全书共分17章，包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、专家PID控制和模糊PD控制、神经网络PID控制、基于差分进化的PID控制、伺服系统PID控制、迭代学习PID控制、挠性及奇异摄动系统的PD控制、机械手PID控制、飞行器双闭环PD控制、倒立摆系统的控制及GUI动画演示，以及其他控制方法的设计。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

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自己写的,很认真^_^ 一、课程设计的内容 1、利用74系列芯片及门电路设计自动电子售票机； 2、利用DE2板对所设计的电路进行验证； 3、总结电路设计结果。 二、课程设计的要求与数据 1、售卖的票共有三种，面值分别为1元、3元和7元，每种的单价用1个数码管显示； 2、用3个拨码开关分别代表这3种面额的票，拨上开关就表示选中那种票； 3、用1个按键表示购买票的数量，按1次数量加1； 4、用3个按键，分别代表投入的钱币的面值，共有3种情况：1元、2元和5元，每个按键可以按多次，表示投入此种面值钱币的数量； 5、当投入的钱不够的时候，用一个红灯亮来表示，同时用数码管显示所缺的钱数额；当投入的钱达到或者超过所需的金额时，用1个绿灯亮来显示，同时用扬声器发出短暂的声响，声响持续时间为0.5秒，同时用数码管显示应找回给用户的钱数额。 ......

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2017年上交软院暑期夏令营机试题目。今年准备期间发现网上资源很少，特此分享（蔡院长说了可以传出来），后人好好准备。

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本文提出了一种新的四维卷积递归神经网络方法，将多通道脑电信号的频率、空间和时间信息显式地整合在一起，提高基于脑电的情绪识别精度。 首先，为了保持脑电的这三种信息，我们将不同通道的差分熵特征转化为4D结构来训练深度模型。 然后，我们引入了由卷积神经网络(CNN)和带有长短时记忆(LSTM)细胞的递归神经网络(recurrent neural network)组合而成的CRNN模型。 使用CNN从每个4D输入的时间切片中学习频率和空间信息，使用LSTM从CNN输出中提取时间依赖性。 LSTM的最后一个节点的输出执行分类。 我们的模型在主题内分裂的SEED和DEAP数据集上都达到了最先进的性能。 实验结果表明，结合脑电的频率、空间和时间信息进行情感识别是有效的。

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这里面是上海交通大学控制考研的复试资料，包括英语听力，英语口语，还有一些已经考上的学生写的学习经验。