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信息隐藏与数字水印实验指导全书

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数

在MATLAB中实现SAD模板匹配算法，有示例，有结果。另外，程序中也对SSD算法进行了实现说明，代码注释非常详细，对做图像匹配的学生有参考价值。

随着单片机在各个领域的广泛应用，许多用单片机做控制的球赛计时计分系统也应运而产生。本次设计采用单片机AT89C51编程控制LED七段共阴极数码管作显示的球赛计时计分系统。

【实例简介】详细的深度置信神经网络的matlab代码。深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。 从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。

VCS lab 和 VCS lab guide

介绍了NCO 数字控制振荡器的工作原理 详细分析了数控振荡器的性能指标和其在FPGA中的实现方法 最后给出了新设计的数控振荡器在QUARTUS2 中的仿真结果第12卷第11期电子元器件用VoL 12 No. 112010年11月Electronic Component Device ApplicationsNov.20102069n80#顶(101#围100am)20020数篇0291潮0x)萨:日6959173国0国L图1 QUARTUS II下仿真波形图功率谱密度函数信号波形图X:4080-sn(2pi*18e61)Y5014余强信号H正弦信"7彐300>…-÷a是2500300035004C004500500055006000250255260265270275280285290图2输出频率为408ⅥH的信号波形与功率谱密度5结束语参考文献本文通过分析数控振荡器的实现原理和性张欣扩频通信数字基带信号处理算法及其vS实现能,给出了通过FPGA来实现NCO的具体方法[M]北京:科学出版社,2004同时通过 QUARTUSⅡ中的仿真验证了本设计的[2]楼顺天MAT.AB7x程序设计语言[M西安:西安电子科技大学出版社,200正确性。结果证明,用该方法设计的NCO可以输3]汤伟良,等数控振荡器在FPGA中的实现门微型机与出多种频率的信号,同时也可以减少资源消耗。应用,2003,22)X(上接第41页表1分档信息及对应放大/哀减量息,也提高了实时数控AGC电路的动态范围和整档位输入信号功放大衰档位输入信号功放大衰个系统的精度。实验结果表明,该电路能够实现号率范围/dBm减量dB号率范围/dBm诚量/dB实时AGC的电路功能,并有效扩展了动态范围。1「12,20186「-33,-24)3523,12)7参考文献36,3)8[51,4杨小牛,楼才义,徐建良软件无线电原理与应用[Ml4-15,-6)9[-80,-51)北京:电子工业出版社,200151-24,-1526实时放大衰减。同时利用FPGA器件良好的数字2]韩尧秦开宇基于数字补偿的实时自动增益控制技术研究[.电子科技大学学报,2007,36(1):79-81特性实现了数控AGC的设计,从而实现了对信号3陈爽高性能频谱分析仪中频信号处理技术研究U的实时数字增益补偿,有效减少了电路体积。同合肥:合肥工业大学,2007时,采用两级数控增益放大/衰減器级联和根据[4曹鹏,费元春.大动态范囯数字中频ACC系统的设计两路不同增益通道提取的度值来判断档位信门北京理工大学学报,2003,23(5:613-61644电子元器件在用2010.11www.ecda.cn

Cyclone V Avalon-ST 接口 PCIe 设计，FPGA 编程文件针对 Cyclone V GX FPGA 开发套件用于 x1 和 x4 Gen1 操作

包含QR分解法，其中有北航大作业三道题目完整版，程序运行无误，另外还收集到java版本。保质保量

【实例简介】SpringBoot 简单Demo完整程序，在本地启动默认端口8080，访问地址：http://localhost:8080/