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信号与线性系统分析习题全解第四版

线性阵列自适应波束形成，干扰抑制线性阵列自适应波束形成，干扰抑制线性阵列自适应波束形成，干扰抑制线性阵列自适应波束形成，干扰抑制线性阵列自适应波束形成，干扰抑制

在设计升余弦滤波器的时候我们习惯直接调用matlab中的rcosfir函数得到滤波器的冲击响应，那么如何自己来设计这样的滤波器呢而不调用已有的rcosfir函数？程序中给出了如何设计这样滤波器的方法。
对于其他的已知频率响应函数，要求去求滤波器的冲击响应的方法和程序中给出的设计升余弦滤波器的方法是完全一样的，其主要思想既是利用频率采样法来设计，并且满足线性相位。

基于采样和延迟输出测量值的非线性系统的连续输出反馈稳定

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

问题描述：针对某个单位电话号码簿，设计一个哈希表，并完成相应的建表和查表程序。
基本要求：设每个记录有下列数据项：电话号码、用户名、住址。
从键盘输入各记录，以用户名为关键字建立哈希表，哈希函数用除留取余数法构造，采用线性探测法解决冲突。
可以插入、查找、删除并显示给定用户名的记录，并计算查找长度,哈希表保存到文件中，并能从文件中读取数据。
测试数据：取某个单位电话号码簿中的30个记录。
提高要求：(1)将电话号码薄以文件形式保存到盘上，能够按用户名和电话号码两种形式建立哈希表并实现插入、查找、删除表中元素的功能。
(2)对于相同的哈希函数，采用两种或两种以上的处理冲突的方法，如线性探测法和拉链法，比较不同的处理冲突的方法平均查找长度的变化。
测试时，采用同一组测试数据，分别用不同的方法处理冲突，记录并输出各自的平均查找长度。
(3)设计图形用户界面

线性代数及其应用第三版课后习题详解完整版

基于STM32F103的PT100测温程序，通过pt100铂电阻与温度的线性性

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。