西门子 S7-200 PLC 通信DLL

CNN卷积神经网络实现，Matlab仿真，识别手写数字集。

中文版的GMT画图指导书，比英文版的更加简明清晰。

Newmark-beta法解微分方程的MATLAB程序。function [q,v,a]=newmark(M,C,K,F,q0,v0,dt,nt)% newmark-beta method% [q,v,a]=newmark(M,C,K,F,q0,v0,dt,nt)% obtain the response of the dynamic system% M - mass matrix% K - stiffness matrix% C - damping matrix%

axure后台管理系统原型 ，涉及到多个模块，可能产品经理等角色人员使用

国标

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

本程序实现对谐波的检测，利用FFT和小波包变换，实现对谐波的分解与提取

1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。

灰色理论的微分方程型模型称为GM模型，G表示grey(灰)，M表示Model(模型)．GM(1，N)表示1阶的，N个变量的微分方程型模型．而GM(1，1)则是1阶的， 1个变量的微分方程型模型。

对之前的一个代码进行了改进，可以随意更改重传次数，画出错误率随SNR变化曲线，采用BPSK调制，汉明码