内容简介······本书专门讲述积分方法，涵盖各种函数积分的方法，从初等函数到特殊函数，从实变函数到复变函数.本书以方法为中心、以算例为导向，读者可在算例的引导下，逐步掌握积分之方法.本书从易到难，由浅入深，适用不同层次、不同群体的人阅读，他们可以是初学微积分的大学生，可以是已经学过微积分的研究生，也可以是有工作经验的科学家、工程师。
作者简介······金玉明，中国科学技术大学教授、博导。
1977-1992为创建我国**台同步輻射加速器而工作。
任“国家同步輻射实验室工程”（这是由国家计委命名的我国**个国家实验室）副总工程师，负责同步輻射加速器的物理设计。
该项目于1991年完成，于1992年获中国科学院科研成果特等奖，1995年获国家科技进步一等奖。
目录······前言绪论第1章不定积分1.1不定积分中的原函数概念1.2分项积分法1.3分部积分法1.3.1分部积分法的基本公式1.3.2分部积分法的推广公式1.4换元积分法1.5三角替代法1.6欧拉替换法1.7三角函数积分中的倍角法1.8倍角法的应用1.8.1在函数sinpx，cosqx，sinpxcosqx的积分中（p，q为正整数，或奇整数，或偶整数）1.8.2倍角法应用在含有三角函数与指数函数的积分1.9secnx和cscnx的积分1.10tannx和cotnx的积分1.11有理代数分式的积分法1.12无理代数函数的积分法1.13含有三角函数的有理式的积分法1.13.1一般的方法1.13.2微分积分法1.13.3XX替换法1.14含有双曲函数的有理式的积分法1.15配对积分法（组合积分法）第2章定积分2.1定积分的定义2.1.1黎曼定义2.1.2面积求和法的定义——曲线下的面积2.2定积分的基本公式和常用法则2.2.1定积分的基本公式2.2.2定积分中的几个常用法则2.3欧拉积分、欧拉常数及其他常用常数2.3.1B函数（Betafunction）2.3.2Γ函数（Gammafunction）2.3.3几个重要常数2.4定积分中的分部积分法2.5定积分中的换元法2.6含参变量的积分法2.7无穷级数积分法2.8反常积分（Improper）2.8.1反常积分的定义2.8.2反常积分存在的判别法2.8.3反常积分算例2.8.4伏汝兰尼（Froullani）积分2.8.5罗巴切夫斯基（Lobachevsky）积分法2.8.6一个通用的积分法则2.8.7有关欧拉常数γ的几个积分2.9定积分的近似计算2.9.1近似计算的方法2.9.2近似计算算例2.9.3近似计算的误差估算第3章定积分的应用3.1面积的计算3.1.1用定积分的定义来计算面积3.1.2几种常见曲线围成的面积的计算3.2曲线长度的计算3.3体积的计算3.3.1用逐次积分法计算体积3.3.2利用横截面计算体积3.3.3回旋体的体积3.4表面积的计算3.4.1投影法计算表面积3.4.2回旋体的侧面积计算法第4章重积分4.1二重积分4.1.1二重积分的定义及算例4.1.2二重积分上、下限的确定——穿线法4.1.3几个典型的积分次序及积分限变换的例子4.1.4两个一元函数乘积的积分4.2三重积分4.2.1三重积分的定义4.2.2三重积分的傅比尼定理4.2.3三重积分的算例4.3重积分的坐标变换4.3.1二重积分的坐标变换4.3.2三重积分的坐标变换4.3.3n重积分的坐标变换第5章曲线积分和曲面积分5.1曲线积分5.1.1XX型曲线积分5.1.2第二型曲线积分5.1.3曲线积分的应用5.2格林（Green）公式5.3曲面积分5.3.1XX型曲面积分5.3.2第二型曲面积分5.4斯托克斯（Stokes）公式5.5高斯（Gauss）公式5.6高斯公式和斯托克斯公式在场论中的应用5.6.1高斯公式在场论中的应用5.6.2斯托克斯公式在场论中的应用第6章傅里叶积分和积分变换6.1傅里叶（Fourier）积分6.1.1傅里叶级数6.1.2傅里叶积分公式6.2傅里叶变换及其性质6.2.1傅里叶变换6.2.2傅里叶变换的性质6.2.3傅里叶余弦变换和正弦变换6.2.4傅里叶变换及傅里叶余弦变换和正弦变换算例6.2.5傅里叶变换的应用6.3拉普拉斯（Laplace）变换6.3.1拉普拉斯变换6.3.2拉普拉斯变换的性质6.3.3单项式的拉普拉斯变换算例6.3.4拉普拉斯逆变换6.3.5拉普拉斯变换的应用第7章复变函数的积分7.1复变函数的概念7.1.1复数和复平面7.1.2复数

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

目录第1章数字信号处理引言　　1.1引言　　1.2数字信号处理起源　　1.3信号域　　1.4信号分类　　1.5DSP：一个学科第2章采样原理　　2.1引言　　2.2香农采样原理　　2.3信号重构　　2.4香农插值　　2.5采样方法　　2.6多通道采样　　2.7MATLAB音频选项第3章混叠　　3.1引言　　3.2混叠　　3.3圆判据　　3.4IF采样第4章数据转换和量化　　4.1域的转换　　4.2ADC分类　　4.3ADC增强技术　　4.4DSP数据表示方法　　4.5量化误差　　4.6MAC单元　　4.7MATLAB支持工具第5章z变换　　5.1引言　　5.2z变换　　5.3原始信号　　5.4线性系统的z变换　　5.5z变换特性　　5.6MATLABz变换设计工具　　5.7系统稳定性　　5.8逆z变换　　5.9赫维赛德展开法　　5.10逆z变换MATLAB设计工具　　第6章有限冲激响应滤波器[1]6.1引言　　6.2FIR滤波器　　6.3理想低通FIR滤波器　　6.4FIR滤波器设计　　6.5稳定性　　6.6线性相位　　6.7群延迟　　6.8FIR滤波器零点位置　　6.9零相位FIR滤波器　　6.10最小相位滤波器第7章窗函数设计法　　7.1有限冲激响应综述　　7.2基于窗函数的FIR滤波器设计　　7.3确定性设计　　7.4数据窗　　7.5基于MATLAB窗函数的FIR滤波器设计　　7.6Kaiser窗函数　　7.7截尾型傅里叶变换设计方法　　7.8频率采样设计法第8章最小均方设计方法　　8.1有限冲激响应综述　　8.2最小二乘法　　8.3最小二乘FIR滤波器设计　　8.4MATLAB最小均方设计　　8.5MATLAB设计对比　　8.6PRONY方法第9章等波纹设计方法　　9.1等波纹准则　　9.2雷米兹交换算法　　9.3加权等波纹FIR滤波器设计　　9.4希尔伯特等波纹FIR滤波器　　9.5等波纹滤波器阶次估计　　9.6MATLAB等波纹FIR滤波器实现　　9.7LPFIR滤波器设计　　9.8基于Lp范数的MATLAB滤波器设计第10章FIR滤波器特例　　10.1引言　　10.2滑动平均FIR滤波器　　10.3梳状FIR滤波器[1]10.4L波段FIR滤波器　　10.5镜像FIR滤波器　　10.6补码FIR滤波器　　10.7频率抽样滤波器组　　10.8卷积平滑FIR滤波器　　10.9非线性相位FIR滤波器　　10.10FarrowFIR滤波器第11章FIR的实现　　11.1概述　　11.2直接型FIR滤波器　　11.3转置结构　　11.4对称FIR滤波器结构　　11.5格型FIR滤波器结构　　11.6分布式算法　　11.7正则符号数　　11.8简化加法器图　　11.9FIR有限字长效应　　11.10计算误差　　11.11缩放　　11.12多重MAC结构[1]第12章经典滤波器设计　　12.1引言　　12.2经典模拟滤波器　　12.3模拟原型滤波器　　12.4巴特沃斯原型滤波器　　12.5切比雪夫原型滤波器　　12.6椭圆原型滤波器　　12.7原型滤波器到最终形式的转换　　12.8其他IIR滤波器形式　　12.9PRONY（PADE）法　　12.10尤尔—沃尔第13章无限冲激响应滤波器设计　　13.1引言　　13.2冲激响应不变法　　13.3冲激响应不变滤波器设计　　13.4双线性z变换法　　13.5翘曲　　13.6MATLABIIR滤波器设计　　13.7冲激响应不变与双线性z变换IIR对比　　13.8最优化第14章状态变量滤波器模型　　14.1状态空间系统　　14.2状态变量　　14.3模拟仿真　　14.4MATLAB仿真　　14.5状态变量模型　　14.6基变换　　14.7MATLAB状态空间　　14.8转置系统　　14.9MATLAB状态空间算法结构第15章数字滤波器结构　　15.1滤波器结构　　15.2直Ⅰ、Ⅱ型结构　　15.3直Ⅰ、Ⅱ型IIR滤波器的MATLAB相关函数　　15.4直Ⅰ、Ⅱ型结构的MATLAB实现　　15.5级联型结构　　15.6一阶、二阶子滤波器　　15.7一阶、二阶子滤波器的MATLAB实现[1]15.8并联型结构　　15.9级联/并联型结构的MATLAB实现　　15.10梯型/格型IIR滤波器第16章定点效应　　16.1背景　　16.2定点系统　　16.3溢

谭浩强-C++程序设计内容目录：第1篇基本知识第1章C++的初步知识*1.1从C到C++*1.2最简单的C++程序1.3C++程序的构成和书写形式1.4C++程序的编写和实现1.5关于C++上机实践第2章数据类型与表达式2.1C++的数据类型2.2常量2.3变量2.4C++的运算符2.5算术运算符与算术表达式2.6赋值运算符与赋值表达式2.7逗号运算符与逗号表达式第2篇面向过程的程序设计第3章程序设计初步3.1面向过程的程序设计和算法3.2Ｃ++程序和语句3.3赋值语句3.4C++的输入与输出3.5编写顺序结构的程序3.6关系运算和逻辑运算3.7选择结构和ｉｆ语句3.8条件运算符和条件表达式3.9多分支选择结构和switch语句3.10编写选择结构的程序3.11循环结构和循环语句3.12循环的嵌套3.13break语句和continue语句3.14编写循环结构的程序第4章函数与预处理4.1概述4.2定义函数的一般形式4.3函数参数和函数的值4.4函数的调用*4.5内置函数*4.6函数的重载*4.7函数模板*4.8有默认参数的函数4.9函数的嵌套调用4.10函数的递归调用4.11局部变量和全局变量4.12变量的存储类别4.13变量属性小结4.14关于变量的声明和定义4.15内部函数和外部函数4.16预处理命令第5章数组5.1数组的概念5.2一维数组的定义和引用5.3二维数组的定义和引用5.4用数组名作函数参数5.5字符数组*5.6C++处理字符串的方法——字符串类与字符串变第6章指针6.1指针的概念6.2变量与指针6.3数组与指针6.4字符串与指针6.5函数与指针6.6返回指针值的函数6.7指针数组和指向指针的指针6.8有关指针的数据类型和指针运算的小结*6.9引用第7章自定义数据类型7.1结构体类型7.2共用体7.3枚举类型7.4用typedef声明类型第3篇基于对象的程序设计第8章类和对象8.1面向对象程序设计方法概述8.2类的声明和对象的定义8.3类的成员函数8.4对象成员的引用8.5类的封装性和信息隐蔽8.6类和对象的简单应用举例第9章关于类和对象的进一步讨论9.1构造函数9.2析构函数9.3调用构造函数和析构函数的顺序9.4对象数组9.5对象指针9.6共用数据的保护9.7对象的动态建立和释放9.8对象的赋值和复制9.9静态成员9.10友元9.11类模板第10章运算符重载10.1什么是运算符重载10.2运算符重载的方法10.3重载运算符的规则10.4运算符重载函数作为类成员函数和友元函数10.5重载双目运算符10.6重载单目运算符10.7重载流插入运算符和流提取运算符10.8不同类型数据间的转换第4篇面向对象的程序设计第11章继承与派生11.1继承与派生的概念11.2派生类的声明方式11.3派生类的构成11.4派生类成员的访问属性11.5派生类的构造函数和析构函数11.6多重继承11.7基类与派生类的转换11.8继承与组合11.9继承在软件开发中的重要意义第12章多态性与虚函数12.1多态性的概念12.2一个典型的例子12.3虚函数12.4纯虚函数与抽象类第13章输入输出流13.1C++的输入和输出13.2标准输出流13.3标准输入流13.4文件操作与文件流13.5字符串流

第1篇游戏和外挂初识篇第1章认识游戏和外挂1.1游戏安全现状1.2什么是外挂1.3内存挂与游戏的关系1.4游戏的3个核心概念1.4.1游戏资源的加/解密1.4.2游戏协议之发包模型1.4.3游戏内存对象布局1.5外挂的设计思路1.6反外挂的思路1.7本章小结第2篇外挂技术篇第2章五花八门的注入技术2.1注册表注入2.2远线程注入2.3依赖可信进程注入2.4APC注入2.5消息钩子注入2.6导入表注入2.7劫持进程创建注入2.8LSP劫持注入2.8.1编写LSP2.8.2安装LSP2.9输入法注入2.10ComRes注入第3章浅谈无模块化3.1LDR_MODULE隐藏3.2抹去PE“指纹”3.3本章小结第4章安全的交互通道4.1消息钩子4.2替代游戏消息处理过程4.3GetKeyState、GetAsyncKeyState和GetKeyBoardState4.4进程间通信4.5本章小结第5章未授权的Call5.1CallStack检测5.2隐藏Call5.2.1Call自定义函数头5.2.2构建假栈帧5.3定位Call5.3.1虚函数差异调用定位Call5.3.2send()函数回溯定位Call5.4本章小结第6章Hook大全6.1Hook技术简介6.2IATHook在全屏加速中的应用6.3巧妙的虚表Hook6.3.1虚表的内存布局6.3.2C++中的RTTI6.3.3Hook虚表6.4DetoursHook6.4.1Detours简介6.4.2DetoursHook的3个关键概念6.4.3DetoursHook的核心接口6.4.4DetoursHook引擎6.5高级Hook6.5.1S.E.H简介6.5.2V.E.H简介6.5.3硬件断点6.5.4S.E.HHook6.5.5V.E.HHook6.5.6检测V.E.HHook6.6本章小结第7章应用层防护7.1静态保护7.2动态保护7.2.1反dump7.2.2内存访问异常Hook7.3本章小结第3篇游戏保护方案探索篇第8章探索游戏保护方案8.1分析工具介绍8.1.1GameSpider8.1.2KernelDetective8.2定位保护模块8.2.1定位ring0保护模块8.2.2定位ring3保护模块8.2.3定位自加载模块8.3分析保护方案8.3.1ring3保护方案8.3.2ring0保护方案8.4本章小结第4篇射击游戏安全专题第9章射击游戏安全9.1自动开枪9.1.1易语言简介9.1.2易语言版自动开枪外挂9.2反后坐力9.2.1平衡Y轴法9.2.2AutoIt脚本法9.3DirectXHack9.3.1DirectX简介9.3.2用Direct3D绘制图形9.3.3D3D9的Hack点9.3.4D3D9Hook9.4本章小结第5篇外挂检测技术篇第10章外挂的检测方法10.1代码篡改检测10.2未授权调用检测10.3数据篡改检测10.3.1吸怪挂分析10.3.2线程转移和消息分流10.4本章小结附录A声明附录B中国计算机安全相关法律及规定

【内容介绍】本书以仿真应用为中心，系统、详细地讲述了过程控制系统的仿真，并结合MATLAB/Simulink仿真工具的应用，通过大量经典的仿真实例，全面讲述过程控制系统的结构、原理、设计和参数整定等知识。
全书分为基础篇、实战篇和综合篇。
基础篇包括过程控制及仿真概述、Simulink仿真基础、Simulink高级仿真技术，以及过程控制系统建模；
实战篇包括PID控制、串级控制、比值控制、前馈控制、纯滞后和解耦控制系统；
综合篇包括典型过程控制系统及仿真。
本书的特点是理论与仿真紧密结合，用仿真实例说话，通过仿真来加深对过程控制理论的理解，帮助读者掌握过程系统的分析、设计与整定等技术，切实缩短书本知识与实际应用的距离。
本书可作为自动化、信息、机电、测控、化学工程、环境工程、生物工程等专业的教材或参考书，也可供从事过程控制工程的人使用，对从事过程控制应用研究的研究生和研究人员也很有参考价值。
【本书目录】基础篇第1章过程控制及仿真概述　1.1过程控制系统概述1.1.1系统结构1.1.2系统特点1.1.3系统分类　1.2过程控制系统的性能指标1.2.1过渡过程性能指标1.2.2误差性能指标　1.3过程控制理论的发展现状　1.4过程控制系统仿真基础1.4.1计算机仿真基本概念1.4.2仿真在过程控制中的应用　　1.5Simulink在过程仿真中的优势　1.6本章小结第2章Simulink仿真基础　2.1Simulink仿真概述2.1.1Simulink的启动与退出2.1.2Simulink模块库　2.2Simulink仿真模型及仿真过程2.2.1Simulink仿真模型组成2.2.2Simulink仿真的基本过程　2.3Simulink模块的处理2.3.1Simulink模块参数设置2.3.2Simulink模块基本操作2.3.3Simulink模块连接　2.4Simulink仿真设置2.4.1仿真器参数设置2.4.2工作空间数据导入2.4.2导出设置　2.5Simulink仿真举例　2.6本章小结　习题与思考第3章Simulink高级仿真技术　3.1Simulink子系统及其封装3.1.1创建子系统3.1.2封装子系统3.1.3封装的查看和解封装3.1.4子系统实例　3.2S函数设计与应用3.2.1S函数设计模板3.2.2S函数设计举例　3.3使用Simulink仿真命令　3.4Simulink仿真建模的要求　3.5Simulink控制系统仿真实例　3.6本章小结　习题与思考第4章过程控制系统建模　4.1过程模型概述4.1.1过程建模的目的和要求4.1.2过程模型类型4.1.3自衡过程与非自衡过程　4.2常见的过程模型类型4.2.1自衡非振荡过程4.2.2无自衡非振荡过程4.2.3自衡振荡过程4.2.4具有反向特性的过程　4.3过程建模基础4.3.1过程建模法分类4.3.2阶跃响应法建模4.3.3过程模型的特点　4.4单容过程模型4.4.1无自衡单容过程4.4.2自衡单容过程　4.5多容过程模型4.5.1有相互影响的双容过程4.5.2无相互影响的双容过程　4.6模型参数对控制性能的影响4.6.1静态增益的影响4.6.2时间常数的影响4.6.3时滞的影响　4.7本章小结　习题与思考实战篇第5章PID控制　5.1PID控制概述　5.2PID控制算法5.2.1比例（P）控制5.2.2比例积分（PI）控制5.2.3比例微分（PD）控制5.2.4比例积分微分（PID）控制　5.3PID控制器参数整定5.3.1Ziegler-Nichols整定法5.3.2临界比例度法5.3.3衰减曲线法　5.4本章小结　习题与思考第6章串级控制系统　6.1串级控制系统概述6.1.1基本概念6.1.2基本组成6.1.3串级控制的特点　6.2串级控制系统性能分析6.2.1抗扰性能6.2.2动态性能6.2.3工作频率6.2.4自适应能力　6.3串级控制系统设计6.3.1副回路选择6.3.2主、副控制器的设计　6.4串级控制参数整定6.4.1逐次逼近法6.4.2两步法6.4.3一步法　6.5综合仿真实例6.5.1串级与单回路控制对比仿真6.5.2串级控制的参数整定仿真6.5.3串级控制系统设计

PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

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第1章C++关键语法及其在VC++中的应用1.1重载1.1.1函数重载1.1.2运算符重载1.1.3函数重载在MFC中的应用举例1.1.4运算符重载在MFC中的应用举例2.2虚拟函数1.2.1静态联编与动态联编1.2.2虚拟函数的定义1.2.3虚拟函数的实现机制1.2.4虚拟函数的应用1.2.5纯虚拟函数1.2.6虚拟函数在MFC中的应用举例1.3静态成员1.3.1静态成员变量1.3.2静态成员函数1.3.3静态成员变量在MFC中的应用举例1.3.4静态成员函数在MFC中的应用举例1.4类模板1.4.1类模板的定义1.4.2使用类模板和模板类1.4.3模板在MFC中的应用举例1.5多重继承和内嵌类1.5.1继承方式与访问权限1.5.2多重继承和虚拟基类1.5.3内嵌类与类合成1.5.4类继承与类合成的应用1.5.5多重继承和内嵌类在COM中的应用第2章MFC类结构与窗口操作2.1MFC类结构2.1.1CObject类2.1.2CCmdTarget类2.1.3CWinThread类2.1.4CWnd类2.2CWnd类与Windows窗口的关系2.2.1使用WIN32API创建窗口2.2.2亲自动手创建窗口封装类2.2.3CWnd类如何封装Windows窗口2.3CWnd的派生类2.3.1CFrameWnd类2.3.2CView类2.3.3CDialog类2.4窗口操作2.4.1检索窗口2.4.2屏幕坐标与客户区坐标2.4.3窗口之间的层次关系2.4.4父窗口与子窗口2.5Windows窗口类2.5.1窗口类的结构2.5.2系统定义的窗口类2.5.3窗口的子类化和超类化第3章消息映射与消息处理3.1MFC的消息映射3.1.1消息映射机制3.1.2消息映射的宏定义3.2非窗口消息3.2.1命令消息3.2.2通知消息3.2.3反射消息3.2.4非窗口消息的传递路由3.2.5非窗口消息的扩展3.3特殊消息和处理函数3.3.1空闲消息处理3.3.2命令状态更新消息3.3.3使用OnCmdMsg0函数分发非窗口消息第4章控件子窗口4.1控件的创建和子类化4.1.1控件的创建4.1.2控件的子类化4.2控件的属主画与自定义画4.2.1属主画消息处理和虚拟函数4.2.2几个控件的属主画特性4.2.3控件的自定义画4.3自定义控件4.3.1自定义控件的窗口类4.3.2自定义控件的通知消息4.3.3自定义控件的绘制4.3.4自定义的分隔条控件第5章界面优化5.1开发使用控制条5.1.1为控制条按需分配客户区5.1.2控制条基类CControlBar5.1.3控制条的停靠与浮动5.1.4实现停靠浮动子窗口5.2工具栏优化5.2.1添加按钮文本5.2.2创建工具栏的子控件5.3菜单优化5.3.1动态创建菜单5.3.2菜单的属主画第6章文档视图框架6.1CWinApp应用类6.1.1应用类全局对象6.1.2注册表和INI文件操作6.1.3命令行参数处理6.2单文档模板框架6.2.1文档、框架、视图的动态创建6.2.2非拆分视图的切换6.3多文档模板框架6.3.1CMDIFrameWnd主框架6.3.2CMDIChildWnd子框架6.3.3CDocument类的文档管理功能6.4编写多框架的应用程序6.4.1创建多框架的必要性6.4.2自动创建的多框架程序6.4.3改进自动创建的多框架程序6.4.4手工创建多框架程序6.5拆分视图6.5.1认识CsplitterWnd窗口拆分类6.5.2应用Cview::OnCreate0消息处理函数实现拆分6.5.3创建非视图的拆分子窗口6.5.4拆分视图的创建删除和隐藏显示第7章屏幕绘图与打印7.1MFC设备环境类7.1.1基类CDC7.1.2CWindowDC与CClientDC7.1.3WM_PAINT窗口消息与CPaintDC类7.1.4使用设备上下文的剪裁区提高刷新效率7.2脱离视图的MFC打印功能7.2.1准备打印设备和打印参数7.2.2单页打印7.2.3分页打印7.2.4调整图文打印尺寸7.3窗口的自动打印7.3.1自动打印的消息处理7.3.2自动打印客户区和非客户区第8章多线程的创建与控制8.1工作者线

小波与傅里叶分析基础作　者：（美）AlbertBoggess,FrancisJ.Narcowich译　者：芮国胜康健等出版社：电子工业出版社出版时间：2004-1-1许多关于小波的文章和参考书籍均要求读者具有复杂的数学背景知识，本书则只要求学生具有较好的微积分以及线性代数知识，通俗易懂。
第0章内积空间0.1引言0.2内积的定义0.3L2空间和l2空间0.4Schwarz不等式与三角不等式0.5正交0.6线性算子及其伴随算子0.7最小二乘和线性预测编码0.8习题第1章傅里叶级数1.1引言1.2傅里叶级数的计算1.3傅里叶级数的收敛定理1.4习题第2章傅里叶变换2.1傅里叶变换的通俗描述2.2傅里叶变换的性质2.3线性滤波器2.4采样定理2.5不确定性原理2.6习题第3章离散傅里叶分析第4章haar小波分析4.1小波的由来4.2Haar小波4.3Haar分解和重构算法4.4小结4.5习题第5章多分辨率分析5.1多分辨率框架5.2分解和重构的实现5.3傅里叶变换准则5.4习题第6章Daubechies小波分析6.1Daubechies小波的构造6.2分类、矩和平滑性6.3计算问题6.4二进点上的尺度函数6.5习题第7章其它小波主题7.1计算复杂度7.2高维小波7.3相应的分解和重构7.4小波变换7.5习题附录A技术问题附录BMATLAB程序

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。