目录第1章控制系统案例的MATLAB实现1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用1.2MATLAB在积分中的应用1.3MATLAB在微分方程中的应用1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用1.5MATLAB在频域响应中的应用1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真2.1数字信号的传输2.1.1数字信号的基带传输2.1.2数字信号的载波传输2.2扩频系统的仿真2.2.1伪随机码产生2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计3.1利用直接序列扩频技术设计发射机3.2利用IS95前向链路技术设计接收机3.3利用OFDM技术设计接收机3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现4.1调制与解调简述4.2模拟调制与解调4.2.1模拟线性调制4.2.2双边带调幅调制4.2.3单边带调幅调制4.2.4模拟角度调制4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法5.4预测控制5.4.1基于CARIMA模型的JGPC5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现6.1PID校正6.1.1PID调节简介6.1.2PID调节规律介绍6.1.3PID调节分析介绍6.2控制系统的根轨迹校正6.2.1根轨迹的超前校正6.2.2根轨迹的滞后校正6.2.3根轨迹的滞后超前校正6.3控制系统的频率校正6.3.1频率法的超前校正6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析7.1滤波器的模型分析7.1.1滤波器的类型、参数指标分析7.1.2滤波器相关函数及模拟7.1.3滤波器的相关实现7.2通信系统的基本模型分析7.2.1模拟通信系统的基本模型分析7.2.2数字通信系统的基本模型分析7.3模拟通信系统的建模与仿真分析7.3.1调幅广播系统的仿真分析7.3.2调频立体声广播的信号结构7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用8.1挠性结构的概述8.2挠性结构的主动振动及仿真8.2.1前滤波8.2.2后滤波8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究9.1信号的突变性与小波变换9.2信号的突变点检测原理9.3实验结果与分析9.3.1Daubechies5小波用于检测含有突变点的信号9.3.2Daubechies6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究10.1小波信号特征检测的理论分析10.2实验结果与分析10.2.1突变性检测10.2.2自相似性检测10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析11.1概述11.2实例说明11.3输出结果与分析11.4源程序11.4.1nstdhaardemo.m11.4.2thresholdtestdemo.m11.4.3modetest.m11.4.4nstdhaardec2.m11.4.5nstdhaarrec2.m11.4.6mydwt2.m11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究12.1多尺度边缘检测12.2快速多尺度边缘检测算法12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究13.1阈值去噪方法13.2阈值风险13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计14.1小波快速算法设计原理与步骤14.2小波分解算法14.3对称小波分解算法14.4小波重构算法14.5对称小波重构算法14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择15.1故障信号检测的理论分析15.2实验结果与分析15.2.1利用小波分析检测传感器故障15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究16.1图像的小波分解算法16.2小波变换系数分析16.3实验结果

[模式识别与智能计算：MATLAB技术实现(第2版)].杨淑莹第3版和第2版相同，需求第三版的也可从此下载。
内附所有*.m文件

智能计算零碎实验3-1-基于VGG19实现图像分类

请访问个人博客：找到《模式识别与智能计算》基于PCA的模板婚配法博文

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，是迄今为止最通用的控制方法。
目前大多数工业控制回路仍然应用着PID控制器或改进型PID控制器。
在PID控制中，控制效果的好坏完全取决于PID参数的整定与优化。
普通的PID控制在控制基本线性和动念特性不随时间变化的系统上控制效果不错，但是在控制非线性、时变的系统时，控制效果往往不佳。
温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点，因此传统的PID控制无法对其实现有效的控制，智能PID开始应用于温度控制系统。
随着计算机技术和智能计算理论的发展，智能控制理论正越来越多的应用于PID控制器的功能改进中去。
模糊控制和神经网络各有优点，两者都能对PID控制器参数进行整定与优化，提高了PID控制器的控制功能。
  本文将模糊控制与神经网络结合起来，组成模糊神经网络对PID三个参数进行整定与优化，设计出了一种模糊神经网络PID控制器结构，在此基础上以DSP为处理器实现了具有自整定功能的PID温度控制系统。
系统主要包括：电源模块，采用TPS76833芯片进行电源转换；
温度电压测量模块，采用Ptl00温度传感器及其相应的测量电桥进行温度电压采集，应用DSP的模数转换单元将模拟量转换为数字量；
人机交互模块，运用DSP的I／O模块设计出一套键盘作为输入，LCD显示器采用点阵式液晶显示器MG．12232，与PC机的交互方面，采用支持RS．232标准的MAX一232作为驱动芯片，驱动DSP与PC机的串行通信；
温度控制模块采用控制量控制PWM波占空比信号的策略，输出占空比信号来控制功率模块的导通，达到控制温度的目的。
最后设计并实现了基于自整定PID控制器的温度控制系统的主要程序。

《多源信息融合》是2006年清华大学出版社出版的图书，作者是韩崇昭、朱洪艳、段战胜等。
《多源信息融合》本书次要包括多源信息融合的基本概念以及多源信息融合理论赖以发展的基础理论，如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等。

《模式识别与智能计算：MATLAB技术完成(第2版)》，杨淑莹等编著，内涵教程和代码！

三、车载智能计算平台关键技术发展现状作为智能网联汽车电子电气架构的核心，车载智能计算平台涉及算力、算法等方面的众多关键技术。
与此同时，覆盖其全生命周期的安全防护体系以及从零部件到整车的测试评价体系为其提供辅助支撑。
车载智能计算平台的技术框架如图3-1所示。
图3-1车载智能计算平台的技术框架图算力方面，涉及芯片、操作系统、驱动、安全管理、存储管理和错误管理。
算法方面，主要包括环境感知、智能规划决策和控制等功能模块。
其中重点关注AI芯片，目前主要用于加速计算，为车载智能计算平台提供算力支持。
操作系统方面，车载智能计算平台涉及自动驾驶操作系统和车控操作系统。
为了提升自动驾驶环境感知功能，车载智能计算平台还应该具备实时动态的高精度定位和高带宽低时延的网络通信能力。
随着车载智能计算平台集成方案的改变以及功能的增加，其安全防护体系和测试评价体系所涵盖的内容也在不断拓展。

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。