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FPGA课件，个人感觉不错，希望对大家有帮助(FPGA software, personal feel good, I hope all of you help)

说明：  一个com的入门教程——杨老的com教程(An introductory tutorial com- Yanglao the com tutorial)

说明：  这是有关相控阵的书籍，介绍很全面而且翔实，有关超声发射和聚焦方法介绍等(This is a book about phased arrays, the introduction is very comprehensive and informative, about the introduction of ultrasound transmission and focusing methods, etc.)

初级了解数据挖掘可下载，大致明白什么是数据挖掘以及简单的案例(Preliminary connection data mining)

说明：  20 世纪70 年代以来,人们从工业过程的特点出发,寻找对模型精度要求不高而同样能实现高质量控制性能的方法,预测控制就是在这种背景下发展起来的。预测控制技术最初由Richalet 和Cutler 提出[1 ] ,它最大程度地结合了工业实际的要求,综合效果好,已经在理论和应用方面取得了显著进展,各种预测控制算法不断地产生并得到发展。预测控制算法具有三大本质特征:预测模型、滚动优化和反馈校正[2 ] 。它是不断滚动的局部优化,而非全局最优。预测控制的特点:建模方便 采用非最小化描述的离散卷积和模型,信息冗余量大,有利于提高系统的鲁棒性 采用滚动优化策略,使模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性及时得到弥补,从而得到较好的动态控制性能 可推广到有约束条件、大迟延、非最小相位以及非线性等过程,对模型精度要求不高,跟踪性能良好,更适应于复杂工业过程控制。 (err)

本文针对并行干扰抵消检测器的不足之处，提出了改进的并行干扰抵消检测算法——基于多项式展开的并行干扰抵消多用户检测算法。该算法将多项式展开检测器作为并行干扰抵消检测器第一级的数据估计值，以提高检测可靠性。通过仿真实验，首先验证了多项式展开检测器的性能。然后比较改进算法与传统检测器的性能，验证改进算法的系统性能得到明显改善；并与并行干扰抵消检测器、解相关检测器和MMSE检测器相比较，验 证得到该改进算法的性能也有不同程度的改善。 (this paper discusses the principle and performance of the conventional detector and the parallel interference cancellation(PIC)detector separately.Since the conventional detector take MAI only as the background noise without considering the existence of the other users,the existence of MAI has a significant impact on the performance of CDMA systems.Each stage of PIC detector utilizes the data estimates of the initial or previous stage,produces a new set of MAI estimates,and then subtracts out all of the MAI for each user in parallel.Through Monte Carlo simulation in different scenarios,the results illustrate the influence of MAI in conventional CDMA ystems.Theexperimental results show PIC detector can effectively eliminate MAI andimprove the system BER. )

从百度上下载音乐的脚本,需要用到python2.x的库。(download music from music.baidu.com)

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说明：  30个常用Python程序实现，包括冒泡算法之类(30 commonly used Python programs, including bubbling algorithms and the like)

说明：  从0开始介绍深度学习中文电子版书籍，内容详细，共500多页(Introduce the Chinese electronic version of deep learning books from 0, the content is detailed, a total of more than 500 pages)