牛人寫的一篇文章,強烈推薦給被運放電路中"虛短"和"虛斷"兩板斧捆饒的朋友,文章中通過多種具體的運放電路圖很清晰的闡述了這兩個概念,相信您看后會有感謝我的!(有點自戀的嫌疑)
上傳時間： 2014-01-17
上傳用戶：熊少鋒
以PID 控制為例,討論在計算機控制中實現參數自整定的一種智能控制方法。在傳統 的PID 控制的參數自整定算法中引入人工智能理論,首先將人的控制經驗表示成自整定算法主要規則。 從專家系統角度,描述了規則的產生式表示和計算機內的存儲結構,控制知識庫的建立及推理機制。
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：leixinzhuo
編寫自己的一個ping程序,可以說是許多人邁出網絡編程的第一步吧!!這個ping程序的源代碼經過我的修改和調試,基本上可以取代windows中自帶的ping程序. 各個模塊后都有我的詳細注釋和修改日志,希望能夠對大家的學習有所幫助
上傳時間： 2017-02-07
上傳用戶：qw12
Clark等人提出的廣義預測控制自校正控制器是一種基于參數模型的預測控制算法，它采用了時段優化性能指標，結合辨識和自校正機制，從而克服自校正控制中存在的，本代碼提供基于丟番圖推導的單變量GPC程序
上傳時間： 2014-11-17
上傳用戶：gonuiln
編寫自己的一個ping程序,可以說是許多人邁出網絡編程的第一步吧!!這個ping程序的源代碼經過我的修改和調試,基本上可以取代windows中自帶的ping程序. 各個模塊后都有我的詳細注釋和修改日志,希望能夠對大家的學習有所幫助!!
上傳時間： 2017-06-27
上傳用戶：pompey
語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上，研究兩種基于模型 的自適應算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。 實驗結果表明，不論采用哪種自適應都能使識別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進性，但收斂性較差， 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性，但其漸進特性卻不如MAP。 文章討論了在側汰P自適應中，初始模型參數的先驗知識對自適 應效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應效果的影響。文 章還進一步研究了采用兩種算法的累加自適應效果，從結果看MAP 和MLLR結合的方法比單獨使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學模型的MLLR算 法等效性進行討論，并給出了統一的算法框架。
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：bakdesec
自適應濾波器是統計信號處理的一個重要組成部分。在實際應用中，由于沒有充足的信息來設計固定系數的數字濾波器，或者設計規則會在濾波器正常運行時改變，因此我們需要研究自適應濾波器。凡是需要處理未知統計環境下運算結果所產生的信號或需要處理非平穩信號時，自適應濾波器可以提供一種吸引人的解決方法，而且其性能通常遠優于用常規方法設計的固定濾波器。此外，自適應濾波器還能提供非自適應方法所不可能提供的新的信號處理能力。 本論文從自適應濾波器研究的重要意義入手，介紹了線性自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法，對幾種基于最小均方誤差準則或最小平方誤差準則的自適應濾波器算法進行研究，最終基于一改近的LMS算法設計復數自適應濾波器，并以VHDL語言編寫在maxplus平臺上進行仿真測試。
上傳時間： 2013-07-11
上傳用戶：W51631
介紹了AT89C2051單片機的性能及特點,分析了巡航控制系統(CCS)的基本原理和結構特點,確定了輸入輸出信號后,搭建了巡航模擬實驗臺,提出了一種新型巡航控制系統設計方案,即對轉速、節氣門開度雙閉環控制,以模糊PID作為控制算法,改善控制效果。并且自做了實驗臺。通過實驗結果分析,證實了所設計巡航控制系統的合理性和實用性。
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：feitian920
學習通信的人都知道，要進行信號處理的話，算法的編程非常繁瑣，這里有一些自適應信號處理的算法，LMS,RLS，MMSE等的算法，希望大家喜歡。
標簽： 通信
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：coeus
《人月神話》中文版 書籍語言： 簡體中文 書籍類型： 程序設計 授權方式： 免費軟件 書籍大小： 1.03 MB 書籍等級： 整理時間： 2004-11-3 20:53:39 本書自第一版以來，暢銷20余年不衰，是軟件領域絕無僅有的必讀經典。本文作者為人們管理復雜項目提供了頗具洞察力的見解，既有很多發人深省的觀點，也有大量的軟件工程實踐。本書內容來自布魯克斯在IBM公司 System/360 家族和OS/360中的項目管理經驗。在本書第一次出版20年后的今天，布魯克斯重新審視了他原先的觀點，增加了一些新的想法和建議。既方便了熟悉原有內容的人們，也方便了許多第一次閱讀它的讀者。
上傳時間： 2015-05-04
上傳用戶：lijinchuan
