MATLAB高阶系统参数辨识程序

matlab编写单纯形法。完全按照最优控制指导教材上的单纯形法的理论步骤编写的。每一步的结果都有给出，很详细的。没有错误。

数字信号处理的Matalb实现程序集

初学者必看！ASM如何转换为HEX文件）.rar

在网上看到很多网页音乐播放器，做得都很精致漂亮，却看不到它们的代码。我在大学毕业时做的毕业设计——在线音乐网站实现，搜集了很多网页音乐播放器的资料，加上现在的整理，自己做了一个网页音乐播放器。 相关的说明在压缩包的【readme】文件中，希望给予正在开发网页音乐播放器的人员一个参考。

android实现校园二手交易，界面简单，代码可读性强。是比较好的android入门练手案例。要是不懂的话，可以联系我，我帮你解答，也是一起学习啦！

VC++编写的均值滤波、中值滤波程序，用PHOTOSHOP制作了漂亮的MFC界面，代码有详细的注解。

通过实例对人工神经网络的实际应用进行分析和讲解，清晰的代码一目了然每神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型:兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,个神经元(一般很大)构成一个相互影响的复杂网终系统,通过调整网络参数,可使人工神经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示:上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型Page 3 of 25多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主要探讨前向网络模型多层前向神经网络不具有侧扣制和反馈的连接方式,即不其有本层之间或指向前一层的连接弧,只有指向下一层的连接弧。代表是BP神经网终:输入模式由输入层进入网终,经中间各隐层的顺序变换,最后由输出层产生一个输出模式,如下图所示:输入层隐层输出层多层前向神经网终由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力,这个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非线性激励函数。下图给出了一个接收个输入的神经元:Page 4 of 25神经元的输出由下式给出:这里输入的加权和(括号内部分)由一个非线性函数传递,表示与偏差输入相关的权值,表示与第个输入相关的权值。使用最广泛的函数是S形函数,其曲线家族包括对数函数和双曲正切函数,这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数,在此不一一展开介绍,本文主要使用的激励函数是对数函数,函数表达式为函数曲线如下图所示对于有限输入量,对数函数输出范围为∈。在输入为=时,输出值为中问值输出在—附近随着输入的增加以相对快的Page 5 of 25速率增加并非常慢地到达上限。对于

【实例简介】

DALI协议调光器源代码，运行在MSP430的芯片上，支持大部分DALI的指令，代码标准。

本人实战项目用C#编程读取多块电表，按照时序读取，解读电力协议报文，自动统计数据，转换成浮点数据。