为了解决强耦合问题和控制过程中参数难于调节的问题,提出了基于忆阻的自适应单神经元多变量解耦PID控制器,根据传统控制器的结构和原理,构建了两变量解耦控制器的结构。分析了两变量解耦控制器的性能,给出了实验仿真结果。通过实验结果,发现这个新的两变量解耦控制器具有较高的控制可靠性、较好的适应性,比传统的控制器学习速度快。最后得到了一个理想的、自适应、自组织的多变量解耦控制器,并获得了较好的控制效果。

用多频信号发生器产生一个多频率成分的信号,通过切比雪夫带通滤波器筛选150Hz~350Hz的信号。 演示效果如下图所示,经过带通滤波器之后,信号中只剩下200Hz和300Hz的信号。 此外，还可实现低通滤波器，高通滤波器，带阻滤波器等功能。

使用 MATLAB 对纳米级 ReRAM 单元进行操作分析

在传感器设计过程中压阻式压力传感器存在的主要问题是温度飘移和非线性问题，这种问题影响传感器性能的发挥，所以必须对传感器实施性能补偿，弥补测量误差。本文主要通过设计一种LabVIEW压阻式压力传感器校准系统来完善感器校准功能，利用软件设置和硬件设计，并通过反复的实验证明校准装置的精确度和稳定性，以便设计出高性能的传感器校准系统。实验结果表明该系统能够满足压阻式压力传感器稳定性和精确度，并使其稳定性和精确度提高了72％、76％。

基于各向异性磁阻效应的EPS角度传感器研究.doc

磁阻传感器能将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号输出。该系统包含了信号放大模块、无线通信模块等，多个地磁传感器节点通过无线通信模块与计算机系统相连，将检测到的车流信息反馈到上位机，从而实现对整个路口车流的检测。

1、测量Q点的值。2、是否带负载两种情况下观察Uo1和Uo2的峰峰值和波形；3、测出电路空载和负载时的下限截止频率fL和上限截止频率fH

针对开关磁阻电动机（SRM）显著非线性造成其精确数学模型难以建立的问题，深入研究了12/8极开关磁阻电动机电感特性，提出了一种新型电感非线性数学模型，依据此电感模型，利用Matlab建立了开关磁阻电动机的仿真模型。通过仿真结果与实验结果的比较，证明所提出的电感非线性模型是合理的，可以准确地反映SRM的实际运行状况，该模型有助于对12/8极开关磁阻电动机调速系统进行深入研究。

对单级磁阻型线圈发射器进行了理论分析，利用电磁场有限元计算与外电路相结合的方法，分析了电参数、弹头形状及初始触发位置对单级磁阻型线圈发射器能量转换效率的影响。结果表明：能量转换效率随电压和电容的增大而增大；存在最佳的弹头形状及弹丸初始触发位置，使能量转换效率达到最佳。

记忆火炬 MemTorch是用于忆阻式深度学习系统的仿真框架，它与著名的PyTorch机器学习（ML）库直接集成，该库在MemTorch：忆阻式深度学习系统的开源仿真框架中进行了介绍，该库已在发布。 MemTorch：用于忆阻式深度学习系统的开源仿真框架 科里·拉米（Corey Lammie），魏向（Wei Xiang），伯纳贝·利纳雷斯（BernabéLinares-Barranco）和莫斯塔法·拉希米（Mostafa Rahimi Azghadi） 摘要：忆阻器件已显示出极大的希望，可以促进深度学习（DL）系统的加速并提高其电源效率。 使用这些电阻式随机存取存储器（RRAM）器件构造的纵横制架构可用于有效地实现各种内存中计算操作，例如乘法累加（MAC）和展开卷积，这些运算在深度神经网络（DNN）中得到了广泛使用和卷积神经网络（CNN）。 但是，忆阻器件面临老化和不理想的问题，这会限