表电极检测到的ECG信号常含有不同类型的干扰，因此，检测分析前要进行预处理。文中采用数字滤波处理， 在前人工作基础上进行了归纳．全面详细地阐述了对心电信号进行带通滤波、微分、平方非线性放大、移动窗积分等一 系列预处理措施；用madab验证来自MIT—BIH数据库的心电信号的处理效果。由结果可知，用文中方法消噪的同时又有 效地恢复和放大了波形特征信息．优化了心电波形，为后继检测和分析提供了更加可靠的依据。由于其简单易行，为临 床实现提供了重要的现实依据。

MIT的经典教材，想学VHDL的可以下下来看看，300多页，即使你没有基础，也可以顺利入门，直至成为一名高手！老外的教材就是写得好，由浅入深，不像国内的，抄来抄去。

MIT算法导论视频PPT课件及其课后作业，分享出来，一起学习

在机械工程的设计过程开始时，必须粗略估计轴直径和由作用在轴上的力引起的螺栓以确定最小直径，因此我们可以添加轴承和其他附件通过添加倒角和消除锐边，制造和拆卸过程

坐着喜欢利用几何图像来帮助读者理解线性代数中的概念，英文出到第五版了，华章出过中译本。本文包含读者的一些独到的见解

这是MIT【本科生课程】6.002详细指导文档!

美国MIT介绍卡尔曼滤波理论的文档，理论推导详细，适合深入学习卡尔曼滤波理论之用

ODrive驱动软件移植到keil工程，官网：https://discourse.odriverobotics.com/ ODrive入门指南：https://blog.csdn.net/abf1234444/article/details/103325808 版本说明 ODrive 硬件版本: v3.6-56V ODrive 硬件内部固件版本: fw-v0.5.1 odrivetool 版本: 0.5.1.post0（pip install odrive==0.5.1.post0）

xv6 中文文档 == update 02/25/2016 == 2014 版的 xv6 (rev8) 相关文档正在翻译中，详见 rev8 分支。 xv6 是 MIT 开发的一个教学用的完整的类 Unix 操作系统，并且在 MIT 的操作系统课程 中使用。通过阅读并理解 xv6 的代码，可以清楚地了解操作系统中众多核心的概念，对操作系统感兴趣的同学十分推荐一读！这份文档是中文翻译的 MIT xv6 文档，是阅读代码过程中非常好的参考资料。 强烈推荐 xv6 源代码同本书一同阅读！原作和翻译中遇到的括号内的数字，都是指上面链接中文件的源代码行号。 同时，我们的翻译文档也可以通过 阅读 译者 鲜染 北京大学 信息科学技术学院 计算机系 赵天雨 北京大学 信息科学技术学院 计算机系 胡树伟 北京大学 信息科学技术学院 计算机系（I guess） 胡文涛 KAUST CS 曹扬 上海交通大学

The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. Table of Contents Chapter 1 Introduction Part I: Applied Math and Machine Learning Basics Chapter 2 Linear Algebra Chapter 3 Probability and Information Theory Chapter 4 Numerical Computation Chapter 5 Machine Learning Basics Part II: Modern Practical Deep Networks Chapter 6 Deep Feedforward Networks Chapter 7 Regularization Chapter 8 Optimization for Training Deep Models Chapter 9 Convolutional Networks Chapter 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets Chapter 11 Practical Methodology Chapter 12 Applications Part III: Deep Learning Research Chapter 13 Linear Factor Models Chapter 14 Autoencoders Chapter 15 Representation Learning Chapter 16 Structured Probabilistic Models for Deep Learning Chapter 17 Monte Carlo Methods Chapter 18 Confronting the Partition Function Chapter 19 Approximate Inference Chapter 20 Deep Generative Models