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Volterra_MultiStepPred_luzhenbo
- 基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测 作者：陆振波，海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件：luzhenbo@sina.com 个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn 参考文献： 1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlineariti
Sample1
- 并口转I2C样本程序，本人原创，样本只做了写一个数据的例子。要需要扩展需要用户自己添加。对电子工程人员有很大帮助！-Parallel to I2C sample program, I created, only the writing samples of a data example. To the need to expand the need for users to add their own. Of electronic engineering staff are very helpf
transmitter_model_final
- 在BFSK发射机的基本部分是序言和数据输入电路。序言序列定位在每122位的数据包前一共有128位的数据包。序言的主要目的是协助接待，同时提供同步和数据包位。 数据输入电路主要由来自存储元件和卷积编码器与R = 1 / 2。因此，输入位必须被储存在一个临时内存，并在61位的存储区块分区。然后，卷积编码器，并增加了一倍位在邮件的末尾2位更多线索。阿多路可确保正确的序列，编码的比特之间的序言和选择，是传播到下一个阶段。 在下一阶段的发射器由两个直接器（DDS）数字合成器，以及一个用0和
handwrite-number-recognition
- 手写数字识别是“光学字符识别技术”（简称OCR）的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。它包含样本图片，可以对图片进行预处理，特征提取，还可以给出网络训练的误差指数曲线图-How to use electronic computer automatically recognized people handwritten on paper Arabic numerals.It contains sample pictures, pictures can
MoShiShiBieHIT
- 这是哈尔滨工业大学，电子与信息工程学院，模式识别课程，上机实验使用的matlab程序，只有第一次实验的，主要内容是产生二维样本。-This is Harbin industrial university, electronics and information engineering college, curriculum pattern recognition, computer experiment using matlab program, only the first experimen
HIT--MoShiShiBie--ShiYan2
- 这是哈尔滨工业大学，电子与信息工程学院，模式识别课程，上机实验2，主要内容是使用matlab产生二维实验和测试样本，并采用线性分类的方法对测试样本进行分类。完全自主敲写的代码，并运行通过-This is the Harbin Institute of Technology, School of electronic and information engineering, pattern recognition course, experiment 2, the main content is
HIT--MoShiShiBie--ShiYan3
- 这是哈尔滨工业大学，电子与信息工程学院，模式识别课程，上机实验3，主要内容是使用matlab产生二维实验和测试样本，并采用最近邻和K近邻分类的方法对测试样本进行分类。完全自主敲写的代码，并运行通过-This is the Harbin Institute of Technology, School of electronic and information engineering, pattern recognition course, Experiment 3, the main conten
ECtlg
- 这是一款在线样本查询软件，可根据选择不同企业进行查看相应的产口型号。(This is an online sample query software, according to the choice of different enterprises to view the corresponding production model.)