به س researchال تحقیق خود پاسخ دهید.

کدام روش تحقیق را انتخاب کنم؟

این به هدف تحقیق شما بستگی دارد. بستگی به این دارد که چه رشته هایی (و چه کسی) را بخواهید بخوانید. بیایید بگوییم شما علاقه مند به مطالعه آنچه باعث خوشحالی مردم می شود ، یا چرا برخی از دانشجویان در مورد بازیافت در دانشگاه آگاهی بیشتری دارند. برای پاسخ به این س questionsالات ، باید درباره نحوه جمع آوری داده های خود تصمیم بگیرید. روشهایی که بیشتر استفاده می شود شامل موارد زیر است:

    مشاهده / مشاهده شرکت کنندگان
    نظرسنجی ها
    مصاحبه ها
    گروه های تمرکز
    آزمایش
    تجزیه و تحلیل داده های ثانویه / مطالعه بایگانی
    روش های ترکیبی (ترکیبی از برخی از موارد فوق)

یک روش خاص می تواند بهتر از روش های دیگر متناسب با هدف تحقیق شما باشد ، زیرا داده هایی که از روش های مختلف جمع آوری می کنید از نظر کمی و کیفی متفاوت خواهد بود. به عنوان مثال ، نظرسنجی ها معمولاً به جای پاسخ های گسترده ای که در مصاحبه های کیفی انتظار می رود ، پاسخ هایی نسبتاً کوتاه ارائه می دهند.

چه فاکتورهای دیگری را باید هنگام انتخاب روش به روش دیگر در نظر بگیرم؟

زمان جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها موضوعی است که می خواهید در نظر بگیرید. یک روش مشاهده یا مصاحبه ، اصطلاحاً رویکرد کیفی ، به شما کمک می کند اطلاعات غنی تری را جمع آوری کنید ، اما زمان بر است. استفاده از یک نظرسنجی به شما کمک می کند تا داده های بیشتری را به سرعت جمع آوری کنید ، اما ممکن است فاقد جزئیات باشد. بنابراین ، شما باید زمانی را که برای تحقیق در نظر گرفته اید و تعادل بین نقاط قوت و ضعف مرتبط با هر روش را در نظر بگیرید (به عنوان مثال ، کیفیت در مقابل کمی).

رویکردهای اصلی طراحی نمونه برداری کدامند؟

همانطور که قبلاً اشاره کردیم ، طراحی نمونه گیری در مورد تصمیم گیری در مورد تصمیم گیری برای جمع آوری اطلاعات شما (به عنوان مثال از نمونه) است. گزینه های نمونه زیادی وجود دارد ، اما دو دسته اصلی در طراحی نمونه گیری ، نمونه گیری از احتمال و از نوع غیر احتمال است.

نمونه گیری احتمال به این معنی است که شما از یک گروه کاملاً تصادفی از گروه مورد علاقه خود استفاده می کنید (به این گروه "جمعیت" گفته می شود). با استفاده از یک نمونه کاملاً تصادفی ، نتایج مطالعه شما برای کل افراد قابل تعمیم است. به عبارت دیگر ، شما می توانید در کل گروه انتظار نتایج مشابه را داشته باشید ، بدون اینکه نیازی به جمع آوری داده ها از کل گروه باشید (که اغلب برای گروه های بزرگ امکان پذیر نیست).

از طرف دیگر ، نمونه گیری غیر احتمالی از یک نمونه تصادفی استفاده نمی کند. به عنوان مثال ، این ممکن است شامل استفاده از یک نمونه راحتی باشد ، به این معنی که شما مصاحبه یا نظرسنجی از افرادی را که به آنها دسترسی دارید (شاید دوستان ، خانواده یا همکاران شغلی) خود داشته باشید ، نه یک نمونه کاملا تصادفی (که دستیابی به آن ممکن است دشوار باشد به محدودیت منابع). با نمونه گیری غیرحتمل ، نتایج معمولاً قابل تعمیم نیستند.
نمونه گیری بدون احتمال و احتمال

روشهای اصلی جمع آوری اطلاعات کدامند؟

از نظر نحوه جمع آوری داده ها برای تحصیل ، گزینه های مختلفی وجود دارد. با این حال ، این گزینه ها را می توان در انواع زیر گروه بندی کرد:

    مصاحبه (که می تواند بدون ساختار ، نیمه ساختاری یا ساختاری باشد)
    گروه های متمرکز و مصاحبه های گروهی
    نظرسنجی (نظرسنجی آنلاین یا فیزیکی)
    مشاهدات
    اسناد و مدارک
    مطالعات موردی