centos 7 操作系统

该压缩包包含原理图封装和PCB封装。包括各种接插件VH3.96、FPC、HT3.96、KF2EDGK、KF128、KF301、FK350、KF2510、KF7620、KFHB9500、LCD、LED、MOS，BIT、MX、PH、PHB、PHD、SD、SIM、STC单片机、STM32单片机、USB、XH、VH、 保险丝、拨码开关、传感器、串口、电感、电容、电源插座、电源开关、电源芯片、电阻、二极管、蜂鸣器、光电隔离器、继电器、简易牛角座、晶振、可控硅、电池座、排母、排针、轻触开关、数码管、天线座、音频插座，整流桥，各种常用芯片封装。

【实例简介】第1章 绪论 1. 1 引言 1. 2 扩频通信的基本原理 1. 2. 1 理想通信系统的带宽和S／N的互换关系 1. 2. 2 潜在抗干扰理论 1. 3 扩频通信中的基本参数 1. 4 本书的结构 参考文献 第2章 伪噪声序列 2. 1 引言 2. 2 伪噪声序列的性质及其产生 2. 2. 1 伪噪声序列的性质 2. 2. 2 伪噪声序列的相关性 2. 2. 3 伪噪声序列的部分相关 2. 3 m序列 2. 3. 1 m序列的性质 2. 3. 2 m序列相关函数的波形及功率谱 2. 3. 3 产生指定延迟的m序列及m序列的保密性研究 2. 3. 4 m序列的构造 2. 4 Gold序列及其他伪噪声码序列 2. 4. 1 Gold序列 2. 4. 2 其他伪噪声序列 参考文献 第3章 锁相环原理 3. 1 引言 3. 2 锁相环基本理论 3. 2. 1 一些基本公式 3. 2. 2 环路等效噪声带宽 3. 2. 3 数字锁相环的基本理论 参考文献 第4章 数字下变频器 4. 1 引言 4. 2 扩频通信中ADC参数的选择 4. 2. 1 ADC量化效应 4. 2. 2 数的表示法及其在量化中的影响 4. 2. 3 量化bit数的性能分析 4. 2. 4 在DDC中ADC的选择原则 4. 3 DDC的有效实现结构 4. 3. 1 数字混频器原理 4. 3. 2 同相 I 和正交 Q 的DDC实现结构 4. 4 DDC的多速率采样处理 4. 4. 1 整数M倍抽取 4. 4. 2 CIC滤波器 4. 5 采用CORDIC算法实现DDC 4. 5. 1 CORDIC运算器原理 4. 5. 2 CORDIC的VLSI结构 参考文献 第5章 直接数字频率合成器 5. 1 引言 5. 2 DDFS原理及其性能分析 5. 2. 1 直接数字频率合成器的工作原理 5. 2. 2 DDFS的杂散来源及其分布特性 5. 2. 3 改善DDFS杂散输出频谱的几种方法 5. 2. 4 DDFS的VLSI结构 5. 3 基于Galois域的数字控制振荡器 NCO 5. 3. 1 数字控制振荡器的数学原理 5. 3. 2 Galois域NCO的VLSI结构 参考文献 第6章 数字抑制载波跟踪环 6. 1 引言 6. 2 几种经典的载波跟踪环 6. 2. 1 抑制载波跟踪环的结构形式 6. 2. 2 松尾环的QPSK解调 6. 2. 3 16QAM解调环 6. 2. 4 通用载波恢复环 6. 3 数字Costas环的设计 6. 3. 1 数字Costas环的功能部件及参数设计 6. 3. 2 数字Costas环的VLSI结构 参考文献 第7章 扩频码序列的捕获 7. 1 引言 7. 2 统计随机信号检测理论的简单回顾 7. 2. 1 Bayes和Neyman Pearon假设检验 7. 2. 2 在加性高斯白噪声下对无衰落信号的非相干接收 7. 2. 3 吸收式Mark. v链和锁定检测理论 7. 3 几种典型的PN码捕获算法 7. 3. 1 相干扩频通信的PN码捕获算法 7. 3. 2 非相干扩频通信的PN码并行捕获算法 7. 3. 3 减少剩余码相位偏移效应的PN码捕获算法 7. 4 数字非相干混合并行捕获的VLSI结构 7. 4. 1 非相干混合并行捕获算法 7. 4. 2 非相干混合并行捕获算法映射至VLSI结构 7. 5 PN码捕获系统的自适应门限算法 7. 5. 1 单个数据样本的门限计算 7. 5. 2 基于窗口计数器的自适应门限算法 7. 5. 3 利用瞬时标定功率的自适应门限算法 参考文献 第8章 数字延迟锁定跟踪环 8. 1 引言 8. 2 DLL基本原理 8. 2. 1 全时间非相干DLL跟踪 8. 2. 2 单△型抖动环 TDL 跟踪 8. 3 关于PN码跟踪环性能的采样和量化效应分析 8. 3. 1 非等量采样 8. 3. 2 码跟踪环 8. 3. 3 环路分析 8. 4 抗多径效应的PN码跟踪算法 8. 4. 1 算法的系统描述 8. 4. 2 优化滤波器的加权 8. 5 数字非相干双△△DLL跟踪算法及VLSI结构 8. 5. 1 非相干双△DLL跟踪算法描述 8. 5. 2 环路参数设计及部分单元部件的VLSI结构 8. 5. 3 数字式非相干双△DLL的VLSI结构 8. 6 窄相关DLL原理及性能 8. 6. 1 窄相关DLL原理 8. 6. 2 窄相关DLL的统计特性分析 8. 6. 3 多径误差分析

晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络；针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题，采用了“ ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷，并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度，又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。第卷第期邡鑫,史峥:晶圆缺陌检测与分类的卷积神经网络ZENet classifierDarker ImIn.ril” HumpBitel检测算法示意图在训练检测器时,数据集是检测器原始尺寸的图像,且包含标记好的缺陷区域和类型。我们结构通过·系列数据扩张操作,得到组数据,随机选取相比于检测算法主作为训练集,作为测试集。要从以下三方面进行了针对性的改进算法中需要优化的参数有滑动窗口尺寸滑()针对重复计算卷积的缺点,采用先动步幅、概率阙值、面积阙值,由于无法求出统一计算特征图,再按)进行映射各参数与检测结果的明确关系式,所以采用遍历法优化参截取的办法。如图,先通过卷积网络(数。因为检测到的缺陷尽量正确和尽量检测到所有缺陷是)对输入图像计算得到其特征图,因为在输入图像矛盾的,故以精确率和召回率的调和平均值作为优上的都能映射到特征图上,所以从输入图像上按化目标,也可根据实际需要调整两者权重满足不同侧重。割取图像进行卷积运算可以替代为直接从特征图上按测试结果映射后的范围割取,从而避免多次重复计算卷积。由于用训练好的检测模型对测试集检的大小形状不·,而全连接层的神经元连接数是固定的,测,计算模式下每张图大概耗时如果检测到的缺所以对割取得到的子特征图,通过层次采样到统陷与标准答案的且类型相同,则判为正确,否尺寸以连接到全连接层。则判为错误。得到结果如表,计算得:laut Image精确率Feature Map召回率ROI其屮正确缺陷的平均表检测器测试结果数量正确错误network有缺陷(正类)图映射示意图从检测结果来看该算法基本实现∫对图像上晶圆()针对滑动窗口尺寸单·的缺点,增缺陷的检测和分类,但是值较低,缺陷检测位置不加了滑动窗口的尺寸类型,并且增加由一个全卷积网络准确,检测耗时较长,分析其原囚如下)组成的()检测出错的数据中,缺陷较大的类型易判断错,)来预判断是否有缺陷。本文采用面积缺陷较小的容易被漏掉,说明只使用一种尺寸的滑动框很分别为,长宽比分别为、共难适应尺寸变化范围较大的缺陷种尺寸的滑动窗口,依次计算其中有缺陷的概率,再从中)滑动框步幅减小则算法耗时平方倍增加,而步幅筛选出一定数量最有可能有缺陷的区域,进行非极大值抑过长造成缺陷概率分布图分辨率较差,从而检测到缺陷位制(),最后得到一定数置准确度较差量的候选区域。()相邻滑动框都有大量重叠,所以每个区域都被多()针对缺陷检测位置准确度差的缺点,次重复送入计算卷积,导致算法耗吋较长。在全连接层后连接一个边界回归层在与上述检测算法相似的图像目标检测领域,近来出用来修正缺陷位置,该回归层与分类层并列。现的很好的克服了以上缺点并取得了很好的针对本文的缺陷检测问题,直接套用标准效果,所以下面介绍如何通过改动实现品圆并不能解决问题。因为判断晶圆的缺陷类型通常需缺陷的检测与分类。要结合缺陷区域周围的图形信息,而在预判断是否有C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct计算机工程年月日缺陷吋还进行了边界回归。虽然更加准确的给出缺陷的位()将原尺寸为的图像调整为置,但送入检测网络的特征儿乎不包含缺陷周围图肜信息,使得滑动窗口尺寸能够适应缺陷大小的变化范围,也可以导致缺陷分类不准。故木文对标准徹了一些根据实际情况来具体调整。改动:得到缺陷检测算法如图,卷积网络(()将改为只判断滑动窗口内是否有缺陷,而,)将输入图僚转换成多种特征图;根据不进行边界回归,也就是只计算所有滑动窗口有缺陷的概特征图从滑动窗口中选出最有可能存在缺陷的率,选取可能性最大的个,做非极大值抑制,再选出层根据特征图中抽取出对应特征组成特可能性最大的个进行检测。征向量;检测网络()根据特征向()将卷积层的尺寸加大为,加大感受野量判断缺陷类型,并进行边界回归;最后通过和概率),从而在判断滑动框內是否有缺陷吋能参阈值对候选缺陷进行过滤即可得到最终缺陷。考更多的周围信息。Detection NetworkonFolutionnl actorSoftmaxRuI Puling liver,e Prop卟 edMS+PrubilitessionInput Image 1024*1024Fully 10 dyercrectCcrvchrionalLaver size 747图检测算法示意图模型训练和平均值作为优化目标,并且使用相同的训练集和图中的检测算法也是基于架构实现,因为卷测试集积网络提取的特征类型对相似普遍有效,故其卷积网络的测试结果参数是直接迁移第章分类器的卷积层参数。但是用训练好的检测模型对测试集检测,和的参数则需要通过方法进行训练,标准计算模式下每张图大概耗时,采用相同判定标准,提供了分开和联合两种训练方式。为了节约得到检测结果如表(其中负类总数与表中总数不同是因时间,本文采用联合训练方式,并结合缺陷检测问题的实为同一张图屮可能检测到多个缺陷),计算得际情况调整超参数精确率在训练时,对每张输入图像,要计算的滑动窗口召回率数量庞大(种尺寸的滑动窗口,滑动步幅)。所以从中随机抽取个作为训练集,其中正例其中正确缺陷的平均负例,且正例占比不超过。分类器采用表检测器测试结果损失函数数量正确错误在训练时,设置提供个,从中随有缺陷(正类)机选取个作为训练集,其屮正例无缺陷(负类)负例,且正例占比不超过。另外设置学从结果来看该算法各方面都优于检测算习率分类器采用损失函数,而边界回法和值更高说明检测检测缺陷类型正确归采用函数。且位置准确,而且速度也大大提高(检测一张图像耗时从为了与检测算法对比,在最后通过遍历法缩小到)。如图为检测缺陷示例,共中标注了缺陷优化和概率阈值时,同样以精确率和召回率的调位置、类型和对应概率C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct邡鑫,史峥:晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络I I图检测结果示例图结束语而对图像上的缺陷检测和缺陷分类这两个问题,本文提出的改动后的检测算法能够精准、快速地从图像中检测出缺陷并同吋进行分类。得益于卷积神经网络良好的特征学习能力,该检测算法能够根据标记好缺陷位置和类型的数据自动学习特征,从而尽量避免人工千预,使算法具有较强的适应能力。参考文献徐姗姗刘应安徐昇基于卷积神经网络的木材缺陷识别山东大学学报工学版刘云杨建滨王传旭基于卷积神经网络的苹果缺陷检测算法电子测量技术江帆刘辉王彬等基于模型的图像识别计算机工程C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct

通过knn算法，实现WiFi室内定位在matlab环境下的仿真

【实例简介】合成孔径雷达原理，详细介绍了sar！很好的！

高飞作者书，MATLAB智能算法超级学习手册源码。通过此书的学习，加上对代码的阅读调试，能够更好的对算法理解。

Qt中将sqlite表中的数据导出为csv表格形式，代码调用方便，整体代码包含了数据库的增删改查，tableview显示sqlite，代码较完整。开发环境为ubuntu+qt5.6.1在win7+qt5.6.1下也没问题。

multisim 11的TL494模型仿真

System Identification Theory for the User-Lennart Ljun-第二版-英文版

【实例简介】自第一座带有智能化概念的建筑物于1984年在美国诞生以来，楼宇智能化已经成为当今建筑发展的主流技术。目前，随着信息产业的高速发展，智能系统这个名词已逐渐被人们所认识，在北京、上海、广州、深圳等地也不断地涌现出了一大批智能楼宇大厦。所谓的智能楼宇，就是一种基于计算机网络控制平台，对照明、变配电、电梯、安防、通讯、广播、空调、消防、门禁、会议等各项子系统的监测与建筑物有机的结合，最大限度的满足使用者舒适性、方便性的要求，以达到节能、高效管理、快速的信息化服务等目的。照明控制系统作为建筑物的一个必不可少的电气系统，其发展随着信息技术的不断发展也在发生日新月异的变化，传统的照明控制逐渐被智能照明控制所替代。