非线性有限元及程序（凌道盛/徐兴）

STC12C5A60S2单片机配套例程，内容很详细，便于自学。

内有详细搜集的吴恩达机器学习课的课后习题编程实现代码，有官方提供的matlab版本，还有多个用python实现的版本，并且附有详细的注释以及作业文档说明。

贝叶斯估计与跟踪实用指南pdfBayesianEstimationand Tracking园冒国后固目Bayesian Estimation and TrackingA practical Guide内容简介非高斯系统估计的文献一般都存在缺少实用方法的缺点,而高斯方法又缺乏严密、有组织的推导《贝叶斯估计与跟踪实用指南》一书设法解决这个领域中的不足,为读者提供全面的高斯噪声与非高斯噪声驱动的线性与非线性动态系统估计方法的介绍。本书特点在于提供了贝叶斯估计与跟踪的统一方法,重点强调了在贝叶斯框架下所有跟踪算法的推导过程,还给出了用于计算加权密度积分的高效的数值方法,包括加权高斯积分的线性与非线性卡尔曼滤波器,以及非高斯情况下的粒子滤波器。作者首先给出每种估计方法基本原理的详细推导过程,然后分步骤对每一种方法进行详细说明,使得跟踪滤波器的编码更简单易懂。本书利用了案例分析来展示所研究内容的应用。此外,该书还为每个算法提供了框图,让读者可以自己开发 MATLAB估计方法软件工具箱。《贝叶斯估计与跟踪实用指南》是一本优秀的估计与跟踪方法课程的研究生教材。本书还适用于估计与跟踪领域的科学研究人员、数学研究人员和工程技术人员,对他们具有重要的实际应用价值。对广大科技工作者来说,也是一本非常有价值的参考书。作者简介安东,J霍格,博土,美国约翰霍普金斯大学应用物理实验室科研人员,他为防空和导弹防御系(AMDD)提出了先进的目标跟踪方法。霍格博士的研究领域包括目标跟踪,信号和阵列处理与处理设计,主动、被动雷达和声纳设计,数字通信和编码理论以及时间频率分析。责任编辑:牛旭东xinwu@ndip.cn责任校对:苏向颖上架建议:计算机视觉封面设计:蒋秀芹httpt//www.ndip.enISBN978-7-118-09321-6WILEYWILEY eEsCopies of this book sold withouta Wiley sticker on the cover are9W78z118m0932161>unauthorized and illegal定价:79.00元装备科技译著出版基金贝叶斯估计与跟踪实用指南Bayesian Estimation and Tracking: A Practical Guide[美] Anton J.Haug著王欣于晓译图F荤版社北京著作权合同登记图字:军-2013-200号图书在版编目(CIP)数据贝叶斯估计与跟踪实用指南/(美)豪格(Hang,A.J)著;王欣,于晓译.一北京:国防工业出版社,2014.5(高新科技译丛)书名原文 Bayesian estimation and tracking:apractical guideISBN978-7-118-09321-6I.①贝…Ⅱ.①豪…②王…③于…Ⅲ.①贝叶斯估计-指南②贝叶斯估计一应用一目标跟踪一指南Ⅳ①0211.67-62②TN953-62中国版本图书馆CIP数据核字(2014)第068301号Authorized translation from the English language edition, entitled Bayesian Estimation andTracking, ISBN 978-0-470-62170-7, by Anton J. Haug, published by John Wiley SonsCopyright C 2012 by John Wiley Sons, Inc.All rights reserved. This translation published under license. No part of this book may be repro-duced in any form without the written permission of the original copyrights holderCopies of this book sold without a Wiley sticker on the cover are unauthorized and illegal本书简体中文版由 John Wiley&sons,lno.授权国防工业出版社独家出版。版权所有,侵权必究。阍前有:原社出版发行(北京市海淀区紫竹院南路23号邮政编码100048)北京嘉恒彩色印刷有限责任公司新华书店经售开本710×10001/16印张19%字数370千字2014年5月第1版第1次印刷印数1—2000册定价79.00元本书如有印装错误,我社负责调换)国防书店:(010)88540777发行邮购:(010)88540776发行传真:(010)88540755行业务:(010)88540717前言本书以基本原理为出发点,阐述了贝叶斯估计滤波器的完整的发展历程。书中硏究了由高斯噪声和非髙斯噪声驱动的线性、非线性动态系统。这里假设动态系统是连续的,因为只有在研究离散滤波器的时候,才会在离散时间对系统进行观测。本书的主要目标是给读者提供过去60年来所提出的大部分贝叶斯估计方法的一致性的全面描述,以表明每种以贝叶斯范式为基础的基本思想是如何与条件密度相关的。学习本书内容需要的预备知识包括线性代数、贝叶斯概率理论以及有限差分和插值的数值方法。书中第2章介绍了所有这些主题以及掌握书中其它内容所需的基础知识书中涵盖的部分内容来自于马里兰大学帕克分校数学系的一门研究生课程。该门课程的主要目的是让学生自己开发目标跟踪算法的 MATLAB工具箱。课后给学生们提出一些特定的跟踪问题,要求编写一个或多个 MATLAB子程序来实现某些跟踪方法。一般来说,学生开发的子程序是独立的,并且可以应用于多种难度不大的跟踪问题(例如,纯方位跟踪)。本书不包含任何习题集,使用本书的读者可以根据需要来调整跟踪问题的作业。此外,本书包含4个相当复杂的实用案例,使用本书的老师可以选择其中之一作为编码作业的框架。第一个案例贯穿本书的第Ⅱ和第Ⅲ部分;其余的3个案例则被分成了单独的章节,构成了本书的第Ⅳ部分。本书有两个鲜明特点:①运用大量的表格和图形,给出每种估计方法基本原理的详细推导过程;②每种方法都有非常详细的分步指导,使得跟踪滤波器的编码简单且易于理解。递推贝叶斯估计可以求解转移函数或变换函数的加权条件密度积分。转移函数反映动态状态向量随时间变化的路径,变换函数将状态向量变换成观测向量。有多种求解积分的数值方法,每种都有不同的估计方法。本书第Ⅱ部分和第Ⅲ部分的每个章节都涵盖求解这些积分的一个或多个数值逼近方法,第Ⅱ部分是高斯加权积分的卡尔曼滤波器方法,第Ⅲ部分是未知密度的加权密度积分的粒子滤波器方法。本书是作者在此领域多年研究的成果,希望能为贝叶斯估计和跟踪研究做出贡献。同时,也希望在研究改进这些方法并将其应用到新领域、解决新问题的基础上,本书能够开拓贝叶斯估计和跟踪研究的新方向。Anton J. haug目录刊言Ⅲ第Ⅰ部分预备知识第1章简介…………………………………………31.1贝叶斯推理…1.2贝叶斯层次估计法1.3本书研究范畴1.3.I目标1.3.2章节概述…1.4用 MATLAB⑧进行建模和仿真参考文献…第2章数学基础2.1矩阵线性代数简介9992.1.1矢量与矩阵的约定与记法…2.1.2和与乘积……………………………………………………102.1.3矩阵的逆…2.1.4分块矩阵的逆112.1.5矩阵的平方根…………………………………2.2矢量点发生器…………122.3多参数多维非线性函数估计………………………………152.3.1标量非线性函数估计152.3.2多维非线性函数估计182.4多变量统计概述……232.4.1一般定义32.4.2高斯密度………………………………………25参考文献………………………………………………………31第3章贝叶斯估计的基本概念……333.1贝叶斯估计3.2点估计式343.3基于概率密度函数的递推贝叶斯滤波器…363.4基于状态均值和协方差的递推贝叶斯估计,,,着.383.4.1状态矢量预测……393.4.2状态矢量更新…403.5一般估计方法讨论………………………………42参考文献43第4章实用案例:初步探讨4.1仿真、估计与评价过程,,,,,,,.,,,.非,,..,,鲁非·4.2利用DFAR浮标场进行匀速运动目标跟踪的场景仿真………454.2.1船舶动态模型………………………454.2.2多浮标观测模型464.2.3场景属性………………………………464.3 DIFAR浮标信号处理4.4DFAR似然函数……………………………………………53参考文献55第Ⅱ部分高斯假设:卡尔曼滤波估计器第5章高斯噪声:高斯加权分布的多维积分595.1第3章中重要结论总结5.2回顾卡尔曼滤波器校正(更新)方程的推导…………615.3贝叶斯点预测积分求解高斯密度5.3.1利用仿射变换来简化流程…645.3.2求解高斯加权积分的一般方法66参考文献…………………………68第6章线性卡尔曼滤波器706.1线性动态模型……………………………………………706.2线性观测模型…716.3线性卡尔曼滤波器…6.4IKF在 DIFAR浮标方位估计中的应用,,·,,,·.,,,..,.1.,·Ⅵ参考文献74第7章线性化卡尔曼滤波器:扩展卡尔曼滤波器…767.1一维情况………………767.1.1-维状态预测767.1.2一维状态估计误差方差预测777.1.3一维观测预测方程7.1.4一维预测方程的变换……787.1.5一维线性化EKF过程7.2多维情况………………………807.2.1状态预测方程817.2.2状态协方差预测方程………………………817.2.3观测预测方程……837.2.4多维预测方程的变换837.2.5线性化多维扩展卡尔曼滤波器过程………857.2.6二阶扩展卡尔曼滤波器…867.3多维协方差预测方程的另一种推导……7.4EKF在DFAR船舶跟踪的应用案例分析887.4.1船舶运动动态模型…………………………887.4.2 DIFAR浮标观测模型…………887.4.3初始化卡尔曼滤波器族中所有滤波器907.4.4选定加速度噪声参数………………………917.4.5EKF跟踪滤波器结果参考文献……93第8章 Sigma点类别:有限差分卡尔曼滤波器……948.1一维有限差分卡尔曼滤波器………………………………948.1.1一维有限差分状态预测…948.1.2一维有限差分状态预测……………………………968.1.3一维有限差分观测预测方程…968.1.4一维有限差分卡尔曼滤波器过程………………………968.1.5简化的一维有限差分预测方程978.2多维有限差分卡尔曼滤波器……………………………988.2.1多维有限差分状态预测…988.2.2多维有限差分状态协方差预测1008.2.3多维有限差分观测预测方程101Ⅶ

结合嵌入式数据库内容对sqlite3的进行比较详细的介绍（ppt格式），强烈推荐。

GMT0030-服务器密码机技术规范，用于服务器密码机的开发与使用，国家统一标准规范。GM/T0030—20149.5环境适应性检测………119.6其他检测…………………………………………………………………………………1110合格判定……………………………………………………………………………11GM/T0030-2014前言本标准按照GB/T1.1—2009给出的规则起草请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本标准由密码行业标准化技术委员会提出并归口。本标准起草单位:山东得安信息技术有限公司、成都卫士通信息产业股份公司、无锡江南信息安全工程技术中心、兴唐通信科技有限公司、上海格尔软件股份有限公司海泰方圆科技有限公司。本标准主要起草人:刘平、孔凡玉、李元正、徐强、李玉峰、谭武征、柳增寿GM/T0030-2014服务器密码机技术规范1范围本标准定义了服务器密码机的相关术语,规定了服务器密码机功能要求、硬件要求、软件要求、安全性要求和检测要求等有关内容。本标准适用于服务器密码机的研制、使用,也可用于指导服务器密码机的检测2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件GB/T9813微型计算机通用规范GM/T005随机性检测规范GM/T0018密码设备应用接口规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件服务器密码机 cryptographic server又称主机加密服务器,能独立或并行为多个应用实体提供密码服务和密钥管理的设备3.2对称密码算法 symmetric cryptographic algorithm加密和解密使用相同密钥的密码算法3.3非对称密码算法/公钥密码算法asymmetric cryptographic algorithm/public keycrytographic algorwth加密和解密使用不同密钥的密码算法。其中一个密钥(公钥)可以公开,另一个密钥(私钥)必须保密,且由公钥求解私钥是计算不可行的3.4密码杂凑算法cryptographic hash algorithm又称杂凑算法、密码散列算法或哈希算法。该算法将一个任意长的比特串映射到一个固定长的比特串,且满足下列三个特性:(1)为一个给定的输出找出能映射到该输出的一个输入是计算上困难的(2)为一个给定的输入找出能映射到同一个输出的另一个输入是计算上困难的;(3)要发现不同的输入映射到同一输出是计算上困难的。3.5公钥/私钥 public key/ private key非对称密码算法中可以公开的密钥称为公钥。非对称密码算法中只能由拥有者使用的不公开密钥GM/T0030-2014称为私钥。3.6加密/解密 encipherment/ encryption/ decipherment,/ decryption加密是对数据进行密码变换以产生密文的过程解密是加密过程对应的逆过程3.7数字签名/验证 digital signature/ verification签名者使用私钥对待签名数据的杂凑值做密码运算得到的结果,该结果只能用签名者的公钥进行验证,用于确认待签名数据的完整性、签名者身份的真实性和签名行为的抗抵赖性。验证是验证者使用签名者的公开密钥对数字签名进行验证的过程。3.8管理密钥 manager key用于保护服务器密码机中密钥和敏感信息安全的对称密钥3.9设备密钥 device key用于表明设备身份、对设备进行管理的非对称密钥对3.10用户密钥 user key存储在设备内部的用于应用密码运算的非对称密钥对,包含签名密钥对和加密密钥对3.11密钥加客密钥 key encryption key;KEK用于对密钥进行加密或解密的密钥。3.12会话密钥 session key在一次会话中使用的数据加密密钥。3.13私钥访问控制码 private key access passwor用于验证私钥使用权限的口令字3.14SM2算法SM2 algorithm一种椭圆曲线公钥密码算法,其密钥长度为256比特3.15SM3算法SM3 algorithm种密码杂凑算法,其输出为256比特3.16SM4算法SM4 algorithm一种分组密码算法,分组长度为128比特,密钥长度为128比特4缩略语下列缩略语适用于本文件。API:应用程序接口( Application Program Interface)CBC:(分组密码的)密码分组链接(工作方式)( Cipher Block Chaining)GM/T0030-—2014CFB:(分组密码的)密码反馈(工作方式)( Cipher Feedback)ECB:(分组密码的)电码本(工作方式)( Electronic codebook)OFB:(分组密码的)输出反馈(工作方式)( Output Feedback)5服务器密码机的功能要求5.1初始化服务器密码机的初始化主要包括密钥的生成(恢复)与安装生成管理员,按照安全机制对密钥进行安全存储和备份,使设备处于正常工作状态5.2密码运算服务器密码机应具有对称密码运算、公钥密码运算以及杂凑运算等密码运算功能,并且支持多任务并发访问。5.2.1对称密码算法服务器密码机必须至少支持SM4分组密码算法,包括电子密本(ECB)和密码分组链接(CBC)两种模式5.22公钥密码算法服务器密码机必须至少支持SM2公钥密码算法5.2.3密码杂凑算法服务器密码机必须至少支持SM3密码杂凑算法。5.3密钥管理5.3.1密钥管理功能服务器密码机应具有对所有密钥的产生、安装、存储、使用、销毁以及备份和恢复等功能。5.3.2密钥结构服务器密码机必须至少支持三层密钥结构:管理密钥、用户密钥/设备密钥/密钥加密密钥、会话密钥。如图1所示管理密钥用户密钥/设备密钥/密钥加密密钥等会话密钥图1密钥结构GM/T0030—2014管理密钥:用于保护服务器密码机中其他密钥和敏感信息的安全,包括对其他密钥的管理、备份、恢复等。不同服务器密码机的管理密钥互不相同。管理密钥必须安全存储。用广密钥:包括签名密钥对和加密密钥对,用于实现用户签名、验证、身份鉴别以及会话密钥的保护和协商等,代表用户或应用者的身份设备密钥:是服务器密码机的身份密钥,包括签名密钥对和加密密钥对,用于设备管理,代表服务器密码机的身份。密钥加密密钥:是定期更换的对称密钥,用于在预分配密钥情况下,对会话密钥的保护。服务器密码机可选择支持密钥加密密钥。会话密钥:用于数据加解密53.3密钥产生及安装管理密钥:由设备初始化时使用的管理工具生成或者安装,存储在服务器密码机内部的安全存储区域用户密钥:用户密钥分为签名密钥和加密密钥,答名密钥由服务器密码机生成或安装,必须支持使用物理噪声源芯片生成,必须支持使用强素数;加密密钥由密钥管理系统下发到设备中,加密密钥下发的格式遵循GM/T0018中对加密密钥的保护格式的规定,根据系统需要必须支持一定数量用户密钥对的存储区域;用户密钥对的私有密钥必须支持硬件内部安全存储,宜支持私钥访问控制码的安全访问控制。设备密钥:设备密钥分为签名密钥和加密密钥,签名密钥在设备初始化时使用管理工具生成或者安装,加密密钥由密钥管理系统下发到设备中,设备密钥存储服务器密码机内部的安全存储区域。密钥加密密钥:由密码设备管理工具生成或者安装,必须支持物理噪声源芯片生成;根据系统需要必须支持一定数量密钥加密密钥的存储区域;该密钥必须支持服务器密码机内部安全存储。会话密钥:必须支持使用物理噪声源芯片生成,以确保会话密钥的质量;必须支持一次会话更换次会话密钥;不得以明文方式导出服务器密码机;在会话密钥长期存储时,必须支持用户密钥对或者密钥加密密钥加密存储等安全保护措施。5.34密钥使用对称密钥:根据对称密钥索引号或其他密钥唯一标识,可使用内部对称密钥做运算,同时需满足对服务器密码机的运算操作权限。非对称密钥:根据非对称密钥索引号或其他密钥唯一标识,可使用内部对称密钥做运算,同时需满足对服务器密码机的运算操作权限;服务器密码机可配置是否使用私钥访问控制权限的机制,若使用私钥访问控制权限机制,在涉及签名和解密等使用内部私钥运算的操作时,应先验证该私钥的权限码是否正确。5.3.5密钥安全存储及销毁服务器密码机必须能够至少保存32对非对称密钥和100个对称密钥。服务器密码机中长期保存的密钥必须安全存储,可采用两种方式:一为采用加密存储,用于加密存储的密钥应由安全机制保证其安全,并提供对指定密钥的销毁功能;二可采用微电保护存储,应设计销毁密钥的触发装置。当触发装置被触发时,销毁微电保护所存储的所有密钥。采用微电保护的密钥可以不加密。536备份/恢复对长期保存的密钥,服务器密码机应具备备份/恢复功能。备份操作产生的备份文件必须以密文形GM/T0030—2014式存储到服务器密码机外的存储介质中,加密备份文件的密钥应有安全机制保证其安全。备份出的密钥可以恢复到服务器密码机中,同厂家的同型号的服务器密码机之间应能够互相备份恢复。密钥恢复操作只能在服务器密码机中进行。54随机数生成和检验服务器密码机应具备随机数生成功能。服务器密码机应能对生成的随机数进行随机性检验。随机数检验应符合GM/T0005的要求。5.5访问控制服务器密码机应具备管理界面,设置管理人员并赋予操作权限,通过管理界面进行密钥产生、安装备份和恢复以及日志査询等管理操作管理人员进入管理界面应进行身份鉴别。不同的管理操作应有不同的操作权限5.6设备管理服务器密码机宜具有接受管理中心的管理功能,设备管理功能的实现按照国家密码管理主管部门的要求进行。5.7日志审计服务器密码机应提供日志记录、查看和导出功能。日志内容包括:a)管理员操作行为,包括登录认证、系统配置、密钥管理等操作;b)异常事件,包括认证失败、非法访问等异常事件的记录;c)如与设备管理中心连接,则对相应操作进行记录5.8设备自检服务器密码机应具有上电时自检和接收自检指令时自检的功能设备自检功能应包括密码算法正确性检查、随机数发生器检査、存储密钥和数据的完整性检査等6服务器密码机的硬件要求6.1对外接口服务器密码机应分别提供服务接口和管理接口。支持目前主流服务器对外的RJ-45以太网接口、串口、光纤通道、USB等硬件接口协议,可以通过TCP/IP网络(100M/100M/10G)、USB或者其他接口形式与服务器和管理设备连接。6.2随机数发生器服务器密码机的随机数发生器应釆用国家密码管理主管部门批准的物理噪声源芯片,应提供多路随机源,至少采用两个独立的物理噪声源芯片实现随机数发生器应支持出厂检测、上电检测、使用检测三种检测方式a)出厂检测检测量:采集50×106比特随机数,分成50组,每组106比特;检测项目:依据GM/T0005进行检测;GM/T0030-2014检测通过标准:检测中如果有一项不通过检测标准,则告警检测不合格。允许重复1次随机数采集与检测,如果重复检测仍不合格,则判定为产品的随机数发生器失效。b)上电检测:检测量:采集20×10°比特随机数,分成20组,每组10°比特;检测项目:依据GM/T0005进行检测;检测通过标准:检测中如果有一项不通过检测标准,则告警检测不合格。允许重复1次随机数采集与检测,如果重复检测仍不合格,则判定为产品的随机数发生器失效c)使用检测:1)周期检测:检测量:釆集4×105比特随机数,分成20组,每组20000比特。检测项目:对采集随机数按照GM/T0005中除离散傅立叶检测、线性复杂度检测、通用统计检测外的12项项目检测。检测通过标准:检测中如果有一项不通过检测标准,则告警检测不合格。允许重复1次随机数采集与检测,如果重复检测仍不合格,则判定为产品的随机数发生器失效。·检测周期:可配置,检测间隔最长不超过12h。2)单次检测:检测量:根据实际应用时每次所采随机数大小确定,但长度不应小于128比特,且已通过检测的未用序列可继续用。检测项目:扑克检测。当样本长度小于320比特时,参数m=2检测通过标准:检测中如果不通过检测标准,则告警检测不合格。允许重复1次随机数采集与检测,如果重复检测仍不合格,则判定为产品的随机数发生器失效。6.3环境适应性服务器密码机的工作环境应根据实际需要遵循GB/T9813中关于“气候环境适应性”的规定要求。6.4可靠性服务器密码机的平均无故障工作时间应不低于10000h。7服务器密码机的软件要求7.1基本要求服务器密码机底层软件应采用模块化设计,应通过技术措施防止用户的非法调用。7.2应用编程接口服务器密码机的应用编程接口必须遵循GM/T0018。7.3管理工具服务器密码机应通过管理界面实现对该服务器密码机的管理功能管理工具可以安装服务器密码机上,也可以安装在服务器密码机之外的管理终端上。除管理工具对密码机进行管理,还可通过外部管理中心管理。

用matlab变形的BP神经网络实例，代码简单易懂，不用积分。方便下载。我花了几天时间写的，注释详细。

一个可以处理彩色图像的源码，用matlab实现，提取图像每一点的RGB值，并最终将图像转换成一个彩色的圆形点阵，这可以应用在旋转LED的上位机控制中的图形取模上

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华为性格测试(华为网测)

详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法，以及其应用，对利用这些模型的朋友，想了解此算法的最好的资料。