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东南大学自动化学院的计算机控制技术研究。

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简介：
计算机控制系统的控制规律涉及对系统动态行为的深入理解和建模，而数字PID控制则是一种广泛应用于工业控制领域的关键技术。其工程实现，即通过数字信号处理方法对PID控制器进行设计和部署，旨在精确地调节和维持目标变量在期望的范围内。这种控制策略的运用，能够显著提升系统的稳定性和响应速度，从而满足复杂的工业生产需求。

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  • 《计算机控制技术》- 东南大学自动化学院
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    《计算机控制技术》是由东南大学自动化学院编著的一本教材，全面介绍了计算机控制系统的设计与实现方法，涵盖理论基础和实际应用案例。 计算机控制系统的控制规律以及数字PID控制的工程实现。
     
  • 东南大学信息科学与工程学院的基于FPGA的自动售货机控制系统的研究.pdf
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    本论文研究了在自动售货机控制系统中应用FPGA技术的方法和效果，旨在提高系统的性能、可靠性和灵活性。该文出自东南大学信息科学与工程学院。 东南大学信息科学与工程学院的数字系统设计大作业是关于基于FPGA的自动售货机控制系统的项目。该项目要求学生运用所学知识来完成一个实际应用的设计任务，旨在提高学生的实践能力和创新能力。通过这个项目的实施，学生们能够深入了解和掌握FPGA技术在现代控制系统中的应用，并且学会如何将理论知识转化为具体的产品设计和技术方案。
     
  • 自控原理课件：东南大学自动化学院田玉平费树岷版
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    该课程讲解了由田玉平和费树岷教授编著的《自控原理》教材内容，适用于自动化专业的学生学习控制系统理论与设计。来自东南大学自动化学院的教学资源。 东南大学自动化学院的自控原理课程课件由田玉平和费树岷教授准备，适合外系学生选修这门自动化专业课程。
     
  • 大连理工大学自动化与计算机控制技术课程设计（计算机课程设计）
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    本课程设计由大连理工大学开设，专注于自动化与计算机控制技术领域，结合理论与实践，旨在提升学生在计算机应用及控制系统开发方面的技能。 1. 使用C语言、VB或MATLAB（不允许直接调用内部PID函数）编写计算与显示程序； 2. 在仿真计算前输入：T、KP、TI、TD，以计算控制参数q0、q1、q2； 3. 显示Y(k)相应曲线，并针对不同模型找出最佳的控制参数——即能够实现“最快响应”、“最小超调”、“最快收敛”及“无稳态误差”的PID参数组合。同时要求U(k)的能量消耗最少； 4. 对于模型I，采样周期设定为2；而对模型II和III，则仅需仿真采样周期等于1的情况下的模型； 5. 报告应包含仿真的目的、控制系统框图、PID算法及初始条件的说明。针对每个模型（即模型I、II、III），需要分别书写或打印出最佳控制参数，以及Y(k)与U(k)相应曲线（至少40步，推荐60步）。同时需提供在最优条件下运行时的前40步Y(k)和U(k)的数据列表。 采用凑试法作为PID参数调整方法，并约定超调量poss<5%，上升时间tr<20秒，调整时间ts<40秒；对于不符合这些条件的参数组合将予以舍弃。
     
  • 山东大学计算机科学与技术学院考试题目集锦
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    《山东大学计算机科学与技术学院考试题目集锦》汇集了该学院历年来的各类考试真题及解析，涵盖数据结构、操作系统等核心课程，旨在帮助学生巩固知识、提升解题能力。 山东大学的笔试、机试和面试试题涵盖了离散数学、数据库和嵌入式上机内容。
     
  • 中国科学技术大学研究院的模式识别研究
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    中国科学技术大学研究院致力于模式识别领域的前沿科研工作，涵盖图像处理、语音识别及生物特征识别等多个方面，力求在人工智能领域取得突破性进展。 模式识别是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，它主要研究如何让计算机系统理解和解析来自不同来源的数据，并从中识别规律、模式或类别。在这一专题中，我们将深入探讨中国科学技术大学研究生院黄庆明教授的《模式识别》课程所涵盖的关键概念和技术。 特征提取是模式识别的核心部分之一，它是将原始数据转化为具有代表性的、易于处理的形式的过程。例如，在图像识别中，这可能包括边缘检测、颜色直方图或纹理分析；在语音识别中，则涉及频率谱分析和声学特征的提取等方法。黄庆明教授的课程可能会涵盖这些基本特征表示法，并讲解如何通过选择合适的特征以及降维技术来优化模型性能。 模式识别还涉及到多种分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树及随机森林等。其中，朴素贝叶斯基于概率模型并假设各特征之间相互独立；而SVM则通过构建最大边界实现两类样本的分离，在小数据集上表现尤为出色；决策树是通过对一系列规则进行分类来完成任务，随机森林则是多个决策树组合而成的方法，提高了预测准确性和稳定性。 聚类分析也是模式识别中的一个重要技术领域，包括K-means和层次聚类等方法。这些无监督学习算法能够帮助发现数据的内在结构。近年来，在图像与语音等领域取得显著进展的是深度学习模型，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们具备自动提取复杂特征的能力。 黄庆明教授所讲授的内容还会讨论一些关键问题，例如如何解决过拟合与欠拟合的问题（如正则化、交叉验证及集成方法）、评估模型性能的各种指标等。此外，《模式识别》课程也会结合具体应用案例进行讲解，涵盖生物信息学、自然语言处理、医学图像分析和推荐系统等多个领域。 “模式识别1”文件可能是该课程的第一部分资料，可能包括讲义、课件、编程作业及参考资料等内容。通过学习这些材料，学生们将掌握模式识别的基本理论知识，并理解各种方法的工作原理以及如何解决实际问题的能力。 黄庆明教授的《模式识别》课程提供了从传统技术到现代深度学习模型在内的全面介绍，强调了实践应用和解决问题能力的重要性。这对希望在人工智能领域发展的学生来说是一份宝贵的教育资源。
     
  • 东南大学自动控制原理课件
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    本课件为东南大学自动化专业教学资料，系统讲解了自动控制的基本理论与应用技术，涵盖经典控制理论及现代控制策略等内容。 自动控制原理是高校自动化专业的一门核心课程，对于学习后续的专业课至关重要，并且也是自动化专业硕士研究生入学考试的必考科目。 此外，这门课程不仅是自动控制专业的基础理论课程，在其他相关领域也同样重要。目前信息科学与工程学院开设此课程的相关专业包括计算机、电子信息和检测技术等。
     
  • 山东大学计算机科学与技术学院的概率论与数理统计
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    本课程由山东大学计算机科学与技术学院精心打造，涵盖概率论和数理统计的核心理论及其应用。旨在培养学生的数据分析能力和科学研究素养，为学生在计算机及相关领域的深造打下坚实基础。 1. 概率论复习 2. 概率论超级真题 3. 课件 4. 日常作业答案
     
  • 东南大学计算机学院和苏州软件学院考研资料全面汇总
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    本资源集锦涵盖东南大学计算机学院及苏州软件学院考研所需全部资料，包括历年真题、参考书目解析与复习攻略，助考生高效备考。 考研过程中收集的资源越多，就越自信。这是我备考期间整理的一些资料，包括考研群、王道论坛和学长学姐提供的材料，内容比较全面。如果有需要的话可以拿去使用。