本书结合动态仿真工具软件Proteus和编译软件IAR,以读者最容易理解的方式介绍了如何使用软件平台设计ARM7嵌入式系统。ARM芯片选用了Philips公司的LPC2138,通过实例使读者掌握嵌入式系统的设计方法。全书分为6章,包括嵌入式系统概述、ARM体系结构、LPC2138硬件结构、Proteus 7.8软件入门设计、Keil for ARM程序设计与电路仿真、IAR for ARM程序设计与电路仿真,每章中都有大量的实例和相关习题,方便读者学习。本书可作为从事嵌入式系统设计的学生、教师、科研人员以及广大电子爱好者的参考资料,对日常教学、学生实验、课程设计、毕业设计以及电子竞赛等都有很大帮助。
《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》将模式识别与人工智能理论与实际应用相结合, 以酒瓶颜色分类为例, 介绍了各种算法理论及相应的 MATLAB实现程序。全书共分为10章, 包括模式识别概述、贝叶斯分类器的设计、判别函数分类器的设计、聚类分析、 模糊聚类、神经网络分类器设计、模拟退火算法的分类器设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计,覆盖了各种常用的模式识别技术。
《Altium Designer 19电路设计与制板——原理图及优化+PCB设计及布线+电路仿真(微课视频版)》以Altium公司开发的软件Altium Designer 19版本为平台,通过一个单片机应用实例,按照实际的设计步骤讲解Altium Designer 19的使用方法,包括Altium Designer环境设置,元件库的设计,原理图设计与仿真,优化原理图方案,PCB的基础知识、布局、布线规则,报表文件和光绘文件的输出等内容。读者可以在熟悉Altium Designer操作的同时体会电子产品的设计思路。本书提供配套的工程文件、教学课件和微课视频,以便于读者的学习。 《Altium Designer 19电路设计与制板——原理图及优化+PCB设计及布线+电路仿真(微课视频版)》适合从事PCB设计的工程技术人员阅读,也可作为高等院校相关专业和职业培训的教学用书。
本书是在《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》的基础上写作而成,为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求,在原有基础上增加了大量新内容,包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论,将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合,针对具体案例进行算法设计和分析,并运用MATLAB程序实现。全书共分为12章,内容包括模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计、免疫算法、禁忌搜索算法。覆盖了各种常用的模式识别技术。 本书可作为高等院校自动化、计算机、电子信息类等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为各行各业学习模式识别和机器学习的工程技术人员的参考用书。