单片机RS485多路数据采集系统

实现一个特殊的计算器，可以实现复数、有理数、矩阵和集合的特殊计算。程序可以实现复数、有理数的加、减、乘、除，可以实现矩阵的加法、减法和乘法运算，也可以实现集合的求交集、并集、子集的运算。

用FPGA控制ADC1674 verilog 编程（已经附带有AD1674的中文资料了） 做一个最最简单的电压测量采用verilog 来编程，ADC1674的引脚尽可能少 只剩下两个引脚需要控制 对输入的直流电压进行检测 程序注释清楚 一目了然 实在还看不懂 应该不会吧

基于矩阵特征值分解谱分析（music等等）

用labview编写的3D机械手臂，可添加、删除、进行各种动作

旋转不变子空间算法ESPRIT算法MATLAB仿真程序 ，DOA估计中经典算法

除掉封面，共446页，只有5.39M,但内容是最全面的，质量上也是非常清晰的。是学dsp算法的绝佳书籍，没有华丽的数学推导，简单明了，名曰数字信号处理C语言程序集，民间又称DSP算法大全C语言版本。第六章FIR数字滤波器的设计F■尋■■b■晷↓國■看↓■↓b日↓bb↓●■■22786.1窗函数方法…22?§6.2域最小误差平方设计.……238§6.3切比雪夫逼近方法…………42第三篇随机数字信号处理第一章经典谱佔计……6§11功率谱估计的周期图方法…····““甲早争·道者自自.264§1.2功率谱估计的相关方法T■冒■■■■■『曾■■詈『國昏日■■哥■订d·聊聊b■山如↓h“◆白ψp4q第二章现代谱估计………………………26821求解一般托布利兹方程组的莱文森算法■■■昏■■1冒■■看嚼司聊國司冒D■180§22求解对称正定方程组的乔里斯基算法q■ψ鲁鲁曾◆◆曾自自4鲁唱音昏鲁自■Z83§23求解尤利沃克广程的菜文森德宾算法…°P甲自287§2.4计算ARMA模型的功率谱密度§2.5尤利沃克谱佔计算法………………………………………292A2.6协力差谱估计算法…1亡■曾■■目■鲁會曾罪司罪鲁·命讠咖D■■■■b啁§2.7 Burg谱佔计算法……1■●33§2.8最大似然谱估计算法第三章时频分析·聊·即·D●b·■唱鲁·◆■申曾阜曾q俨俨■■中個◆314§3.1维格纳( Wigner)分布·“314§32离散小波变换r""t31第四章随机信号的数字滤波也“命甲甲即甲330§41维纳( Wiener)数字滤波330§4,2卡尔曼( Kalman)数宇滤波.吾小如山山甲·自甲§43最小均方(LMS)自适应数字滤波"…"…"∵"卜"r""r"s""341§4-4归一化LMS自适应数字滤波…………344§4.5递推最小二乘(RLS)自适应数字濃泼导↓↓晶3L8第四篇数字图像处理第一章图像雄本运算■■↓罪隱b■【b啁山b西血a导即·晶s咱■聊暴,M352§1.1图像读取、存储与显示…第一篇常用数字信号的产生第一章数字信号的产生§1.1均匀分布的随机数功能产生(a,b)区间上均匀分布的随机数。方法简介均匀分布的概率密度函数为f(r)共它2,方差为Qb通常用U(a,b)表示。均匀分布的均值为+b产生均匀分布随机数的方法下首先,由给定的初值x,用混合同余法a=(ai-1+c)(mod M)产生(,1)区间上的随机数y其中:a-2045,c=1,M=22;然后,通过变换x,=a(ba)y;产生{a,b)区间上的随机数z;三、使用说明1.子函数语句double urniform (a, b, seed>2.形参说明a——双精度实型变量。给定区间的下限。b—双糖度实型变量。给定区间的上限。seed-—长整型指针变量。*seed为随机数的种子。四、子函数程序(文件名: uniform.c)Double uniform (a, b, seed)double a, bilong int的sced;QubIc￥seed=2045兴(#seed)+1ccd=.Scd一(;gced/lC48576)两L18576t=(兴seed)/1048576.0;t=+a)苦trefute〔五、例题产生50个0到1之问均匀分布的随机数主函数程序(文件名: uniform.r):# inelude" stdio.h′include furiomaini)doble a,b,x; int i+Jg intdouble unifo r(double, double, long int xa=0.0;h=1.0;=13?9for(i=0

【实例简介】RK3399 SCH PCB 设计， 完整的原理图，和pcb文件，可以直接发出去生产

matlab 无功优化 内点法 最优潮流，不是工具箱编的

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本次是在上一次的基础上完成了对数据库增删查改功能的添加。由于数据库是建在我的电脑里，所以下载资源之后是不能运行的，但是可以看我的博客里面的详细解释，参考这里的完整代码就能搞出来了。博客链接：http://blog.csdn.net/my_acm/article/category/2774139