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南京理工大学的电子对抗课程资料压缩包。

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简介：
第1章 电子对抗（电子战）的总体概念与发展趋势；第2章 电子对抗系统中的关键侦察与接收技术及其应用；第3章 深入探讨电子对抗领域内的各种电子攻击手段及其作战策略；第4章 对有源干扰系统的工作原理进行详细的理论分析；第5章 对常见类型的电子武器系统所采用的干扰方法进行具体论述和案例研究；第6章 阐述电子对抗体系中重要的电子防御技术及其在实际应用中的价值。

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  • 南京理工大学电子对抗课程资料.zip
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    本资料包为南京理工大学电子对抗课程相关材料，包含教学大纲、讲义笔记、参考文献等资源，适合对该领域感兴趣的师生使用。 第一章 电子对抗（电子战）概述 第二章 侦收技术在电子对抗中的应用 第三章 电子进攻技术在电子对抗中的运用 第四章 有源干扰机理分析 第五章 典型电子武器系统的干扰方式探讨 第六章 电子防护技术在电子对抗中的作用
     
  • 南京理工大学研究生电子对抗课程设计作业.zip
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    这是一份来自南京理工大学的研究生课程设计作业，专注于电子对抗领域的学习和实践，包含了理论分析、方案设计及仿真验证等环节。 设在距离10公里处存在一个地面跟踪制导雷达系统，其主要参数如下：工作频率范围为10GHz至12GHz；采用伪随机跳频技术，跳频速率为每秒1000次；脉冲重复周期为10秒，每个脉冲宽度500纳秒；发射峰值功率达到2瓦特。雷达天线使用垂直线极化方式，并且主瓣增益为12dB，平均旁瓣增益则为-5dB。 为了对该雷达进行有效干扰，首先需要对其信号实施侦察和定位工作。（1）基于上述参数，请设计一套尽可能全面的侦察接收系统：通过适当的计算后绘制出该系统的原理框图，并详细描述其工作原理及操作流程。
     
  • 浙江大学应用光学课程资料压缩包
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    该资源为浙江大学提供的应用光学课程资料压缩文件，内含教学大纲、课件讲义、实验指导书等学习材料，适用于对光学技术感兴趣的师生。 应用光学课件应用光学课件应用光学课件应用光学课件应用光学课件
     
  • 南京理工大学的计算机组成原理课程资料
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    《南京理工大学的计算机组成原理课程资料》是一份全面介绍计算机硬件结构与工作原理的教学材料，旨在帮助学生深入理解计算机系统的设计与实现。 南京理工大学计算机组成原理课件提供了该课程的核心内容和学习资料，帮助学生深入理解计算机硬件的基本结构与工作原理。这份课件详细介绍了包括指令系统、数据表示方法以及存储体系等内容，并通过实例分析加深了对相关概念的理解。此外，它还涵盖了中央处理器的设计思想及其操作流程等重要知识点。 对于想要进一步掌握该领域知识的学生而言，南京理工大学的这门计算机组成原理课程是一个很好的起点和资源库。
     
  • 厦门大学模式识别课程资料压缩包
    优质
    本压缩包包含厦门大学模式识别课程的核心资料，内有讲义、习题集及实验指导等，旨在帮助学生深入理解并掌握该领域的关键理论与实践技能。 厦门大学模式识别课程厦门大学模式识别课程厦门大学模式识别课程
     
  • 南京理工大学计算机组成原理课程资料.zip
    优质
    本资源为南京理工大学《计算机组成原理》课程相关学习材料，包含讲义、习题集及往年试题等，适合对该课程感兴趣或需要复习的学生使用。 计算机组成原理课件涵盖了计算机系统的基本结构与工作原理，包括数据表示、指令系统、存储器组织以及输入输出系统等内容。通过学习这些内容，学生可以深入理解硬件组件之间的相互作用及其对整体性能的影响，并为后续的高级课程打下坚实的基础。 本课件旨在帮助学生掌握计算机组成的核心概念和设计原则，同时提供丰富的实例分析来加深理解和应用能力。此外，还包含了一些实验项目以增强理论与实践相结合的学习体验。
     
  • 北京大学软件工程课程资料
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    北京大学软件工程课程资料涵盖了软件工程领域的核心理论与实践内容，包括需求分析、设计模式、项目管理及质量保证等专题。这些资源旨在培养学生的软件开发能力和工程项目经验，适应当前信息技术产业的发展需求。 北京大学软件工程专业的课程资料PPT非常详尽地介绍了该学科的知识体系全景图。软件工程是一门运用系统化的工程技术方法来创建和维护高质量、实用的软件系统的科学领域，涵盖程序设计语言、数据库技术、开发工具、操作系统平台等多个方面。 在现代社会中，软件的应用范围十分广泛，包括电子邮件服务、嵌入式设备应用、人机交互界面、办公自动化套件等。此外，在工业生产、农业管理以及政府机关等领域也都有计算机软件的大量使用案例。这些应用程序极大地促进了社会经济的发展，并提升了人们的工作效率和生活质量。
     
  • 北京大学Python课程资料整理
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    本资料为北京大学相关Python课程的学习材料汇总，涵盖基础语法、数据结构及高级应用等内容，适用于编程初学者与进阶学习者。 【Python-北京大学课程资料整理】是一份集合了北京大学多个学科课程资源的综合学习材料，主要以Python编程语言作为教学工具，旨在帮助学习者深入理解和掌握相关领域的知识。这份资料库名为libpku-master，是Python爱好者和学生的重要学习资源。 在“人工智能”部分，你可以找到关于机器学习、神经网络、自然语言处理（NLP）以及强化学习的教程。这些课程涵盖了Python在AI领域的基础应用到高级技术，包括TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用，帮助你构建自己的AI模型。 “几何学”课程可能涉及到用Python进行几何图形的绘制和计算，如matplotlib库的应用用于二维绘图，以及mayavi或plotly库用于三维可视化。这将帮助你在实际问题中理解几何概念并进行数值模拟。 “概率论”课程通常会涉及统计分析，Python中的NumPy和Pandas库是进行数据处理和统计计算的强大工具。你将学习如何使用Python处理随机变量、概率分布、假设检验等概念。 “电动力学”课程可能结合Python进行电磁场的计算和模拟，例如使用SciPy库进行数值积分和微分方程求解，或者利用FEniCS这样的高级数值计算软件包来解决复杂的物理问题。 “算法设计与分析”课程中，Python是理想的编程语言，因为它的语法简洁、易于理解。你可以学习到各种经典算法，如排序、搜索、图论等，并通过Python实现，例如使用动态规划解决最优化问题或者利用networkx库进行图的分析。 “世界通史”课程虽然不直接涉及编程，但可能会有利用Python进行历史数据分析的案例，例如通过BeautifulSoup或Scrapy爬取并分析历史文献，或使用Jupyter Notebook展示历史数据的可视化。 “自然保护学”课程可能涉及环境科学的数据分析。Python可以帮助处理和分析生态环境数据，如遥感图像分析、气候模型模拟等，并可以使用GDAL/OGR库处理地理信息系统（GIS）数据。 libpku-master是一个综合性的学习资源，它将Python编程与多学科知识相结合。无论你是计算机科学的学生还是其他领域对Python感兴趣的学者，都能从中受益匪浅。通过这些教程，你不仅可以提升Python技能，还能拓宽知识视野，并深入理解各个学科的核心概念。
     
  • 南京理工大学硕士生高等工程数学资料
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    这本资料是为南京理工大学硕士生设计的《高等工程数学》学习辅助材料，涵盖了课程核心知识点、例题解析及习题解答，旨在帮助学生深入理解并掌握高等工程数学的内容。 高等工程数学的线上教学答案包括往届考题及参考答案（包含十多套试卷）。
     
  • 北京理工信息安全与对抗慕课资料（考试题库及课程资源）
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    本慕课提供全面的信息安全与对抗学习材料，包括历年考题、详尽解析和丰富课程资源。适合希望深入理解网络攻防技术的学习者。由北京理工大学权威团队精心打造。 北京理工大学信息安全与对抗网课资料（慕课考试题库+课程资料）。