搜索：感知无线电
找到约 1,941 项符合「感知无线电」的查询结果
结果 1,941
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https://www.eeworm.com/dl/898351.html
技术资料
遗传算法及其应用.rar
本书系统全面地介绍了遗传算法的基本原理、设计方法及其并行实现，以及它在组合优化、机器学习、图像处理、过程控制、进化神经网络、模糊模式识别和人工生命等方面的应田。
本书可作为高等院校计算机、无线电电子学、自动控制、生物医学工程等有关专业高年级学生或研究生的教材和参考书，也可供从事人 ...
https://www.eeworm.com/dl/925756.html
技术资料
电磁兼容原理与设计技术(第4-5章)
【人邮出版社，2004，杨克俊编著】
本书系统介绍电磁兼容技术的基本知识、概念，以及国内、外电磁兼容技术标准，着重从工程实践角度阐述电磁兼容技术的原理、应用方法及应注意事项。全书共分10章，内容包括：屏蔽技术、滤波技术、接地技术、线路板设计、电缆设计、瞬态干扰抑制、电磁干扰诊断与解决技 ...
https://www.eeworm.com/dl/925790.html
技术资料
电磁兼容原理与设计技术(第8章)
【人邮出版社，2004，杨克俊编著】
本书系统介绍电磁兼容技术的基本知识、概念，以及国内、外电磁兼容技术标准，着重从工程实践角度阐述电磁兼容技术的原理、应用方法及应注意事项。全书共分10章，内容包括：屏蔽技术、滤波技术、接地技术、线路板设计、电缆设计、瞬态干扰抑制、电磁干扰诊断与解决技 ...
https://www.eeworm.com/dl/925805.html
技术资料
电磁兼容原理与设计技术(第十章)
【人邮出版社，2004，杨克俊编著】
本书系统介绍电磁兼容技术的基本知识、概念，以及国内、外电磁兼容技术标准，着重从工程实践角度阐述电磁兼容技术的原理、应用方法及应注意事项。全书共分10章，内容包括：屏蔽技术、滤波技术、接地技术、线路板设计、电缆设计、瞬态干扰抑制、电磁干扰诊断与解决技 ...
https://www.eeworm.com/dl/931852.html
技术资料
AD9857在无线通信激励器中的研究应用
· 摘要：  AD9857是一款功能强大的可编程数字上变频器,高速的处理速度、精确的载波频率和灵活的数字控制使得它广泛应用于通信、雷达、导航等各个领域.本文介绍了该上变频器的用法和功能,给出了与DSP进行传输的接口连接和寄存器配置.结合软件无线电的思想,设计一个可以按照用户需要灵活更改 ...
https://www.eeworm.com/dl/967933.html
技术资料
基于AVR单片机的无线远程数据采集终
一、引言随着城市供水规模扩大,城市管网不断增大,厦门自来水公司原有遥测系统难以适应生产调度需求.要求有一套可靠、快速的调度遥测系统,综合国内RTU(Remote Terminal Unit远程测控终端)的发展状况及公司的具体情况,厦门自来水公司独立研制开发了一套新的基于AVR单片机及专用MODEM芯片的MTU(Master Ter ...
https://www.eeworm.com/dl/991214.html
技术资料
MEC002A制作远程调频发射机
本资源提供了基于MEC002A芯片设计远程调频发射机的详细论文资料，适用于电子工程师、无线电爱好者及高校相关专业学生。内容涵盖从基础理论到实际电路的设计与调试全过程，是学习无线通信技术的理想参考资料。通过这份文档，您可以深入了解如何利用MEC002A实现高效稳定的远程信号传输解决方案。免费下载 ...
https://www.eeworm.com/dl/991836.html
技术资料
调幅发射机电路的设计
本资源提供了详细的调幅发射机电路设计方案，适用于无线电通信、广播系统等应用场景。内容涵盖了从基础原理到实际电路实现的全过程，是电子工程师学习和设计调幅发射机不可或缺的参考资料。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，这份资料都将帮助您深入理解调幅技术，并指导您完成高质量的项目开发。 ...
https://www.eeworm.com/dl/502/28989.html
单片机编程
MSP430与CC2420示例
本设计基于MSP430F161x/261x + CC2420/2520实验板，给出了物联网感知层的一些基本操作，包括传感器数据获取和低功耗无线数据通信两个方面。特别是对MSP430和CC2420/2520的配合给出了较为详细的说明及例程。由华东师范大学TI MSP430联合实验室提供。
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https://www.eeworm.com/dl/515608.html
笔记
斯坦福大学机器学习课程原始讲义
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：
（一）监督学习（参数/
非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习
（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/
方差理
论；在机器学习和人工智能创新过程）。本 ...