课件是华北电力大学电气工程及其自动化专业所使用的讲义，该课程是专业必修课，可用作考研基础课复习资料，也可用做学习参考，课件是华电知名老师上课所使用的，具有参考价值。

 根据煤炭企业信息管理的特点，通过使用Ajax前台开发技术ExtJS与SSH2框架进行结合设计一个煤炭进销存管理系统平台。
并且以进销存管理平台的权限管理系统为切入点对系统运用的ExtJS技术和SSH2框架进行分析，在系统分析设计中展示ExtJS多级动态树结构如何在权限管理系统中应用并实现Ajax技术的异步加载树节点功能，并因此提高权限管理系统的实用性和可扩展性。

本论文以学生上机管理系统为背景，论述了管理信息系统的概念，结构及系统开发的基本原理和方法。
全文共分为绪论、开发方法的选择、系统分析、系统设计、系统实施、结束语等六章。
系统以VB+ACCESS实现。

人事工资管理系统分析与总体设计，设计工程框架，模块设计，数据库备份文件

《数字信号处理理论、算法与实现》是2003年清华大学出版社出版的图书，作者是胡广书。
绪论O.1数字信号处理的理论O.2数字信号处理的实现0.3数字信号处理的应用O.4关于数字信号处理的学习参考文献上篇经典数字信号处理第1章离散时间信号与离散时间系统1.1离散时间信号的基本概念1.1.1离散信号概述1.1.2典型离散信号1.1.3离散信号的运算1.1.4关于离散正弦信号的周期1.2信号的分类1.3噪声1.4信号空间的基本概念1.5离散时间系统的基本概念1.6LSI系统的输入输出关系1.7LSI系统的频率响应1.8确定性信号的相关函数1.8.1相关函数的定义1.8.2相关函数和线性卷积的关系1.8.3相关函数的性质1.8.4相关函数的应用1.9关于MATLAB1.10与本章内容有关的MATLAB文件小结习题与上机练习参考文献第2章Z变换及离散时间系统分析2.1Z变换的定义2.2Z变换的收敛域2.3Z变换的性质2.4逆Z变换2.4.1幂级数法2.4.2部分分式法2.4.3留数法2.5LSI系统的转移函数2.5.1转移函数的定义2.5.2离散系统的极零分析2.5.3滤波的基本概念2.6IIR系统的信号流图与结构2.6.1IIR系统的信号流图2.6.2IIR系统的直接实现2.6.3IIR系统的级联实现2.6.4IIR系统的并联实现2.7用z变换求解差分方程2.8与本章内容有关的MATLAB文件小结习题与上机练习参考文献第3章信号的傅里叶变换3.1连续时间信号的傅里叶变换3.1.1连续周期信号的傅里叶级数3.1.2连续非周期信号的傅里叶变换3.1.3傅里叶级数和傅里叶变换的区别与联系……下篇统计数字信号处理附录索引

十分清晰的系统分析师教程，对软件设计等极具参考价值，是工程师向分析师进阶的必备资料

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

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OFDMA系统分析与设计的国外经典教材Chapter1IntroductiontoOFDMandOFDMAChapter2CharacterizationoftheMobileWirelessChannelChapter3FundamentalsofDigitalCommunicationsandNetworkingChapter4FundamentalsofOFDMandOFDMA:TransceiverStructureChapter5PhysicalLayer:TimeandFrequencyChapter6PhysicalLayer:SpatialTechniquesChapter7MediumAccessControl:ArchitectureandDataPlaneChapter8MediumAccessControl:LowerControlPlaneChapter9MediumAccessControl:UpperControlPlaneChapter10QualityofService(QoS)Chapter11SecurityFundamentalsChapter12SecurityFunctionsChapter13RFSystemDesign:CoverageChapter14RFSystemDesign:Capacity

第一二节_图像处理系统分析与设计第三四节_图像增强第五六节_图像平滑第七八节_边缘检测第九十节_图像分割第十一十二节_目标描述第十三节图像复原。
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第十六节_作业、答疑、补缺

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。