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在研究自抗扰控制技术的基础上，以MATLAB/SIMULINK 为仿真平台，编写M_Funtion 程序实现特殊非线性函数、应用 S_Funtion 定制跟踪微分器和扩张状态观测器等新型动态系统模块、利用子系统封装技术完成控制律组合和常用自抗扰控制器算法，按照模块化建模思想，创建了用户自定义的自抗扰控制器模块库。通过串级调速自抗扰控制系统的仿真实例，说明利用该模块库，实现了自抗扰控制技术的图形化建模，参数设置修改直观方便，而且创建方法简单易行、可扩充性强，不仅为自抗扰控制技术的仿真研究提供了有效工具，并且对相关领域的仿真模型库扩建具有参考价值。

本教程是基于视觉助手 2012 版创作的。因此附件中的脚本请考虑使用视觉助手 2012 版的打开或更高版本的如 2013 版打开。以作者几年的工作经验来看，视觉助手最近几年的 版本功能上差不太多。因此本教程可以适用于前面的旧版本，如 8.6、2009、2010、2011， 也可以适用于后面的新版本，如 2012、2013 版。本教程的部分理论知识翻译于 NI 视觉概念手册。如果需要查看相关的英文原著，可以 参考 NI 视觉概念手册（注意其中也有不少错误）。教程中相关原实例、应用方案，均源于作者多年工作中遇到的实际应用项目，具有一定 的参考价值。也许您会遇到某个相同的项目，如果能做成，那您的回报，将远远大于本书的 投入，因此本书是物有所值的。本教程最后一章与 LabVIEW 混合编程，因为包含了一些第三方的硬件在其中，并没有 就第三方硬件的动态链接库函数进行详细的说明，只是对如何调用这些函数进行了一些方法 上的说明。因为我们遇到的硬件可能会有很多种，不可能每种硬件的方法都拿来解释清楚， 希望大家能够学会举一反三。NI Vision 工具包里还包含了许多其它的函数，如各种训练函数，如模式匹配、OCR 训练， 或者一些辅助的功能函数，如环形耙子等。这些函数，在您学会了视觉助手后，并且能利用 视觉助手生成 VI 编写一定的图像处理软件时，回过头再来了解这些函数时，将变得非常简 单。因此建立读者从视觉助手开始，学习一些最常用的图像处理方式方法后，再去深入了解 一些其它的有帮助的方法，这样对于您的帮助可能是巨大的。NI 提供视觉助手的目的，也 是在于帮助工程人员能够快速的解决测试测量任务，而不是花大量的时间用于编写代码上。

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本项目是一个基于安卓的学生考勤系统项目源码，运行注意事项：1.注册时请在/sdcard/目录下建立myfile目录才能注册成功。2.本系统要使用请先导入学生数据。数据格式为excel电子文档。请确保文档中应有学号，姓名列。3.本系统中配有c编译器，若想使用读卡器功能必须自己配轩c编译器。相关具体技术请参考android下jni编程相关知识。项目编译版本2.3.3默认编码GBK

2018电赛 FDC2214 STM32 程序 已调试成功，直接使用即可！