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12脉波整流simulink模型
采用12脉波整流simulink模型,用作电气初学者学习很不错！
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基于MATLAB的Filter使用，低通、带通和高通滤波器的仿真
基于MATLAB的Filter使用，低通、带通和高通滤波器的仿真。包括filter、ftt等函数的使用
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将二进小波变换用于图像增强的MATLAB代码
将二进小波变换用于图像增强的MATLAB代码。
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基于51单片机和DS18B20的温度控制器（带Pretues仿真1602显示）
基于51单片机和DS18B20的温度控制器（带Pretues仿真），对学习51单片机，学习LCD1602，和DS18B20的应用，是不错的资料，每个模块独立，简单，KielC开发环境。
- 2020-12-11下载
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DSP程序开发：MATLAB调试及直接目标代码生成
DSP程序开发：MATLAB调试及直接目标代码生成 带标签DSP程序开发：MATLAB调试及直接目标代码生成 带标签
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变速齿轮源码
这是一个变速齿轮的源码感谢同学老周同志的测试与支持，他可能是除我以外第一个用户。也感谢作者李维自己的努力，和所有关心支持本软件的同志。
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PMSM simulink电机矢量控制模型
1.yongcitongbudianjiSVPWMshiliangkongzhifangzhen.mdl是simulink仿真文件，运行前先运行controlpara.m，否则会出错。2.RBFPID的程序已全部重写，具体请见nnrbf_it.m和dis_PID.m以及simulink文件中的NN PID模块。3.运行plot_.m文件可以画出仿真曲线。
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支持向量机 邓乃扬
这本书是中科院的邓乃扬、田英杰老师所写，想要深入学习SVM相关理论和算法的同学可以看看这本书，我个人这本书非常好。数据挖掘源于数据库技术引发的海量数据和人们利用这些数据的愿望.用数据管理系统存储数据,用机器学习约方法分析数据、挖掘海量数据背片的知识,便促成了数据挖掘( data mining的产生.慨括地讲,数据挖掘的任务是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的、事先知的、有用的或潜在有用的信息支持向量机( suppoort vector machine.SVM是数据挖握中的项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具它最初于20世纪90年代由 Vapnik提出,近年来在其理论研究和算法实方宙都取得∫突破性进,开始成为克服维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段虽然它还处于飞速发展的阶段,但是它的理论基础和实现途径的基本框架已经形成。白200年开始,国外已续有几本专蓍出版.据我们所知,本是国内第一本专门对它进行全面完整介绍和论述的书籍本书王要以分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题为背景,系统阐述支持量机和相应的最优化方法.各章的主要内容如下:第1章介纲最优化问题及其基本理论.第2章对分类闻题和回归问题直观地导出最基本的支持向量机.第3章介绍核的理论,这是推广基本的支持向量机的关键,也是通过线性问题求解非线性问题的基础.第4章介绍统计学习理论,讨论支浡向量机的统计学理论基狲第5章和第6章分别详细研究支持向量分类机和支持向量回U机.第7章介绍实现支持向量机的最优化算法.第8章讨论支持向量机的应用,包括解决实际问题时的一些处理方法和一些应用实例本书包括了我们自己的研究工作例如,在做为支持向量机基础的原始问题和对偶间题解的关系上,我们发现,当前文献的论述存在着逻辑上的缺陷本书第次在完严密的逻辑基础上完善了各种支持向量机中的最优化问题的理论体系此外,作为求解支持向量机中优化问题的方法,本书介绍了我们自已的研究成果如处理大型问题的 Newton-PCG型算法.另外还立说明,本书还包含了我们讨论班成员的若干研究工作本书所设定的读者包括关心理论与应用两方面的人土,对于支持向量机的理论,4有系统而严谨的论述;作为使用支持向量机的入「,有直观的谎明.实际上我们特别强调该书的叮读性,强调崑观对理解问题实质的重要作用.我们通常总是首先用图像等直观手段引进各种概含、方法和结论,并特别注意对它们的本质给予形象的解释和说明,最后给出其严格证明.仅仅关心实际应用的读者,略去这些证明以及若于理论结论,仍可以对所介绍的方法的本质有一个概括的理解本书对有关领域具有高等数学知识的实际下作者是一本实用读物.我们希望本书的出版,能普及和推广支持向量机在多种宴际领域中的应用,也能促进我对支捋向量机的深入研究,特别是促进优化界朋友们的关心与参与本书得以出版,我们要感谢中国科学院科学出版基金和华夏英才基金的资助,冋时乜要感谢十国农业大学各级領导的支持利重点课程建设的资助.本书已被选为中国衣业大学研究生系列教材,我们还要感谢国家自然科学甚金多年来对我们研究工作的资助.本书作者曾致力于最优化方法的饼究多年,儿年前片始组线和领导讨沦班,学与研究数据挖掘利支持向螳柷.除本书位作耆外,讨论班的成以还有上来生教投、薛毅教授、钟萍剴教授、经玲舭教授、张春华、杨志民、刘广利、苏时光等多入,狂这里我们要将别感谢钏萍副教授和张春华.比外,我们还要媵谢刘宝光和张建中两位教授以及梁玉梅、张梅梅两位同学,他们都对本书提供了帮助臼于作者水平所限,书中难免有不要之处,欢迎读者批评指正符号表R实数集合R绁欧氏字间LEi, g洲冻点T={(x1,w)…,(x,y)}训练集洲练点个数输入空间输出空阊x洲练点所仁空间(X×y)练集所在竿间输入向量(输人广模式问量x的第个分量Hilbert空间中的向量x向量x的第个分量输出指标(输出)与的内积?内积空间, Hilbert空间={:1,…,xt输入空间中的个点组成的集合2={xHilber空间中的l个点组成的集合d输人空间到 Silbert空间的映射权向量权向量u的第分量Hi]bert空间中的权向量权向量w的第个分量b网值Co凸壳sang符号函效k(I核函数核矩阵〔Gram矩阵Fp-范数2-范数hv维惩罚参数收缩壳的参数白蚣对数pe底为2的对数将号表松弛变量松弛变量的第x个分量间隔对偶变量, Lagrange乘子寸偶变量的第i个分量通常获示概率分布概率百录序言符号表第1章最优化问题及其基本理论…l■1口■■會■■■■血PPP中11最优化问题1,1,1最优化问题实例1.12最优化问题1.1.3凸最优化12最优生条件1512上无约束问题的最优性条件122约束问题的最优性彖件181.3对偶理论∴131最大最小对偶132 Lagrange对偶■■q381,4注记参考文献…4了第2章求解分类问题和回归问题的宜观途径21分类问题的提出19211例子(心脏病诊断〕4921.2分类问题和分类学习机22线性分类学习机53221线性可分问题的线性分划222近似线性可分闻题的线性分划2.3支持向量分类机…231从性分划到二次分划23.2二次分划算法的简化74233非缓性分划的基本途径24线性回归学习机n+“dk+■啬啬■■■■■F番24.1回归问题242线性回归问题与硬E-带超平面243硬E-芾超平面的构造244硬s-#超平面的推36245线性支持向量回止机25支持向量归机26注记9参考文献第3章核31带述相似性的工具—内积963⊥.1直观的相似程度与内积312支持向量分类机中的相似与内积,983.1.核函数的选取9832考项式空间和多听式核32.1有序单项式空间32.2元序单项式空间1323 FIlbert空间与多项式核函教10433 Mercer核·…··105331半正定矩阵的特征展开15332 Mercer定理与 Mercer核10g34正定核1123.41正定核的必要条件·…·113342正定核的充分条件113343正定核的特征344再生核lber空间11634.5正定核与 MMercer核的关系…73.5核的构造…··11了3.51核的构造原则,·117352落用的几种核函数j2036注记…··:122参考文献123第4章推广能力的理论估计41失函数和期望风险1254.11概率分布125412损失函數413期胡凤险……13242求解分类问题的一种途径和-个算法模型136421分类问题的一个自然的数学提法1:f422求解分类问题的途径141423-个学习算法4.3VC雏44学」算法在概率意义下的近似正确性14G45一致性概念和关键定理日录16结构风险最小化,,,,1524了甚于问隔的推广估计15448注记∵■■■参考文献(2第5章分类问题…51最大间隔原则51.1绒性叮分问题的最大河隔原则52扰动意义下的几何解释■■152找性可分支持向量分类机6i6521线性可分问题的规范超平面522原始最优化问题…523对偶问题及其与原始问题的关系69524线性可分支持向量分类机及其理论基础I7353线性支持向量分类机l7生531原始问题17生532对偶问题及其与原始问题的关系179533线性支持向量分关机及其理论基础l83534支持向量1854支持向量分类机186541可分支持向量分类机…16542支持向量分米机55-支持向量分类机(-SVC)5【-线性支持向量分类机的原始最优化间题552v线性支持向量分类机的对偶问题及其与原始向题的关系553-支持向量分类机然挖554-支持向量分类机的性质指56-支持向量分类机(v-sV)和-支持向量分类机(C-SVC)的关系206561主要结论2郑6562丰要结论的证明57多类分类问题21457.1类对余类215572成对分类2]7573纠错输出编码方法2]8574确定名类目标函数方法218个何子59注记221目录参考文献P「q「第6章回归佔计61回归问题■■■224611可归叵题的难点61.2回归间题的数学提法■1L■…….2266上3不敏感掘失函数22562E-支持向量回归机…….…::,·226.2硬∈带支持向量回机228622从线性6-支持向最回归机到E·支持向量回归机2:363·支持向量回归机··24563L原始最优化问题……·245632对個问题及其与原始问题的关系…,·2486.33-支持向量国归机252634-支持向量回归机的性质25生64E-支持向量回归机(esVR)与p支持向量回妇机{u-SvR的关系641主要结论啁E562主要结论的证明…,2565其他形式的支持向量回归机259G1支持向最回归机的线性规划形式65.2E-带为任意形状的支持向量回归机26266其他形式的损失函数26467一些例子26867l维回归问趣672二维回归间题27068注记■■■司司■卩4■272参考文献血·“·第7章算法71元约束问题解法…2747⊥1无约束问鹎提法记74712基本无约束问题算法…·277713牛顿条件颓优共把梯度法( Newton-PCG算法)29472内点算法21线性规划的原仿射尺度法722线性规划的原-对偶算法723凸二次规划的仿射灵度法724凸二次规划的原-对偶算法P
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tdms文件转为txt文件
一个labview程序，可将labview生成的tdms文件转为txt文件，可直接导入tdms文件，生成txt文件
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自适应信号处理（沈福民）.pdf
研究生自适应信号处理课程用书 信号与信息处理专业研究生系列教材自适应信号处理沈福民编著西安电子科技大学出版社2001内容简介木书主要介绍自适应信号处理的基本理论、基本电路与系统的性能和应用以及近年来的新进展。全书共分10章,在第三、四、五、六章中,着重分析和讨论自适应基本准则和自适应主要算法;为了便于理解和掌握自适应的基本理论,在本书的第一、二章中介绍了有关自适应及自适应信号处理的基本概念,发展概况和有关的基础知识;自第七章后,特别增加了关于自适应信号处理基本电路与系统的性能和应用方面的内容。本书可作为通信、电子信息工程专业及其他相关专业大学高年级学生和研究生的教科书,也可以作为从事自适应信号处理研究领域工程技术人员的自学用书。图书在版编目CIP)数据自适应信号处理/沈福民编著.一西安:西安电子科技大学出版社,2001.3研究生系列教材ISBN7-5606-0979-11.自…Ⅱ.沈…Ⅱ.自适应通信系统一信号处理一研究生一教材Ⅳ,TN914中国版本图书馆CIP数据核字(2000第82675号责任编辑夏大平出版发行西安电子科技大学出版社(西安市太白南路2号)电话(029)8227828邮编710071http://www.xduph.comE-mail: xdupfxb@ pub. xaonline com经销新华书店印刷西安市第三印刷厂版次2001年3月第1版2001年3月第1次印刷开本787毫米×1092毫米1/16印张14.625字数341千字印数1~4000册定价16.00元ISBN7-5606-0979-1/TN·0170*如有印装问题可调换**本书封面贴有西安电子科技大学出版社的激光防你标志,无标志者不得锵售。前言随着信号处理学科领域理论与技术的迅速发展,自适应信号处理作为一门新的学科分支应运而生,并在诸如通信、雷达、工业控制、地震勘探及生物医学电子学等领戎获得愈来愈广泛的应用。近儿十年来,在自适应信号处理的理论、方法与应用技术方面的研究己取得了丰硕成果,与之相关的研究文献及论著也不断问世。然而,作为适合该学科领域研究生教学与培养专业技术人才的教科书数量甚少,特别在我国还未见到。这就很难满足实际教学及科研工作的迫切需要。本书的编写旨在弥补在自适应信号处理理论、方法与应用技术的学习及研究之中教材的不足。全书以“自适应性能测度”、“自适应算法”等基本現论的介绍分析及应用方面的讨论贯穿前后各章内容。全书共分10章,其主要内容可概括如下:1.随机信号与信号矩阵理论(第一、二章):为便于初学者入门,在本书前面增加了有关自适应信号处理理论学习必备知识方面的内容。2.性能测度与性能表面搜索(第三、四章):这是自适应信号处理全部理论的核心思想与基本出发点,由此可推导出冬种形式的自适应基本算法和相应的改进算法。3.基本自适应算法与适于不同应用情况下的自适应改进算法(第五、六章):这是本书最重要的内容,它体现了自适应信号处理理论与技术发展的方向与水平。本书除介绍较早期的研究成果和基本理论外,同玗关注近年来取得的新成果。4.自适应模拟与逆模拟,自适应于扰对消与自逅应预测滤波电路〔第七、八章):主要分析了它们的基本原理和有针对性地介绍了它们的实际应用。5.自适应阵列与自适应波束形成(第九章):较详细地介绍了阵列波束形成的一般原理、旁瓣对消器和各种自适应波束形成器及它们的应用。6.自适应控制(第十章):这涉及到一个专门的学科领域,但本书主要想使读者了解和掌握自适应信号处理理论与技术在该领域的应用情况,并不想全面深入地研究整个领域。读者应当从以下几个方面把握本书的主要特色:1.较全面地集中介绍了自适应信号处理的基本理论与方法。2.为了不使学生的学习仅仅停留在比绞抽象的理论之上,在本书中特别用较多的篇幅介绍了各种自适应算法在多个学科领域内的应用(其中包括对各种不同自适应电路与系统的分析),但主要侧重于通信、雷达及阵列信号处理等方面的实际应用。3.基于对复随机信号(或复确知信号)的自适应信号处理理论,从而使研究更具普遍性,本书的研究内容不仅针对复信号,而且也同样包含了(适合)实信号。本书是在作者参加科研工作及承担本课程的多年研究生教学工作基础上编写完成的,因而较多地考虑到了教学工作中的实际要求和一般有关专业人员的自学需要。但是,由于本学科的发展十分迅速,本书对有些近年来才获得的新成果还不能满意地介绍给大家,加之作者水平所限,书肀难免有错误与不当之处,敬请广大读者谅解并不吝赐教。淸华大学张贤达教授在百忙之中对书稿进行了认真审阅,并对书稿提出了十分宝贵的修改意见,在此深表感谢。本书的编写与出版工作得到了西安电子科技大学教材建设基金和研究生教材建设基金的专项资助,在此也特表感谢。沈福民2000年9月于西安电子科技大学目录第一章概论1.1主要研究领域1.2发展和应用………自。·鲁音◆◆◆··鲁···4●音●·●鲁命鲁鲁·鲁非●●命21.3章节内容安排第二章信号矩阵理论2.1信号、信号向量与权向量…2.2输入信号的相关矩阵……2.3信号子空间和噪声子空间…457◆··●●鲁鲁●●●。●●鲁鲁·啁●·晋●··番·。鲁自·鲁●。。·●·●●曹春鲁鲁●·鲁布·自。。●垂●·●b曹2.4梯度运算··鲁音自·普p·自自●非●·看自鲁。鲁自●●●鲁·非奇自·晋带●··●鲁自4音●●·q●非ψ●●鲁●●·音●·●●山◆。鲁鲁●鲁●·第三章性能测量方法3.1均方误差(MSE)性能测度……………………………………………………113.2最大信噪比(MSN)性能测度……………●·●●·●●···普●命●垂●●命·自曹鲁●·鲁●音备3.3最大似然(ML)性能测度…183.4最小噪声方差(MV)性能测度19习题…………………………………………………………………21第四章性能表面的搜索4.1最速下降法梯度搜索……………………………………224.2牛顿法梯度搜索·音音鲁●。◆.鲁●···●●···命命……264,3梯度估值及其对自适应过程的影响●带●P。鲁●30习题……………ss46第五章基本自适应算法5.1LMS算法485.2序贯回归(SER)算法……………………………………563RLS算法………………625.4随机搜索算法…665.5直接矩阵求逆(DMI法…………………………………………7习题···鲁鲁鲁看··非●··甲垂●电●75第六章自适应算法的改进形式6.1约束LMS算法………………………………776.2自适应递归滤波器…………………………………816.3自适应格型滤波器…866.4用正交信号的自适应滤波…986.5解相关LMS算法…鲁●·●·自曹D曹看垂备春●咖↓◆事●4l046.6一种新的拟牛顿自适应滤波算法……………………………………106习题…………………………108第七章自适应模拟与逆模拟7.1概述………………………………………………………………………1117.2多径通信信道的自适应模拟……ss…ss1147.3FIR滤波器综合的自适应模拟……………………………………118电话信道的自适应均衡…………………………………………………1217.5雪达信道的自适应均衡………1247.6IR滤波器自适应综合125习题………130第八章自适应干扰对消8.1概述………13682单信道噪声对消器…………………………………1378.3用作陷波滤波器的自适应干扰对消器1448.4自适应预测器的几种应用…147具有多参考输入的噪声对消……………………153习题…………………………辛鲁垂●垂鲁·。·●154第九章自适应阵列与自适应波束形成9.1阵列波束形成的基本原理……………………1579.2自适应天线旁瓣对消……………………………1619.3采用引导信号的波束形成…………1689.4格里菲思LMS波束形成器………………………………………1769.5弗罗斯特自适应波束形成器…………:1789.6具有零点和极点的自适应波束形成器………1829.7杜瓦尔自适应波束形成器……………………………………1849.8跳频扩谱技术…●香●鲁鲁●鲁命p●鲁垂…ss1879.9超分辨波束形成…89习题195第十章自适应控制系统10.1白适应控制的基本概念…………………………………19910.2自适应模型控制(AMC)……………………………………,20210.3自适应逆控制…………………20410.4被控系统噪声及过滤后ⅹ-LMS算法………●●·◆····哥··。··音非自··。·。●;·●·●20710.5模型参考自适应控制●●◆鲁·◆··昏··自曹●辛●香●非●音··●●。自。鲁音非·●D●◆自····昏·番209习题…●鲁。鲁211附录附录A信号复包络表示◆…·214附录B有用的矩阵关系和施瓦茨不等式……………216附录C多变量的高斯分析………………………………….217C.1实高斯随机向量…………218C.2复高斯随机向量···●···P··。●·········:·;s··s;s·s.saa219参考文献鲁·●···章……………………………222第一章概论自适应信号处理( Adaptive Signal Processing)是近40年来发展起来的信号处理领域一个新的分支。随着人们在该领域研究的不断深入,自适应信号处理的理论和技术日趋完善,其应用的范围也愈来愈广泛通过信号和信号的传送,人们可以获取(有用)信息,而经对信号进行处理使蕴含于信号中的(有用)信息提取出来。由于信号形式及信号传送方式和传送环境的复杂性(例如信号在传送过程中受到噪声和干扰的污染等),促使信号处理理论和技术不断发展,从而使人们更有效地、最大可能地获取信息。1.1主要研究领域自适应信号处理是研究一类结构可变或可以调整的系统,它可以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。通常这类系统是时变的非线性系统,可以自动适应(即“自适应”)信号传送变化的环境和要求,无须详细知道信号的结构和信号的实际知识无须精确设计信号处理系统本身。自适应系统( Adaptive System)的非线性特性主要是由系统对不同信号环境实现自身调整确定的。假如一个自适应滤波器( Adaptive Filter)的输入仅为有用信号,那么,它可以是个全通滤波器,但若输入为有用信号加噪声(或干扰),则可成为一个带通或带阻滤波器。自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应(自适应“学习”)过程确定的。当自适应过程结束,系统调整不再进行时,有一类自适应系统可成为线性系统,并称为“线性自适应系统”( Linear Adaptive system)。因便于设计并易于作数学处理,这类自适应系统特别有用。自适应系统和一般系统类似,可以分为开环自适应和闭环自适应两种类型。开环自适应系统的工作主要为:对输入信号或信号环境进行测量,并用测量得到的信息形成公式或算法( Algorithm),用以调整自适应系统自身;而闭环自适应系统还利用系统调整所得纬果的有关知识去优化系统某种性能,即该类系统是一种带“性能反馈”的自适应系统。图1.1(a)表示一个开环自适应系统,控制该系统的自适应算法仅由输入确定。图1.1(b)则表示一个闭环自适应系统,控制该系统相应的自适应算法除取决于输入外,同时还依赖于系统输出的结果自适应信号处理所研究的信号既可以是随机平稳信号,也可以是局部平稳的随机信号。在大量的工程应用和研究中,又将信号在频率域分成窄带和宽带两种,在两种情况下研究或处理的方法及自适应系统的结构也不同。信号的统计量极其重要。人们最常用的统
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