资源列表
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
Order_tracing
- 计算阶次分析的案例，需要转速信号进行角度域重采样。(In the case of order analysis, the angle domain resampling of speed signal is needed.)
SVM神经网络中的参数优化
- SVM神经网络中的参数优化---如何更好的提升分类器的性能(Parameter Optimization in SVM Neural Network--How to Improve the Performance of Classifie)
function wpt
- 小波包分解与重构，实际应用很实用，matlab可以很好运行(Wavelet Packet Decomposition and Reconstruction)
《神经网络与深度学习》邱锡鹏
- 复旦大学深度学习课程资料，适合研究生及本科生作为深度学习的入门资料(Fudan University deep learning course materials, suitable for graduate and undergraduate students as an introduction to in-depth learning materials)
PMSM_SMO
- 永磁同步电机的滑模控制，效果很好，亲测有效(SMC of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) has good effect and is effective for personal measurement.)
plate
- 一种基于ABAQUS焊接数值模拟的高斯移动热源模型(A Gauss Moving Heat Source Model Based on ABAQUS Welding Numerical Simulation)
main
- 求得m序列及其自相关函数，输入为m序列的反馈向量。(Finding m Sequences and Their Autocorrelation Functions)
sanxiangnibianfangzhengaile2
- 三相逆变并网，采用全前馈能有效抑制谐振。(Three-phase inverters connected to grid can effectively suppress resonance by using full feed-forward.)
基于视频的车流量统计
- 检测视频中设置区域的运动车辆，设置虚拟线检并计数参考程序测目标车辆(Setting up Virtual Line Inspection and Counting Reference Program to Measure Target Vehicles)
Desktop
- 基于ITAE最优控制器经验公式的PID参数整定函数(Empirical Formula of Optimal Controller Based on ITAE)
小波信息熵
- 对信号进行小波变换，确定小波基的选择和分解层数，再求解信号的信息熵，可用于故障诊断。(The wavelet transform is performed on the signal to determine the selection and decomposition layers of the wavelet base, and then the information entropy of the signal is solved, which can be used for fault