上位机（VB6.0）控制步进电机

【实例简介】rtd2660的源码，2660可以驱动数字屏，分辨率支持多种格式。

步进电机电机S型曲线控制算法以及国外比较流行的SpTA算法

方崇智《过程辨识》一书中各种辨识方法的总结及matlab仿真实现。同时还有模型阶次确定方法的仿真。

很好的letex中文教程：L ATEX[1] 是一种排版系统，它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。这个系统同样适用于生成从简单的信件到完整书籍的所有其他种类的文档。L ATEX 使用TEX[2]作为它的格式化引擎。这份短小的介绍描述了 L ATEX2" 使用，对 L ATEX 的大多数应用来说应该是足够了。参考文献 [1, 3]对 L ATEX系统提供了完整的描述。对大多数计算机，从个人计算机（PC）和 Mac 到大型的 UNIX 和VMS 系统，LATEX 都有适用版本。在许多大学的计算机机房，你会发现系统中已经安装了 L ATEX 并能够使用。在 Local Guide [4

【实例简介】

【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

本资源包含PDF图书和随书的光盘资料。本书以Cadence Allegro SPB 16.3为基础，以具体的高速PCB为范例，详尽讲解了IBIS模型的建立、高速PCB的预布局、拓扑结构的提取、反射分析、串扰分析、时序分析、约束驱动布线、后布线DRC分析、差分对设计等信号完整性分析，以及目标阻抗、电源噪声、去耦电容器模型与布局、电源分配系统、电压调节模块、电源平面、单节点仿真、多节点仿真、直流分析、交流分析、模型提取等电源完整性分析内容。

自己编写的代码。matlab，简单实用。并做了注释

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线性调频信号模糊函数仿真，包含线性调频模糊函数的各类图形