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因为要做课程设计的缘故，认真的对车牌识别系统,进行研究。网上的许多资料给了我非常大的帮助，所以本人也把自己研究实现的系统发到网上，给大家更多帮助！

用人工智能领域中经典的启发式算法实现了人工智能中的十五数码问题。包括详细的实验报告和源代码，源码由C#可视化编写，debug中有编译好的程序，界面友好。另注：船院6系学生不要下载，避免雷同。

python之网页版学生管理系统，运用Django运用高级框架Django，写出的学生管理系统，连接Mysql 开发过程简便

优利德万用表 UT61E 原理图，供维修万用表使用。

指数增长模型和阻滞增长模型的人口预测的matlab程序代码

【实例简介】可以对 电流 电压 功率 谐波进行分析，并通过lcd进行图形和数据显示！！！

1)问题描述迷宫求解是实验心理学中的一个经典问题，心理学家把一只老鼠从一个无顶盖的大盒子的入口处赶进迷宫，迷宫中设置很多隔壁，对前进方向形成了多处障碍，心理学家在迷宫的唯一出口处放置了一块奶酪，吸引老鼠在迷宫中寻找通路以到达出口。例如，图2所示为一个迷宫示意图，其中双边矩形表示迷宫，1代表有障碍，0代表无障碍。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 90 1 1 1 1 1 1 1 1 1 111 0 1 1 1 0 1 1 1 12 1 1 0 1 0 1 1 1 1 13 1 0 1 0 0 0 0 0 1 14 1 0 1 1 1 0 1 1 1 15 1 1 0

本学期一共布置了三次CPU代码编写实验，每一个文件夹分别对应一个实验。 single-cycle 文件夹对应了单周期CPU的代码 single-IO2 文件夹对应了单周期CPU与IO设备交互的代码 Pipeline_CPU 文件夹对应了带有与IO设备交互功能的流水线CPU代码 三次实验的代码报告都在相应文件夹的report子文件夹内。2020年由于疫情缘故，IEEE学生未能拿到电路板对代码进行烧录。因此数显管，输入按钮等等功能没有完全实现。如需参考请移步往届代码。

【实例简介】Hilbert-Huang 变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人 Huang 以及他的同事在 1998 年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。HHT 是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。HHT 是分 EMD 和 Hilbert 变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行 EMD 分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个 IMF 分量进行 Hilbert 变换。对于 EMD 分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的 Hilbert 变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。 Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。

写毕业论文，从国外网站找到的液体流动仿真这方面的材料，这个是比较好的一个，可以运行，使用对比学习