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minix(1.0-2.0)源码
Minix原来是荷兰阿姆斯特丹的Vrije大学计算机科学系的Andrew S. Tanenbaum教授所发展的一个类Unix操作系统。全部的程序码共约12,000行，并置于他的著作Operating Systems: Design and Implementation(ISBN 0-13-637331-3)的附录里作为范例。Minix的系统要求在当时来说非常简单，只要三片磁片就可以启动。 全套Minix除了起动的部份以汇编语言编写以外，其他大部份都是纯粹用C语言编写。分为：内核、内存管理及档案管理三部份。 Minix原始是设计给1980年代到1990年代的IBM PC和IBM PC/A
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直流无刷电机matlab/simulink仿真模型
网上收集的无刷电机控制的simulink仿真模型，非常难得 网上收集的无刷电机控制的simulink仿真模型，非常难得
- 2020-05-23下载
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基于STM32F103RBT6移植uCOSII成功，实现多任务移植工程文件下载
基于STM32F103RBT6移植uCOSII成功，实现多任务移植工程文件下载。采用最新的官方uCOSII V2.90，硬件芯片平台：基于STM32F103RBT6或RCT6。本实例实现的功能为：建立7个用户任务，控制LED运行LED，继电器，串口打印等。 在Keil uVision4 调试通过。希望大家参考。
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Logistic回归模型——方法与应用(经典书籍).pdf
【实例简介】Logistic回归模型——方法与应用(经典书籍)
- 2021-11-28 00:36:59下载
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QT中利用QCustomPlot类画曲线图
QT中利用QCustomPlot类画曲线图，程序中画了四条曲线，x，y轴自己赋值（若要接收外部数据需要扩展），每条曲线可以设置颜色和粗细以及不同的点标记，每条曲线可以有说明。
- 2020-12-05下载
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迭代学习控制 孙明轩
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迭代学习控制 孙明轩
第一章 迭代学习控制系统
1、1 迭代学习控制系统概论
1、2 迭代学习控制过程的...
1、3 简单实例
第二章 线性系统的迭代学习控制
2、1 D 型学习律
2、2 PID 型学习律
2、3 正则线性系统的迭代...
2、4 非正则线性系统的迭...
2、5 P 型学习律
2、6 最优学习律
2、7 基于脉冲响应的学习律
第三章 非线性系统的迭代学习控制
3、1 高阶学习律
3、2 滤波器型学习律
3、3 模型算法学习律
3、4 模型参考学习律
3、5 非线性时滞系统的迭...
3、6 非正则非线性系统的...
第四章 鲁棒迭代学习控制
4、1 PID 型遗忘因子学习律
4、2 P 型遗忘因子学习律
4、3 选择学习算法
4、4 鲁棒收敛性
4、5 高增益反馈学习律
4、6 反馈-前馈迭代学习控...
4、7 非正则系统的反馈-前...
第五章 任意固定初态下的迭代学习控制
5、1 D 型学习律的极限轨迹
5、2 PD 型学习律的极限轨...
5、3 带有初始误差修正的...
5、4 其它形式的学习律
5、5 非正则系统的迭代学...
5、6 高阶非正则系统的迭...
第六章 迭代学习控制系统的 2-D 分析
6、1 Roesser 模型
6、2 正则线性离散系统的...
6、3 非正则线性离散系统...
6、4 含初始修正的学习律
6、5 线性时滞系统的迭代...
第七章 迭代学习辨识
7、1 迭代学习辨识的表述
7、2 系统初态已知时的迭...
7、3 鲁棒迭代学习辨识
7、4 系统初态未知时的迭...
7、5 外弹道气动系数辨识
第八章 迭代学习控制的回顾与展望
8、1 研究现状
8、2 研究方向
附录 迭代学习控制理论的数学基础
A、1 Bellman-Gronwall 引...
A、2 差分不等式
A、3 向量函数的微分中值...
A、4 向量与矩阵的范数
A、5 λ范数
参考文献
- 2021-11-16 00:34:50下载
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MVDR 算法及相关文献
MVDR 算法及相关文献 非常详细算法的matlab程序
- 2020-11-07下载
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语音处理_短时能量 _短时幅度_过零率matlab
运用matlab对语音进行短时分析，短时能量、短时幅度及过零率
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ECP助手是一款易文件分析工具
ECP助手是一款易文件分析工具，您可以利用ECP助手重新分析源码，分析易模块，还原子程序，让您的软件可以正常使用，本工具可用于模块逆向（普通模块逆向、密码模块逆向、解除精易助手模块加固）、源码修复（用于被破坏打不开的源码修复）。 运行环境：易语言5.9版本 易语言助手 使用说明：如已安装以上环境，请把 本压缩包内所有文件 解压覆盖到易语言目录 勾选本库 即可
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运用最小二乘法 总体最小二乘法 进行参数估计
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
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