asp.net 2.0 WebPart應(yīng)用. 使用Web部件創(chuàng)建模塊化的Web門戶應(yīng)用； 個人化特性和自定義特性； 將自定義用戶控件作為Web部件使用； 創(chuàng)建一個個人化特性的提供程序； 現(xiàn)今門戶應(yīng)用非常流行，好的門戶都有共同而顯著的特點。那就是都會給訪問者提供雅觀的信息，并且這些信息都是通過模塊化的、一致的、易于瀏覽的用戶界面提供的。一些綜合性的門戶網(wǎng)站走得更遠，它們甚至允許網(wǎng)站成員提供內(nèi)容、上傳文檔以及個人化門戶頁面。
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：lo25643
本書是自適應(yīng)信號處理領(lǐng)域的一本經(jīng)典教材。全書共17章，內(nèi)容包括：自適應(yīng)LMS橫向濾波器、自適應(yīng)格型濾波器、自適應(yīng)遞歸濾波器、頻域和子帶自適應(yīng)濾波器、盲自適應(yīng)濾波器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性自適應(yīng)濾波器等及其在通信與信息系統(tǒng)中的應(yīng)用。目錄背景與預(yù)覽第1章 隨機過程與模型第2章 維納濾波器第3章 線性預(yù)測第4章 最速下降算法第5章 最小均方自適應(yīng)濾波器第6章 歸一化最小均方自適應(yīng)濾波器第7章 頻域和子帶自適應(yīng)濾波器第8章 最小二乘法第9章 遞歸最小二乘自適應(yīng)濾波器第10章 卡爾曼濾波器第11章 平方根自適應(yīng)濾波器第12章 階遞歸自適應(yīng)濾波器第13章 有限精度效應(yīng)第14章 時變系統(tǒng)的跟蹤第15章 無限脈沖響應(yīng)自適應(yīng)濾波器第16章 盲反卷積第17章 反向傳播學(xué)習(xí)后記附錄A 復(fù)變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉(zhuǎn)和映射附錄G 復(fù)數(shù)Wishart分布術(shù)語參考文獻 現(xiàn)在網(wǎng)上流傳的技術(shù)類書籍好多都是預(yù)覽版本，此書為全本，非常難得，現(xiàn)在分享給大家，希望對大家有所幫助。
標簽： 自適應(yīng)濾波器
上傳時間： 2022-05-14
上傳用戶：默默
新型智慧驅(qū)動器可簡化開關(guān)電源隔離拓樸結(jié)構(gòu)中同步整流器
標簽： 驅(qū)動 開關(guān)電源 同步整流器
上傳時間： 2013-06-05
上傳用戶：eeworm
心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標準心音信號的時頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
設(shè)計并實現(xiàn)具有硬件濾波空氣清新器的信息采集系統(tǒng)，根據(jù)空氣的復(fù)雜性以及隨機性，結(jié)合自適應(yīng)濾波器的原理，提出一種新的空氣信息采集系統(tǒng)設(shè)計方法。該方法利用最小均方(LMS)自適應(yīng)濾波器進行軟件濾波，針對空氣
標簽： LMS 自適應(yīng)濾波器 信息采集 系統(tǒng)設(shè)計
上傳時間： 2013-06-14
上傳用戶：sjb555
自適應(yīng)矢量化算法（VQ）源程序VQ
上傳時間： 2015-03-09
上傳用戶：skfreeman
本系統(tǒng)采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向?qū)ο罂梢暬幊?使系統(tǒng)的開發(fā)工作適應(yīng)目前的流行趨勢。設(shè)計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結(jié)構(gòu)化設(shè)計方法。各子系統(tǒng)具有獨立的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，設(shè)計時力求簡單易用，便于維護。各模塊為平行關(guān)系，彼此間無直接的參數(shù)聯(lián)系，也無庫的交叉關(guān)聯(lián)，從而保證各子系統(tǒng)可以單獨運行。
上傳時間： 2015-03-12
上傳用戶：zhichenglu
1.Session獲取BDE信息 2.可視化創(chuàng)建數(shù)據(jù)表格 3.SQL語句的使用 4.“一對多表”的設(shè)計 5.文本和數(shù)據(jù)記錄的轉(zhuǎn)換 6.ADO的網(wǎng)絡(luò)調(diào)用 7.多媒體數(shù)據(jù)庫的使用 8.IntraWeb技術(shù)的實現(xiàn) 9.Rave報表的數(shù)據(jù)庫使用 10.決策圖的使用
上傳時間： 2015-03-13
上傳用戶：hwl453472107
本系統(tǒng)采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向?qū)ο罂梢暬幊?使系統(tǒng)的開發(fā)工作適應(yīng)目前的流行趨勢。設(shè)計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結(jié)構(gòu)化設(shè)計方法。各子系統(tǒng)具有獨立的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，設(shè)計時力求簡單易用，便于維護。各模塊為平行關(guān)系，彼此間無直接的參數(shù)聯(lián)系，也無庫的交叉關(guān)聯(lián)，從而保證各子系統(tǒng)可以單獨運行。
上傳時間： 2014-01-01
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網(wǎng)卡驅(qū)動程序,說明以太網(wǎng)的一部分,初始化了一些以太網(wǎng)的基礎(chǔ)信息
標簽： 以太網(wǎng) 網(wǎng)卡驅(qū)動 程序 分
上傳時間： 2013-12-11
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