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经典的shell实验, 实验内容为实验一个unix下的简易的shell程序, 搞懂了这个程序对于unix下的sigal机制会有一个更深入的理解, CMU大学(卡耐基 梅隆大学)经典计算机课程实验之一, 里面含有实验完整内容及其源程序, 还有详细的解答过程, 很多国内大学的计算机课程都选用此实验作为其课程设计之一!

采用了SSH框架、Bootstrap、echarts等技术，围绕软件工程课程实现了用户管理、课程管理、考试管理、教学资源管理、作业管理、学习论坛以及系统管理等7大模块。

第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章

经典的信道估计资料，里面有Ls MMSE实现思路