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认知电子战：对抗自适应雷达的挑战-军事嵌入式系统.pdf

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简介：
本书探讨了现代战争中认知电子战技术及其在对抗自适应雷达中的应用与挑战，专为军事嵌入式系统的开发和研究设计。 当今的电子战系统往往依赖于已知威胁数据库中的预定义对策，这可能限制了它们快速适应并应对新出现的高级威胁的能力。未来，这些系统可能会越来越多地被要求在复杂的电磁环境中识别未知敌对雷达信号，并迅速采取有效的电子对抗措施。

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  • 认知电子战：对抗自适应雷达的挑战-军事嵌入式系统.pdf
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    本书探讨了现代战争中认知电子战技术及其在对抗自适应雷达中的应用与挑战，专为军事嵌入式系统的开发和研究设计。 当今的电子战系统往往依赖于已知威胁数据库中的预定义对策，这可能限制了它们快速适应并应对新出现的高级威胁的能力。未来，这些系统可能会越来越多地被要求在复杂的电磁环境中识别未知敌对雷达信号，并迅速采取有效的电子对抗措施。
     
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    对抗机器编码挑战是一场考验人类程序员与自动化工具竞争的比赛，旨在探索人工智能在编程领域的边界及潜力。参赛者需解决复杂算法难题，展示其创新思维和编码技巧，在紧张刺激的环境中超越机器限制。 在进行逆战游戏的机器码安装过程中需要重新安装系统，并且文件密码是pujie。由于操作步骤较多，请仔细阅读相关指南以确保顺利进行。
     
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  • 《电子战与雷达系统工程手册（第四版）》
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    《电子战与雷达系统工程手册（第四版）》是一本全面介绍现代雷达技术和电子对抗策略的专业书籍，涵盖了从基础理论到高级应用的知识。 《电子战和雷达系统工程手册－第四版》是国防类院校学生必备的手册之一。该手册详细介绍了电子战的基本原理、技术和应用，并深入探讨了雷达系统的工程设计与实现，为学习者提供了全面而实用的知识体系和技术指导。对于希望在这一领域深造的学生来说，这是一本不可或缺的参考书籍。
     
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    本资源为OFDM雷达信号处理程序，专注于研究和抵抗欺骗性干扰，在电子对抗领域具有重要应用价值。 在当今世界电子对抗日益激烈的背景下，雷达的低截获能力和抗干扰性能越来越受到重视。正交频分复用（OFDM）雷达因其具备大时宽带宽积、灵活多样的波形设计方法以及较高的频谱利用率等优点，在雷达领域逐渐成为研究重点。此外，由于OFDM信号在时间和频率域上的复杂性，当雷达采用这种技术后，敌方难以准确估计发射信号的波形和瞬时频率，从而降低了截获机分析所检测到的雷达信号的能力。面对欺骗式干扰时，相比同样具有大时宽带宽积特性的线性调频信号，OFDM信号展现出更强的抗干扰性能。因此，在雷达技术的应用中，人们对OFDM技术的兴趣日益增加。
     
  • 【2023新书】《边缘人工智能》——利用嵌入式机器学习应对实际挑战（831页PDF）
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    《边缘人工智能》是一本深入探讨如何在设备端实现高效机器学习技术的应用指南，全书共831页，旨在帮助读者解决实际问题和挑战。本书详细讲解了嵌入式系统中利用机器学习进行智能决策的方法和技术，涵盖了从理论基础到实践应用的全面内容。 ### 边缘人工智能：用嵌入式机器学习解决现实问题 #### 一、书籍概述 《边缘人工智能：用嵌入式机器学习解决现实问题》由Daniel Situnayake和Jenny Plunkett共同撰写，全书共计831页。作为2023年的最新出版物，该书为读者提供了关于边缘人工智能领域的全面介绍。书中不仅涵盖了理论基础和技术细节，还提供了实用的案例研究，帮助读者理解如何将概念转化为实际应用。 #### 二、边缘人工智能的核心概念 **边缘人工智能**（Edge AI）是指在数据产生的位置或附近处理数据的人工智能技术。与传统的云计算模型不同，边缘计算将计算资源和数据处理能力部署在网络的边缘节点上，以减少延迟并提高数据安全性。 ##### 1. **边缘计算的优势** - **低延迟**：由于数据处理发生在设备本身或靠近设备的地方，因此减少了数据传输到远程服务器所需的时间。 - **隐私保护**：敏感数据可以在本地处理，无需传输到云端，从而增强了数据的安全性和隐私性。 - **减少网络带宽需求**：通过在本地处理数据，可以显著降低对网络带宽的需求。 - **可靠性**：即使在网络连接不可用的情况下，边缘计算也能继续运行，提高了系统的可靠性。 ##### 2. **关键技术和工具** - **硬件平台**：包括微控制器、单板计算机等设备，这些通常具备一定的计算能力和内存空间。 - **软件框架**：如TensorFlow Lite和PyTorch Mobile等，支持在资源受限的设备上部署机器学习模型。 - **模型压缩与优化技术**：为了适应边缘设备的计算限制，需要采用剪枝、量化等方法来减小模型大小并提高效率。 #### 三、从概念到部署的实践指南 本书详细介绍了如何将边缘人工智能的概念转化为可实施的应用程序。作者通过一系列案例研究，展示了如何选择合适的硬件平台、训练和部署机器学习模型，并提供了一些实用技巧和建议。 ##### 1. **案例分析** - **智能摄像头系统**：利用边缘计算实现即时目标检测和识别，减少数据传输需求。 - **环境监测**：通过野外传感器网络收集数据并在本地进行实时分析，以监测环境变化。 - **医疗健康**：开发能够监测患者生命体征的智能穿戴设备，及时发现异常情况并采取行动。 ##### 2. **关键技术实践** - **模型优化**：讲解如何使用剪枝、量化等技术来减小模型大小和提高运行速度。 - **数据管理**：讨论有效收集、存储和预处理数据的方法，以支持边缘设备上的机器学习任务。 - **安全性和隐私保护**：探讨设计安全的边缘系统方法，确保数据的安全性和用户的隐私不受侵犯。 #### 四、总结 《边缘人工智能：用嵌入式机器学习解决现实问题》是一本内容丰富且实用性极强的技术书籍。它不仅覆盖了边缘计算的基本概念和技术细节，还提供了大量的案例分析和实践经验分享，对于希望进入这一领域的专业人士来说是不可或缺的参考资料。无论是初学者还是有经验的专业人士，本书都能提供有价值的指导和启发。
     
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  • 嵌入式系统设计实战（含详尽书签）.pdf
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    《嵌入式系统设计实战》是一本全面介绍嵌入式系统开发的专业书籍，包含大量实用案例和详细讲解。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的实践指导，并含有便于查找的详尽书签。无论对于初学者还是有经验的设计者来说，都是不可多得的学习资料。 《嵌入式系统设计实战：基于飞思卡尔S12X微控制器》一书以飞思卡尔半导体公司（原摩托罗拉半导体部）的16位S12X系列微控制器中的MC9S12XS128为蓝本，详细介绍了嵌入式系统的软件与硬件设计。全书共包括十一章内容：第一章概述了嵌入式系统的基本知识、学习误区和建议；第二章展示了XS128的最小硬件系统，并简要介绍了S12X CPU（CPU12X）的相关信息；第三章通过编写第一个样例程序及CodeWarrior工程，引导读者入门。此外，从第四至第十一章分别深入探讨了基于硬件构件的设计方法、串行通信接口SPI的应用、定时器模块的功能和编程技巧等主题。 书中内容覆盖广泛且全面细致，不仅包括理论知识的讲解，还提供了丰富的实例代码以帮助读者更好地理解和掌握相关技术细节。每章节都包含详细的寄存器定义及其实现功能介绍，并通过具体的设计示例来演示如何利用这些硬件特性开发实用的应用程序。 此外，《嵌入式系统设计实战：基于飞思卡尔S12X微控制器》还提供了几个附录，包括XS128的映像寄存器、BDM简明使用方法以及常见实践问题集锦等辅助信息。参考文献部分列出了编写过程中引用的相关资料和技术文档。 本书适合嵌入式系统开发人员和电子工程专业的学生作为学习或参考资料，能够帮助读者在实际项目中更好地理解和应用S12X系列微控制器的各项功能。