STM32F103SPWM

利用MATLAB搭建的MMC仿真模型 ，调试方式采用载波移相方式

深度学习(Deep Learning )是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)完成学习任务的机器学习方法。其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。

基于三层BP神经网络的股票数据预测模型（MATLAB2014)文件列表：BP_ZXF.mBP_ZXF.xlsx

最新版Unity高光、边缘光插件工具包已使用Unity 2017.2.0提交

【实例简介】基于加权l1范数的稀疏信号重建，稀疏信号是带噪声的-Sparse signal reconstruction based on the weighted l1 norm sparse signal with noise

电源恒流控制程序，包括电流取样，处理，PWM

基于RGMII的以太网MAC的FPGA实现代码，整个工程采用Verilog HDL实现，包括测试用例以及功能验证TestBench

使用Qt写的PID仿真程序控制仪表与计算机控制装置作业

【实例简介】一维镜像声源法matlab代码，数字音频处理作业，附Diffuse reverberation model for efficient image-source simulation of room impulse responses论文

基于java 实现的线性回归分析，作业务逻辑的工程师，肯定会用的上