宾夕法尼亚大学电子电器工程硕士课程设置如下：
1. 课程分类及要求：
• EE 核心课程（A 类）：需选择 5 个课程单元，涉及物理设备和纳米系统、电路与计算机工程、信息与决策系统等三个领域，学生可以从这些领域内选择课程组合。例如在物理设备和纳米系统领域有量子工程、纳米科学与工程等课程；电路与计算机工程领域有数字集成电路和超大规模集成电路基础、模拟集成电路等课程；信息与决策系统领域有线性系统理论、反馈控制设计与分析等课程。
• ESE 选修课程（B 类）：选择 2 个课程单元，来自研究生水平的 ESE 课程。
• 海洋选修课（C 类）：选择 1 个课程单元，来自 ESE、CIS、CIT*、IPD、MEAM、MSE、EAS**或 ENM 等研究生水平的课程。
• 公开选修课（D 类）：选择 2 个经批准的选修课单元，来自宾夕法尼亚大学 SEAS、SAS、医学、法律、沃顿商学院 MBA、社会政策和教育的研究生课程，但课程必须具有技术/科学内容并与学生的课程相关，且在注册课程之前需获得 ESE 部门的批准。
2. 部分特色课程：
• 编程与大数据方向：CIT5900 Programming Languages and Techniques、CIS5450 Big Data Analytics。
• 数据科学方向：ESE5420 Statistics for Data Science。
• 嵌入式计算/系统方向：ESE5190 Smart Devices、ESE5160 IoT Edge Computing。
• 集成电路方向：ESE5320 System-on-a-Chip Architecture、ESE5700 Digital Integrated Circuits and VLSI-Fundamentals、ESE5720 Analog Integrated Circuits、ESE5730 Chips-Design、ESE5750 Chips-Measurements。
• 机器学习方向：ESE5460 Principles of Deep Learning、CIS5190 Applied Machine Learning、CIS5200 Machine Learning。
• 计算机视觉方向：CIS5800 Machine Perception、CIS5810 Computer Vision & Computational Photography。
• 机器人方向：MEAM5100 Design of Mechatronics Systems、MEAM5200 Introduction to Robotics、MEAM6200 Advanced Robotics、MEAM5170 Control and Optimization with Applications in Robotics、ESE6500 Learning in Robotics、MEAM6240 Distributed Robotics。
电子电器工程较强的方向：
1. 纳米技术与纳米电子学：宾夕法尼亚大学在纳米尺度的电子器件和系统研究方面具有较强的实力。该方向涉及纳米材料的制备、纳米电子器件的设计与制造，以及纳米技术在电子工程中的应用等。例如，研究基于纳米材料的新型传感器、纳米级集成电路等，对于推动电子器件的小型化、高性能化具有重要意义。
2. 电路与系统设计：在电路设计、集成电路、芯片设计等领域有深入的研究和教学。包括数字电路、模拟电路、混合信号电路的设计与优化，以及系统级芯片（SoC）的架构设计等。这对于现代电子设备的高性能、低功耗运行至关重要。
3. 机器人与自动化：该方向结合了电子工程、机械工程、计算机科学等多学科知识，研究机器人的控制系统、传感器技术、智能算法等。宾夕法尼亚大学在机器人的感知、决策、运动控制等方面开展了一系列前沿研究，为机器人技术的发展提供了理论和技术支持。
4. 信号处理与通信：涉及信号的采集、处理、传输等方面的研究，包括数字信号处理、图像处理、无线通信技术等。这对于现代通信系统、多媒体技术、医疗影像等领域的发展具有关键作用。
正在研究的科研方向及科研成果：
宾夕法尼亚大学电气与系统工程系的科研团队在多个前沿领域开展研究，以下是一些可能的科研方向及成果示例：
1. 智能电网与能源管理：研究智能电网中的电力传输、分配和管理技术，以提高电网的效率、可靠性和可持续性。科研成果可能包括新型电力电子设备的研发、智能电网的优化算法、能源管理系统的改进等。例如，开发出高效的电力转换装置，提高电能的利用效率；或者提出智能电网的分布式控制策略，实现对电网的灵活调控。
2. 生物医学电子学：将电子工程技术应用于生物医学领域，如开发新型的医疗设备、生物传感器、医学成像系统等。可能的科研成果包括高分辨率的医学成像技术、可穿戴式医疗设备、植入式电子器件等。例如，研究团队可能开发出一种新型的生物传感器，能够实时监测人体的生理参数，为疾病的诊断和治疗提供依据。
3. 量子计算与量子信息处理：探索量子力学在电子工程中的应用，研究量子计算、量子通信等技术。这是一个前沿的研究领域，科研成果可能包括量子算法的设计、量子器件的制备、量子通信系统的搭建等。例如，研究团队可能在实验室中成功实现了简单的量子计算实验，为未来量子计算技术的发展奠定基础。
部分核心领域的教授及其科研情况：
1. Vijay Kumar 教授：
• 科研方向：主要研究机器人技术、自动化系统和多机器人协作。他致力于开发新型的机器人系统，以应用于物流、医疗、救援等领域。
• 科研方法：采用理论分析与实验验证相结合的方法。通过建立数学模型来分析机器人的运动学、动力学特性，然后设计实验对理论模型进行验证和优化。同时，他还注重与其他学科的交叉融合，如结合人工智能、机器学习等技术，提高机器人的智能化水平。
• 科研成果：在机器人领域取得了丰硕的成果，发表了大量的高水平论文。他的研究成果为机器人技术的发展提供了重要的理论支持和技术参考。例如，他的团队研发的一种新型的多机器人协作系统，能够在复杂的环境中高效地完成任务，具有很高的应用价值。
2. Amin Arbabian 教授：
• 科研方向：专注于射频集成电路、无线通信技术和生物医学电子学等领域。他的研究旨在开发高性能的射频芯片和无线通信系统，以及将电子工程技术应用于生物医学领域。
• 科研方法：运用先进的半导体工艺和电路设计技术，进行射频集成电路的设计和制造。同时，通过与生物医学领域的专jia合作，开展跨学科研究，探索电子工程技术在生物医学中的应用。
• 科研成果：在射频集成电路和生物医学电子学方面取得了多项重要成果。他的研究团队开发出了一系列高性能的射频芯片，具有低功耗、高带宽等优点，可应用于无线通信、雷达等领域。此外，他们还研发了一些基于电子工程技术的生物医学设备，如生物传感器、医疗成像系统等，为生物医学领域的发展做出了贡献。
3. Srinivas Devadas 教授：
• 科研方向：主要研究方向为计算机体系结构、集成电路设计和嵌入式系统。他致力于提高计算机系统的性能和能效，以及开发新型的嵌入式系统。
• 科研方法：采用硬件设计与软件优化相结合的方法。通过设计高效的硬件架构，提高计算机系统的处理能力；同时，通过优化软件算法，提高系统的运行效率。他还注重与工业界的合作，将研究成果应用于实际产品中。
• 科研成果：在计算机体系结构和集成电路设计领域取得了多项重要的研究成果。他的研究团队开发出了一些高效的计算机体系结构和集成电路设计方法，提高了计算机系统的性能和能效。例如，他们提出的一种新型的嵌入式系统架构，具有低功耗、高性能的特点，可应用于智能家居、物联网等领域。
4. Katherine Kuchenbecker 教授：
• 科研方向：专注于触觉反馈技术、人机交互和机器人触觉感知等领域。她的研究旨在开发能够为用户提供真实触觉反馈的技术，以及提高机器人的触觉感知能力。
• 科研方法：采用实验研究和理论分析相结合的方法。通过设计实验系统，研究触觉反馈技术的效果和用户体验；同时，通过建立数学模型，分析触觉感知的机制和原理。
• 科研成果：在触觉反馈技术和人机交互领域取得了重要的研究成果。她的研究团队开发出了一些新型的触觉反馈设备，能够为用户提供逼真的触觉反馈，提高了人机交互的效果和用户体验。例如，他们研发的一种触觉反馈手套，能够让用户在虚拟环境中感受到真实的触觉，为虚拟现实技术的发展提供了重要的支持。
5. Daniel H. Ochotta 教授：
• 科研方向：主要研究电磁场理论、天线设计和无线通信技术。他的研究旨在提高天线的性能和效率，以及开发新型的无线通信技术。
• 科研方法：运用数值计算和实验测试相结合的方法。通过建立电磁场模型，进行数值计算，分析天线的性能和特性；同时，通过实验测试，验证理论模型的准确性和可靠性。
• 科研成果：在天线设计和无线通信技术方面取得了多项重要的研究成果。他的研究团队开发出了一些高性能的天线，具有高增益、宽频带等优点，可应用于无线通信、雷达等领域。例如，他们提出的一种新型的天线设计方法，能够有效地提高天线的增益和带宽，为无线通信技术的发展提供了技术支持。
6. Nader Engheta 教授：
• 科研方向：专注于纳米光子学、电磁超材料和光学通信等领域。他的研究旨在探索纳米尺度下的光学现象和电磁特性，以及开发新型的光学器件和通信技术。
• 科研方法：采用理论分析和实验研究相结合的方法。通过建立理论模型，分析纳米光子学和电磁超材料的特性和行为；同时，通过实验制备和测试，验证理论模型的正确性和可行性。
• 科研成果：在纳米光子学和电磁超材料领域取得了一系列重要的研究成果。他的研究团队开发出了一些新型的纳米光子学器件和电磁超材料，具有独特的光学和电磁特性，可应用于光学通信、传感等领域。例如，他们提出的一种基于电磁超材料的隐形斗篷技术，引起了广泛的关注。
7. Andrea Alù 教授：
• 科研方向：主要研究电磁学、声学和光学中的超材料和超表面。他致力于开发具有特殊电磁、声学和光学特性的新型材料和结构，以及探索这些材料和结构在通信、传感、成像等领域的应用。
• 科研方法：运用理论计算、数值模拟和实验验证相结合的方法。通过理论计算和数值模拟，预测超材料和超表面的特性和性能；同时，通过实验制备和测试，验证理论预测的准确性和可行性。
• 科研成果：在超材料和超表面领域取得了多项重要的研究成果。他的研究团队开发出了一些具有特殊电磁、声学和光学特性的超材料和超表面，如具有负折射率的超材料、能够实现完美吸收的超表面等。这些成果为超材料和超表面的应用提供了理论和技术支持。
8. Haim Bau 教授：
• 科研方向：专注于微流体技术、生物医学工程和能源领域。他的研究旨在开发新型的微流体器件和系统，以及将微流体技术应用于生物医学和能源领域。
• 科研方法：采用微加工技术和实验测试相结合的方法。通过微加工技术，制备微流体器件和系统；同时，通过实验测试，研究微流体器件和系统的性能和特性。
9. Danielle Bassett 教授：
• 科研方向：主要研究复杂网络、神经科学和生物医学工程。她的研究旨在探索大脑等复杂生物系统的网络结构和功能，以及开发基于复杂网络理论的生物医学应用。
• 科研方法：运用数据分析、模型构建和实验验证相结合的方法。通过收集和分析生物系统的数据，构建复杂网络模型，揭示生物系统的网络结构和功能；同时，通过实验验证模型的准确性和可靠性。
• 科研成果：在复杂网络和神经科学领域取得了多项重要的研究成果。她的研究团队发现了大脑网络的一些重要特性和规律，如小世界网络特性、模块化结构等。这些成果为理解大脑的功能和疾病机制提供了重要的理论支持。同时，他们还开发了一些基于复杂网络理论的生物医学应用，如疾病诊断和治疗的新方法。
10. Robert Ghrist 教授：
• 科研方向：主要研究应用数学、拓扑学和机器人学。他的研究旨在将拓扑学等数学理论应用于机器人的路径规划、传感器网络的覆盖等问题，以及开发新型的机器人算法和系统。
• 科研方法：采用数学建模和理论分析相结合的方法。通过建立数学模型，分析机器人和传感器网络的行为和性能；同时，通过理论推导，提出新的算法和方法。
• 科研成果：在应用数学和机器人学领域取得了重要的研究成果。他的研究团队提出了一些基于拓扑学的机器人路径规划算法和传感器网络覆盖算法，具有高效性和鲁棒性。这些成果为机器人和传感器网络的应用提供了新的思路和方法。
11. Mark Yim 教授：
• 科研方向：专注于可重构机器人、模块化机器人和机器人协作等领域。他的研究旨在开发具有高度灵活性和可重构性的机器人系统，以及提高机器人的协作能力和自主性。
• 科研方法：采用机械设计、电子控制和软件编程相结合的方法。通过设计可重构的机械结构，实现机器人的形态和功能的变化；同时，通过电子控制和软件编程，实现机器人的自主控制和协作。
• 科研成果：在可重构机器人和机器人协作领域取得了多项重要的研究成果。他的研究团队开发出了一些具有高度灵活性和可重构性的机器人系统，如可变形机器人、模块化机器人等。这些机器人系统能够适应不同的任务和环境，具有很高的应用价值。
12. Dan Koditschek 教授：
• 科研方向：主要研究机器人学、人工智能和自动化控制。他的研究旨在开发具有智能决策和自主控制能力的机器人系统，以及探索机器人在复杂环境中的应用。
• 科研方法：采用人工智能算法、机器学习和控制理论相结合的方法。通过运用人工智能算法和机器学习技术，提高机器人的智能决策能力；同时，通过控制理论，实现机器人的精确控制和稳定运行。
• 科研成果：在机器人学和人工智能领域取得了重要的研究成果。他的研究团队开发出了一些具有智能决策和自主控制能力的机器人系统，如能够自主导航的移动机器人、能够执行复杂任务的工业机器人等。这些机器人系统在物流、制造等领域具有广泛的应用前景。
13. George J. Pappas 教授：
• 科研方向：主要研究控制系统、机器人学和网络系统。他的研究旨在开发高效的控制系统和算法，以及提高机器人和网络系统的性能和安全性。
• 科研方法：采用理论分析、数值计算和实验验证相结合的方法。通过理论分析和数值计算，设计控制系统和算法；同时，通过实验测试，验证系统和算法的性能和安全性。
14. Howie Choset 教授：
• 科研方向：主要研究机器人学、医疗机器人和蛇形机器人。他的研究旨在开发新型的机器人技术，以应用于医疗、救援等领域。
• 科研方法：采用机械设计、电子控制和生物力学相结合的方法。通过设计模仿生物运动方式的机械结构，实现机器人的高效运动；
