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labview 语言写的 can 通讯，包括 USB,TCP,UDP等协议。

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

遗传算法优化RBF神经网络代码，十分详细，通俗易懂，可供阅读与学习

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【实例简介】低密度奇偶校验码即LDPC码是Gallager于1962年提出的一种性能接近香农限的好码。随着LDPC码被重新提出，LDPC码的优异性能在信息可靠传输中的良好应用前景，又广泛被IT业界、学术界重视起来。LDPC码被应用在光通信、卫星通信、深空通信、第4代移动通信系统、高速与甚高速率数字用户线、光和磁记录系统等。LDPC码已经成为当今信道编码领域最受瞩目的研究热点之一，在更多应用前景下取代Turbo码的趋势已经十分明显。基于LDPC码的良好性能表现，LDPC编码将更多地运用在高速高质量环境下，目前已经成为WiMax、DVB-S2、UWB等通信系统中信道编码标准。本文采用LDPC码的一般编码方法——高斯消元法。由于LDPC码的BP译码算法计算复杂，本文基于J.Chen和M.Fossorier等人提出的将归一化引入BP算法的思想，利用基于对数似然比的BP算法(LLR-BP)，实现了LDPC码硬件译码器。尽管纠错性能上有所损失，但LDPC码译码器设计及其硬件实现本身具有一定的实用意义。本文研究工作的创新点主要包括： 　　 1.提出一种基于FPGA的LDPC码译码器的硬件实现方法； 　　 2.在FPGA中实现接口通信，通过USB2.0协议与PC端互联，利用编写的软件对硬件译码器与PC端的数据交互进行控制； 　　 3.分析了LDPC码译码器切实可行的实现方法，力争解决译码延时长、硬件资源耗费多等缺点。针对LDPC码的特点，编写与其相适应的接口控制模块。

【实例简介】Feature Tracking and Synchronous Scene Generation with a Single Camera项目的完整版2.0，利用orb算法检测特征点，lk光流跟踪，solvepnp计算相机姿态，opengl画ar物体并实时跟踪重现。