马石安编写的VC++程序设计与应用程序设计习题解答，对学习用该教材的读者有帮助。

开关电源功率因数校正电路设计与应用实例1.1功率因数定义及校正技术1.1.1功率因数定义及谐波1.1.2功率因数校正技术1.2功率因数校正控制技术1.2.1功率因数校正控制方法1.2.2功率因数校正电路控制器1.2.3功率因数校正技术发展动态第2章功率因数校正电路2.1无源PFC校正技术2.1.1无源PFC电路2.1.2改进型无源PFC电路2.1.3单相无源PFC整流器的电路拓扑2.2有源功率因数校正(APFC)电路2.2.1APFC电路工作原理及分类2.2.2APFC变换器中电流型控制技术2.2.3主频同步控制PFC电路2.2.4输入电流间接控制的APFC电路2.2.5临界导电模式APFC电路2.2.6DCVM模式工作的Cuk变换器的APFC2.3复合型单开关PFC预调节器及基于SEPIC的PFC电路2.3.1复合型单开关PFC预调节器2.3.2基于SEPIC的PFC电路2.4软开关PFC电路2.4.1单相三电平无源无损软开关PFC电路2.4.2单相Boost型软开关PFC电路2.5单级隔离式PFC2.5.1单级PFC技术2.5.2单级PFC变换器的功率因数校正效果分析2.5.3单级PFC电路的直流母线电压2.5.4单级PFC变换器的设计2.5.5基于Flyboost模块的新型单级PFC电路2.5.6恒功率控制的单级PFC电路第3章功率因数校正电路集成控制器3.1UC/UCC系列PFC集成控制器3.1.1UC3852PFC集成控制器3.1.2UC3854PFC集成控制器3.1.3UC3854A/BPFC集成控制器3.1.4UCC3858PFC集成控制器3.1.5UCCx850x0PFC/PWM组合控制器3.2TDA系列PFC集成控制器3.2.1TDA16888PFC集成控制器3.2.2TDA4862PFC集成控制器3.2.3TDA16846PFC集成控制器3.3其他系列PFC集成控制器3.3.1ML4841PFC集成控制器3.3.2ML4824复合PFC/PWM控制器3.3.3FA5331P（M）/FA5332P（M）PFC集成控制器3.3.4L4981PFC集成控制器3.3.5NCP1650PFC集成控制器3.3.6HA16141PFC/PWM集成控制器3.3.7MC34262PFC集成控制器3.3.8FAN4803PFC集成控制器3.3.9CM68/69xxPFC/PWM集成控制器第4章功率因数校正电路设计实例实例1基于UC3852的PFC电路设计实例实例2基于UC3845的PFC电路设计实例实例3基于UC3854A/B的PFC电路设计实例实例4基于UCC28510的PFC电路设计实例实例5基于UCC3858的PFC电路设计实例实例6基于TOPSwitch的PFC电路设计实例实例7基于ML4824的PFC电路设计实例实例8基于TDA16888的PFC电路设计实例实例9基于MC33260的PFC电路设计实例实例10基于NCP1650/1的PFC电路设计实例参考文献

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简介：这份材料是作者自学Zemax光学设计及在实践中应用的案例汇编，提供初学者使用软件作光学系统设计练习，整个过程需要Zemax光学系统设计软件。
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作者才疏学浅，不保证该文本的科学性和有效性，其主要作用在于帮助自己对知识进行积累、回顾和追溯。
文中会对各个实例的关键位置进行尽量详细的叙述，以达到尽可能全面地掌握知识的目的。
本文基于理论与实践的结合，不仅描述如何设计一套光学系统，并且讨论在实际生产中如何合理应用这些设计。

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现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归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

本书介绍了数字信号处理的基本概念、理论及其MATLAB实现，并给出了具体应用实例。
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由于数字信号处理主要是针对振动信号的处理，因此第1章介绍振动的基础知识；
第2章介绍基本信号及其运算、信号采样，为后续信号处理学习打下基础；
第3章介绍Fourier变换及其性质；
第4章介绍系统的概念；
第5章介绍模拟滤波器设计及其应用；
第6章和第7章分别介绍IIR滤波器和FIR滤波器设计及其应用；
第8章介绍参数化建模；
第9章介绍随机信号分析；
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