Quadrature Signals: Complex, But Not Complicated[正交信号：复数，但不复杂]by Richard Lyons，一篇关于正交信号的经典论文，对理解复信号很有帮助，原文17页，由同行翻译成中文，本人做了排版和校对。

讓通訊電子初學者全面了解系統地論述了信號與系統分析的基本理論和方法。此書內容包括：信號與系統、線性時不變系統、周期信號的傅里葉級數表示、連續和離散時間傅里葉變換、信號與系統的時域和頻域特性、通信系統、拉普拉斯和z變換以及線性反饋系統。

S7 Trends是一款免费且易于使用的软件，可跟踪Siemens PLC中发生的情况。 您可以实时观察和记录所有类型的变量的状态：-标记-输入/输出-计时器-计数器-数据库它是用C＃编写的，并且使用Snap7库。 它也应与S1200一起使用。 当前状态稳定。 如果您遇到任何问题或对新功能有任何想法，请撰写评论https://sourceforge.net/projects/s7-trends/reviews/new非常欢迎接受测试和批评以及捐赠。 版本1.02已发布：-大大提高了性能并修正了错误-用矩形缩放图表-以DIF格式导入符号-更改变量的显示格式-保存和加载变量配置-计时器和计数器的处理

交通标志和灯 使用opencv，numpy识别交通信号的实现

介绍离散时间系统

外骨骼为老年人和残疾人提供了很大的便利，可以扩大他们的活动范围并对某些体育活动做出React。 源自神经肌肉系统的肌电图（EMG）信号为进入人机界面提供了重要途径。 一方面，EMG信号可用于实时估计人体的运动意图，例如当前关节角度状态。 但是，另一方面，从皮肤表面即时捕获的大量EMG数据的过程对最新技术提出了挑战。 由于其不稳定和随机性，很难从原始EMG信号中提取出有价值且稳定的特征。 本文研究了高维EMG信号的学习过程，并采用了一种分层机制，该机制将原始数据投射到较低的特征空间中，以实现从EMG信号到人体运动状态的局部精细映射。 这种分层投影的回归算法逐步构建了一个基于树的知识库，其组成部分表示局部回归模型。 这些组件将被有效地在线检索，并有助于估计运动状态。 进行了大量实验以评估这种新颖算法的准确性。

Большаялабораторная Базоваяпостановказадачи： Выбранныеобъекты： ОбъектА-аркавформебуквыП，однотонная ОбъектБ-любойпрямоугольныйобъект，од​​нотонный 标记： 照片：png，jpg Минимальноеразрешение：800x600 Освещение：искусственное，безрезкихтеней，нафотонедолжнобытьпересее Нешумное，резкое，несмазанноо，объектыАиБдолжныбытьнафокусе。 НафотодолжнынаходитьсядваобъектаАиБ，которыенепересекаютсяинесоприкасаются，полно

(Oppenheim)Signals and Systems Solutions(2nd edition)原版答案，全英文，PDF格式

连续和离散时间信号和系统-理论和计算示例 该存储库收集编辑的笔记本，笔记本介绍了线性，时不变（LTI）信号和系统的理论。 请先看一下。 涵盖了连续时间情况以及时间采样（离散时间）情况。 该理论伴随着一系列用编写的计算示例和练习。 这些笔记本构成了德国罗斯托克大学的学士课程“的。 内容以形式提供，因此可以随意分叉，共享，教与学。 如果您喜欢笔记本，可以给项目加一个。 入门 Jupyter笔记本可以通过多种方式访问 在线作为 在线与 本地用于在计算机上进行交互式使用 其他在线服务（例如 ， 等）也提供了用于交互执行Jupyter笔记本的环境。 在计算机上本地执行需要本地Jupyter / IPython安装。 可以被视为方便的起点。 然后，您必须。 使用客户端克隆笔记本，然后启动本地Jupyter服务器。 要在OS X / Linux下手动安装，请参考您的数据包管理器。 概念和内容 对基本信

信号与系统 答案 第二版 清晰 详尽 可以供学习使用