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分析了间歇混沌模型振子的混沌特性， 利用 振子的非平衡相变对微小信号具 有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质， 采用混沌振子阵列实现 对噪声背景下微弱信号的检测； 并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据， 该方法的优点在于可以直接进行解 析计算。仿真实验表明： 该检测方法简单、 有效，测的精度比较高

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matlab 线性调频信号匹配滤波器点目标回波距离分辨 提高性噪比

原创，根据官方的英文开发文档，加上作者反复实践、试验，得出的Creo（原名ProE）二次开发技术

基于MATLAB的语音信号时域特征分析，给出了比较详细的过程和相应的MATLAB程序。

本设计以单片机 MSP430F149 作为控制核心，实现超声波测距。系统由以下部分组成：单片机最小系统模块、超声波测距模块、温度测量模块、LCD 显示模块。超声波测距模块采用超声波传感器，发射管自动发送 40KHZ 的方波，当其检测到障碍物时就会返回信号，利用时间差测出距离。温度测量模块采用温度传感器 DS18B20。最后将所测量的数据在显示器上显示出来。整个系统实现功能为根据温度的不同选择相应的声速来实现距离的测量。

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。

用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）：已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个类别；求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树Car-Evaluation训练数据集文件：1. car_databases.pdf