基于matalb神经网络预测控制

MATLAB动画，单摆摆动的物理过程，可以看到动画，速度加速度的变化，还能改变初始条件

利用caffe实现声音识别

【实例简介】PowerDesigner 一些实例PowerDesigner 一些实例PowerDesigner 一些实例

利用粒子群优化小波神经网络进行车位预测，仿真结果显示预测精度较高

对于无线传感器网络中分簇的仿真实验，一般采用NS2仿真工具，但是比较难学。这个NATLAB代码模拟了分簇的分布式实现，有注释，非常适合初学者学习。

小型网络系统的规划设计。网络工程课程设计报告，拓扑图，原理图……一应俱全，网络设备选用的事锐捷，包含具体配置代码

有代码 原理图 和说明。本设计描述了一款嵌入式数字示波器，在硬件上采用了32位微处理器STM32和高速A/D转换器ADS830等器件，软件上搭载上µC/OS-II实时操作系统，简化编程，提高系统的效率和稳定性。输入信号从系统的无源探头接入，先经过的是AC/DC耦合电路，然后经过信号调理电路，被调理后的信号接着由A/D转换器转变成数字信号，再经过高速缓存器FIFO，信号数据即被传送到微处理器STM32中，由微处理器STM32完成对信号数据的处理，最后把波形还原到液晶上，并显示该信号的频率、电压等技术指标，以供用户参考。

本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii) 机器学习实例（偏见/方差理论；机器学习和AI领域的创新）。课程将引用很多案例和应用，您还需要学习如何在不同领域应用学习算法，例如智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。

multisim仿真模拟电路全集，内含许多种模拟电路仿真

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