压缩包中含有.C和.H文件。直接添加到您的工程文档中即可使用。单片机始终晶振为11.0592Mhz。STC15系列单片机无需对程序做出修改。其他类型单片机修改引脚定义和时钟晶振即可。需注意，51系列单片机12Mhz实际上是15系列的12分频。

Intel 网卡芯片MAC地址更新工具。---------------------------- 更新方法： 1. 将附件解压缩并复制到U盘DOS启动盘， 2. 开机引导进入DOS启动盘后，输入EEUPDATE命令并敲回车,确认网卡的NIC号是0还是1， 3. 输入Eeupdate /nic=X /d 8Mb.bin (X=Intel I210的NIC号) ,并敲回车键来更新eeprom文件 4. 输入Eeupdate /nic=X /mac=********(X=Intel网卡的NIC号,*****=新的MAC地址，例如:74FE4804F54C 注意NIC号一定不要搞错

应用c++ MFC实现25个控制点的双三次B样条曲面算法，配套清华大学出版社的《计算机图形学基础教程》。

51单片机应用开发25例——基于proteus仿真（电路图+源程序）。各位学51单片机的小伙伴一定要下载看看，一定会受益！！！

目录 第1章控制系统案例的MATLAB实现 1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用 1.2MATLAB在积分中的应用 1.3MATLAB在微分方程中的应用 1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用 1.5MATLAB在频域响应中的应用 1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用 1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用 1.8MATLAB在导弹系统中的应用 第2章通信系统建模与仿真 2.1数字信号的传输 2.1.1数字信号的基带传输 2.1.2数字信号的载波传输 2.2扩频系统的仿真 2.2.1伪随机码产生 2.2.2序列扩频系统 第3章通信系统接收机设计 3.1利用直接序列扩频技术设计发射机 3.2利用IS95前向链路技术设计接收机 3.3利用OFDM技术设计接收机 3.4通信系统的MATLAB实现 第4章调制与解调信号的MATLAB实现 4.1调制与解调简述 4.2模拟调制与解调 4.2.1模拟线性调制 4.2.2双边带调幅调制 4.2.3单边带调幅调制 4.2.4模拟角度调制 4.2.5脉冲编码调制 第5章神经网络的预测控制 5.1系统辨识 5.2自校正控制 5.2.1单步输出预测 5.2.2最小方差控制 5.2.3最小方差间接自校正控制 5.2.4最小方差直接自校正控制 5.3自适应控制 5.3.1MIT自适应律 5.3.2MIT归一化算法 5.4预测控制 5.4.1基于CARIMA模型的JGPC 5.4.2基于CARMA模型的JGPC 第6章控制系统校正方法的MATALB实现 6.1PID校正 6.1.1PID调节简介 6.1.2PID调节规律介绍 6.1.3PID调节分析介绍 6.2控制系统的根轨迹校正 6.2.1根轨迹的超前校正 6.2.2根轨迹的滞后校正 6.2.3根轨迹的滞后超前校正 6.3控制系统的频率校正 6.3.1频率法的超前校正 6.3.2频率法的滞后校正 第7章通信系统的模型分析 7.1滤波器的模型分析 7.1.1滤波器的类型、参数指标分析 7.1.2滤波器相关函数及模拟 7.1.3滤波器的相关实现 7.2通信系统的基本模型分析 7.2.1模拟通信系统的基本模型分析 7.2.2数字通信系统的基本模型分析 7.3模拟通信系统的建模与仿真分析 7.3.1调幅广播系统的仿真分析 7.3.2调频立体声广播的信号结构 7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析 第8章挠性结构振动控制的应用 8.1挠性结构的概述 8.2挠性结构的主动振动及仿真 8.2.1前滤波 8.2.2后滤波 8.2.3仿真 第9章基于小波的信号突变点检测算法研究 9.1信号的突变性与小波变换 9.2信号的突变点检测原理 9.3实验结果与分析 9.3.1Daubechies 5小波用于检测含有突变点的信号 9.3.2Daubechies 6小波用于检测突变点 第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究 10.1小波信号特征检测的理论分析 10.2实验结果与分析 10.2.1突变性检测 10.2.2自相似性检测 10.2.3趋势检测 第11章小波变换图像测试分析 11.1概述 11.2实例说明 11.3输出结果与分析 11.4源程序 11.4.1nstdhaardemo.m 11.4.2thresholdtestdemo.m 11.4.3modetest.m 11.4.4nstdhaardec2.m 11.4.5nstdhaarrec2.m 11.4.6mydwt2.m 11.4.7myidwt2.m 第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究 12.1多尺度边缘检测 12.2快速多尺度边缘检测算法 12.3实验结果与分析 第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究 13.1阈值去噪方法 13.2阈值风险 13.3实验结果与分析 第14章基于MATLAB的小波快速算法设计 14.1小波快速算法设计原理与步骤 14.2小波分解算法 14.3对称小波分解算法 14.4小波重构算法 14.5对称小波重构算法 14.6MATLAB程序设计实现 第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择 15.1故障信号检测的理论分析 15.2实验结果与分析 15.2.1利用小波分析检测传感器故障 15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响 15.3小波类型选择 第16章基于小波图像压缩技术的算法研究 16.1图像的小波分解算法 16.2小波变换系数分析 16.3实验结果

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人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。