电压环LLC124kh，谐振变换器matlab仿真文件。

利用fftw库进行傅里叶变换的步骤及实例附编译好的库文件，及详细设置步骤，代码中有解释。

最全的模电数电multisim仿真电路实例，只要1积分，包含1-5-1a二极管仿真电路.ms91-5-2稳压管仿真电路.ms91-5-3BJT仿真电路.ms91-5-4aMOSFET仿真电路.ms910-10-1a单相桥式整流电路.ms710-10-2a桥式整流电容滤波电路.ms710-10-3硅稳压管稳压电路.ms710-10-4串联型直流稳压电路.ms710-10-5a三端集成稳压器-a.ms710-10-5b三端集成稳压器-b.ms710_循环计数器.ms92-9-1a单管共射放大电路.ms92-9-1b单管共射放大电路直流通路.ms92-9-2工作点稳定电路.ms92-9-3a共集电极放大电路.ms92-9-4a共基极放大电路.ms92-9-5a共源极放大电路.ms93-5-1aRC高通电路.ms93-5-2aRC耦合单管共射放大电路.ms93D运算放大器应用.ms93D运算放大器应用.ms9(Securitycopy)4-5-1aOTL乙类互补对称电路.ms94-5-2aOTL甲乙类互补对称电路.ms94-5-3a复合管OCL甲乙类互补对称电路.ms94.ms9(Securitycopy)5-7-1长尾式差分放大电路.ms75-7-2恒流源式差分放大电路.ms75.ms9555Astable.ms9555Astable.ms9(Securitycopy)555单稳触发器.ms9555单稳触发器.ms9(Securitycopy)555振荡器(占空比可调).ms9555振荡器(占空比可调).ms9(Securitycopy)6-6-1电流串联负反馈电路.ms76-6-2电压并联负反馈电路.ms76-6-3电压串联负反馈电路.ms76.ms97-7-1a反相比例电路.ms77-7-1b同相比例电路.ms77-7-1c差分比例电路.ms77-7-2三运放数据放大器.ms77-7-3求和电路.ms77-7-4a积分电路.ms774LS194移位寄存器.ms974LS194移位寄存器.ms9(Securitycopy)74LS47译码器.ms974LS47译码器.ms9(Securitycopy)74LS90七进制计数电路.ms974LS90六十进制计数器.ms974LS90六十进制计数器.ms9(Securitycopy)74LS90六进制计数电路.ms974LS90十进制电路.ms974LS90测试电路.ms98-3-1a二阶低通滤波器.ms78-3-2a带通滤波器.ms78-3-3a单限比较器.ms78-3-4a滞回比较器.ms78-3-5a双限比较器.ms78-3-6a集成单限比较器.ms79-6-1aRC串并联网络振荡电路.ms79-6-2a矩形波发生电路.ms79-6-3三角波发生电路.ms7A-5-13aIV分析仪测二极管.ms7A-5-14aIV分析仪测BJT.ms7A-5-15aIV分析仪测FET.ms7A-5-7阻容耦合单管共射放大电路.ms7AC－DC变换器.ms9ADC实例.ms9ADC实例.ms9(Securitycopy)BTL功放.ms9BTL功放.ms9(Securitycopy)D触发器的研究.ms9IDAC测试电路.ms9J-K触发器的研究.ms9LIST.TXTOCL功放.ms9OCL功放.ms9(Securitycopy)OC门应用实验.ms9OC门应用实验.ms9(Securitycopy)OC门测试（74LS22）.ms9R-S触发器的研究.ms9RC一阶电路.ms10RF放大器(频谱分析仪).ms9RF放大器(频谱分析仪).ms9(Securitycopy)RF放大器.ms9RF放大器.ms9(Securitycopy)RF放大器（网络分析仪）.ms9RF放大器（网络分析仪）.ms9(Securitycopy)VCVS.ms9VCVS.ms9(Securitycopy)VDAC原理图.ms9VDAC原理图.ms9(Securitycopy)三态R-S触发器(4043).ms9三态缓冲器测试.ms9三态缓冲器组合电路.ms9三态门应用.ms9三极管的开关特性研究（3D）.ms9三极管的高频特性分析.ms9三端稳压源.ms9三角波发生器.ms9三角波发生器.ms9(Securitycopy)三通道总加器实验.ms9三通道总加器实验.ms9(Securitycopy)与非门搭接的逻辑电路.ms9与非门测试

本系统使用无线充电与超级电容，可安全，快速，有效的为小车提供电能。
该设计是利用近场感应，也就是电感耦合，是由震荡电路产生交流信号，经波形电路处理后，最后由功率放大器将波形放大，形成交流电，发射端线圈以交流电推动而产生交流电磁场，从而将能量从发射端转移到接收端。
通过桥式电路整流和滤波电容滤波成直流电给小车内部超级电容充电，当无线充电发射器停止充电时，使用继电器自动控制开关，经MT3608DC-DC变换给小车供电，从而实现无线充电电动小车前进。

该代码详细描述了单边带（SSB）调制与解调的过程，包括方波的生成，载波调制，希尔伯特变换，单边带信号生成，加入高斯噪声，接收机解调恢复信号，每个过程图的时域频域都呈现，代码运行流畅，帮助学习了解SSB的调制与解调过程。

自己精心做的考试作品。
有8个网页，有背景音乐，广告，滚动新闻，弹出窗口，变换的图片，flash,视频。
有注册页面和登录页面，留言板。

2DPSK传输系统设计基带信号码率10baud，载波50Hz，相干解调+码反变换二、要求1.从上述题目中选择一题，发送和接收端的设计各由1人负责实现。
2.通过MATLAB环境下编程或Simulink仿真平台实现具体的系统设计。
给出发送和接收波形图；
对模拟调制系统，给出发送信号和已调信号的频谱图，对数字调制系统，给出基带信号和已调信号的功率谱。
三、参考资料1.通信原理——基于Matlab的计算机仿真.郭文彬，桑林.北京邮电大学出版社.20062.Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析学习辅导和习题详解.邵玉斌.清华大学出版社.20103.现代通信系统：（MATLAB版）.JohnG.Proakis著，刘树棠译.电子工业出版社.2005

本程序实现对谐波的检测，利用FFT和小波包变换，实现对谐波的分解与提取

开环的移相全桥，IGBT的结电容在IGBT模块里面设置了参数

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

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。