采用High-speed charting绘制数据图的例子，演示了鼠标在图表上移动时如何绘制随鼠标移动的十字，以及如何拾取当前鼠标所在位置的x/y坐标值。VS2015编译通过

Sigrity Speed 2000 DDR-onboard仿真教程(附实例和模型文件)，软件自带教程，附带详细仿真流程70页PDF，源文件和DDR IBIS模型文件。分分钟学会DDR仿真。

Global Speed插件是一款视频加速插件，chrome浏览器倍速播放插件global speed，直接拖入chrome扩展程序即可使用，支持0.25~16倍速的视频加速播放

High-speed Digital Design - Johnson & Graham.

具体使用方法见：http://blog.csdn.net/czyt1988/article/details/8740500

Interfacing FT2232H Hi-Speed Devices FT2232H USB高速接口转I2C 应用笔记

foster dai大牛写的一本，通俗易懂，很适合设计的时候来作为参考。

使用T-S进行参考车速计算，参考车速是底盘控制的重要参数

Clutch Speed Sensor_V1.0.XLS

narx的matlab代码多元多步风速预测 该呼吸包含使用多变量输入数据进行的单步和多步风速预测的实现代码。 这个想法是使用外部参数（例如温度，湿度，压力等）来预测不同层位的风速（向前迈进），而不涉及风速本身的历史数据。 使用了两种主要方法，包括各种深度学习迁移学习方法和常规神经网络模型。 数据库 风力数据库是从M2塔的获得的。 每两秒钟获取一次M2塔数据，并在不同高度（2至80 m）下测量的一分钟内取平均值。 但是，出于预测目的，我们将数据下采样到10分钟（平均）。 可以访问已处理的数据。 数据进行了分区，以将一年（2017）用于培训和验证（80％和20％），并将另一年（2018）用于测试目的。 转移学习 预训练的深度学习模型用于该实验。 该代码在中实现。 神经网络 文献中提出的几种神经网络方法已在以下方面实现：前馈神经网络（FFNN），时延神经网络（TDNN），非线性自回归外生模型（NARX）。