设计一个简易的方波发生器。在给定合适电源状态下利用相关器件制作一电路使该电路能输出一定频率的方波。当输出端接示波器，可观察并计算出所产生的方波波形及频率。利用两组不规则周期发生器4069和CD4017彩灯和相关器件制作一组能够变速并且每一次变速都是不规则的彩灯电路。 根据实验要求和器材实际，运用555定时器 7805芯片构造声控延迟夜灯，按照电路图连接实验所需电路。
2022-12-06 12:00:26
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基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释
程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序
程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。
代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线；
可自定义修改梯度下降方法，损失函数。
2022-12-05 11:28:58
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基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明
程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。
数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip
getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。
getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。
modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。
2022-12-05 11:28:57
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基于GRU循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip
程序为使用GRU循环神经网络进行意图识别的程序
程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。
数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip
代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线；
可自定义修改梯度下降方法，损失函数。
2022-12-05 11:28:56
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基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip
程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。
数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip
getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。
getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。
modelAttentionAfterGRU()用于实现在GRU层之后添加Attention层的模型。
modelAttentionBiLSTM()用于实现在双向GRU层之后添加Attention层的模型。
全局变量INPUT_DIM表示输入特征的维度；TIME_STEPS = 500 表示输入到神经网络层序列的长度。
主函数中给出了一个示例：读取数据，划分训练集和测试集，多次训练神经网络模型进行交叉验证，计算加权错误率Weighted Error Rate和训练模型所用时间，
最后将
2022-12-05 11:28:56
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（7，3）循环码的编码和译码，还可以纠错一位，检错两位。在ketang
2022-12-04 18:41:16
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