BP（Back Propagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 通过对信息的提取以及

ADIsimCLK是一款专门针对ADI公司的超低抖动时钟分配和时钟产生产品系列而开发的设计工具。 无论是在无线基础设施、仪器仪表、网络、宽带、自动测试设备领域，还是在其它要求可预测时钟性能的应用，ADIsimCLK都能帮助您迅速开发、评估和优化设计。 ADIsimCLK版本1.50在以前的版本基础上进行了扩展，加入了低抖动时钟发生器AD9525。 -ADIsimCLK is the design tool developed specifically for Analog Devices ra