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C8051F单片机头文件.rar
c8051F000.h c8051F000_defs.h c8051F020.h C8051F020_defs.h c8051F040.h c8051F040_defs.h c8051F060.h C8051F060_defs.H c8051F120.h C8051F120_defs.h c8051F200.h c8051F200_defs.h c8051F300.h C8051F300_defs.h c8051F310.h C8051F310_defs.h c8051F320.h C8051F320_defs.h c8051F326.h C8051F32
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基于FPGA的HDB3编解码系统
本资源是本人毕业设计部分代码,已通过Cyclone II开发板验证,实现了HDB3码的编码及译码功能
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digsilent中文手册
Digsilent powerfactory 15.2中文手册....
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hfss射频仿真实例大全
徐兴福主编,非常使用。本书讲解了HFSS操作方法,并提供了大量的工程设计实例,分为基础篇(1~6章)和实例篇(7~21章)。基础篇包括HFSS功能概述、HFSS建模操作、网格划分设置、变量设置与调谐优化、仿真结果输出,以及HFSS与其他软件的联合、数据输入/输出等;实例篇包括PCB微带线、微带滤波器、腔体滤波器、介质滤波器、功分器、耦合器、微带天线、GPS/北斗天线、键合线匹配、SMA头、LTCC、DRO、频率选择表面的设计与仿真。
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反向传播算法PPT
这是我在机器学习课程上做汇报用的反向传播算法的PPT,主要是通过学习吴恩达老师的课程总结得来
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雷达海杂波统计建模和目标检测性能预测对于海面上弱小目标的检测、预警.kdh
【实例简介】雷达海杂波统计建模和目标检测性能预测对于海面上弱小目标的检测、预警
机远程警戒雷达的研制和自动检测雷达系统的设计提供了重要的理论依据,在我
国的军事和民用领域具有广泛的应用前景。论文的主要工作如下:
基于 L 波段岸基雷达实测的海杂波数据,研究了三种半经验的海杂波均值散
射系数模型 GIT 模型、TSC 模型和 NRL 模型在近海地区的适用性,比较分析了半
经验的均值散射系数模型的差异,以及海杂波与波高的关系。
阐述了四种常用的幅度分布模型——瑞利分布、对数正态分布、威布尔分布
和 K 分布,以及它们的参数的估计方法和最佳分布模型的判定方法。研究了实测
海杂波数据所符合的最佳分布模型,分析了四种分布模型参数随擦地角和海况的
变化特性。
计算了 K 分布海杂波背景下不同数目脉冲累积检测时雷达的虚警概率,以及
检测不同 Swerling 目标时的检测概率,研究了基于三种半经验均值散射系数模型
和实测海杂波数据的雷达距离检测性能。
讨论了海杂波对虚警概率的影响,研究了 K 分布海杂波背景下均值类和有序
统计类恒虚警检测方法。对比分析了使用三种有序统计类恒虚警方法检测实测的
海杂波时间序列的检测性能。
- 2021-11-22 00:33:34下载
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Turbo 码MAP 译码算法的研究与仿真
【实例简介】1993 年,法国的C.Berrou 等人提出了一种新的纠错编码方式—Turbo 码,当交织
长度足够长时,其性能接近Shannon 信道编码极限值,因此Turbo 码的出现,被看作是信道
编码理论发展史的一个里程碑,它使人们设计信道编码的方法从增加码的最小汉明距离转向
减少低重量码字的个数。Turbo 码性能优异,已经被确定为第三代通信系统的信道编码方案
之一。本文介绍了Turbo 码的编译码原理及其在TD-SCDMA 通信系统中的应用情况;结合
Turbo 码的迭代译码过程,重点讨论MAP 译码算法的详细推导和具体应用方法;根据
3GPP25.222 协议中定义的Turbo 码标准,从不同角度进行MAP 译码算法的MATLAB 仿真。
根据仿真结果,分析MAP 算法的译码性能,并且就设计参数对译码性能的影响进行了比较
性分析。
- 2021-11-13 00:31:39下载
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自己辛苦收集的altium designer原理元件库封装库
包含各种常用元件库 电容 电阻 声亮器件 插件 继电器类器件78稳压系列 常用单片机 开关 等等等。。
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c51fps.lib
很多朋友在用keil仿真时,有时编译不成功,出现错误提示:*** FATAL ERROR L210: I/O ERROR ON INPUT FILE: EXCEPTION 0021H: PATH OR FILE NOT FOUND FILE: E:KEILC51LIBC51FPS.LIB ,这是由于虽然math.h这个头文件添加进去了,但是很多朋友装的keil c不是完整版本,缺少c51fps.lib这个进行浮点运算的库文件,下载这个库文件添加keil c的库中就可以编译成功了。
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遗传退火进化算法
对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题,求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进,然后将模拟退火算法引入了遗传算法,结合两种算法的优点,得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合,同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证,改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛,增强了算法的全局收敛性,而且加快了算法的收敛速度。该算法的使用方法与遗传算法相似,可参考matlab遗传算法的帮助文档。区
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