分析清楚时序电路的输入条件和输出条件，确定有多少种 输入信息的历史情况，由相应的电路状态记忆，从而确定 原始状态图的状态数 把每一个状态作为电路当时所处的现在状态，根据设计要 求和各种可能的输入情况，确定该时刻的现在的输出和下 一时刻电路的下一个状态，画出状态转换线，注明输入和 输出，完成原始状态图。可多设几个状态，不要发生遗漏 和错误

了解单片机测控系统中接口元件的作用； 了解D/A转换器与80C51的连接方法，能读懂教材中的控制实例； 掌握A/D转换器与80C51的连接方法，能编写与教材同等难度的应用程序； 了解直流电机控制芯片TA7257P的应用； 理解步进电机的工作原理、励磁方式，能用其实现简单控制； 7.1 数/模转换接口 7.2 模/数转换接口 7.3 电动机控制

第1节 移动数据通信概述 4.1.1 移动数据通信概念 4.1.2 移动数据通信系统的组成和分类 4.1.3 移动数据通信系统的主要技术问题 4.1.4 移动数据通信的网络技术比较 4.1.5 移动数据通信的发展前景与趋势 第2节 蜂窝移动数据通信 4.2.1 电路交换蜂窝移动数据通信 4.2.2 分组交换蜂窝移动数据通信 4.2.3 短消息服务 第3节 CDPD分组数据业务 4.3.1 CDPD发展历史 4.3.2 CDPD的网络结构与系统组成 4.3.3 CDPD原理 4.3.4 CDPD的协议模型* 4.3.4 CDPD的主要特点 4.3.5 CDPD的主要业务应用 第4节 无绳移动数据通信 4.4.1 无绳数据通信概述 4.4.2 数字无绳通信系统 4.4.3 无绳数据通信的主要应用

1.1计算机和微型计算机的发展概况 1.1.1 计算机的发展 1.1.2 微型计算机的发展 1.2微型计算机的特点和应用范围 1.2.1 微型计算机的特点 1.2.2 微型机的应用范围 1.3微型计算机的基本组成 1.3.1 计算机系统组成 1.3.2 微型计算机的硬件组成 1.4微型计算机中的数的编码和字符 1.4.1 二进制 1.4.2 二进制与十进制的互化 1.4.3 八进制和十六进制 1.4.4 有符号数的表示方法 1.4.5 定点数与浮点数 1.4.6 计算机中的编码

基于物料平衡原理,建立了尾渣全钒含量与焙烧熟料全钒含量、焙烧转化率及浸出率之间的函数方程,并结合某公司实际生产数据对方程的有效性进行了验证.在此基础上,系统研究了方程自变量间相互作用及对尾渣全钒含量的影响,进一步简化了原方程.结果表明:原方程和简化方程能够正确反映尾渣全钒含量和上述因素之间的内在作用规律,可为尾渣全钒含量的实际生产技术控制提供判断依据;而简化方程函数关系简单,更利于实际应用

1.原理：在控制信号作用下，从多个输入中每次选中一个输出。因此又称多路开关(Multiplexer－MUX)。是计算机系统中使用最多的一类中规模器件

针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程，对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模；其次，根据粒子群算法的研究与分析，提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法；最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验，并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明，所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性，并且具有很好的隐蔽性，验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库

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