MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

结构生物学的研究对象 结构生物学的研究历程与主要成果−−−诺贝尔奖 结构生物学的起始：DNA双螺旋 血红蛋白（Hemoglobin） 精确揭示病原分子三维结构与致病机制 基于三维结构的药物设计 基于抗原结构的疫苗设计 蛋白类药物的改造 结构生物学的发展前沿与趋势

一、学习数据访问页的基本知识,了解页对象及其属性等基本概念 二、学习使用向导创建数据访问页的方法 三、掌握在页设计视图下设计数据访问页的方法 四、学习两种透视表数据页的设计过程 五、了解Web页脚本编辑器的编辑方法

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9.2基本页对象设计 9.2.1创建基于单个控件的数据访问页 9.2.2创建基于数据透视表列表的数据访问页 9.2.3创建基于图表的数据访问页

本讲重点: 正确认识系统设计的基本原则,掌握简单任 务分析的一般流程,尝试自己制定方案; 对所举应用实例能消化理解,对部分模块能 独立编程实现

• 因素（factor）就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平（level），水平可以是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性的，如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计（factorial design），并根据各个因素的所有可能组合来设计组别，并同时考察所有因素对因变量的影响

本章研究一类模型不确定的非线性系统控制的技术，即滑模控制技术。 模型不确定性产生于实际系统的不确定性或者因为有目的的简化了系统动态，分为结构不精确性及无结构不精确性两类不确定模型。解决结构不精确性模型的稳定性有效方法是采用鲁棒控制，鲁棒控制器的典型结构是由标称部分和用于处理模型不精确性的附加项组成。鲁棒控制的一个简单的方法就是滑模控制技术。 • 首先，本章讨论处理匹配条件下的鲁棒控制。 • 其次，介绍Lyapunov再设计和连续型控制器 • 最后，我们通过滑模控制在风力发电中的应用结束本章内容。 8.1 滑模控制 8.1.1 问题引入 8.1.2 滑模面设计 8.2 抖动现象 8.3 滑模控制在风力发电中的应用

对表中数据所进行的所有操作都在数据表视图 中进行。进入数据表视图的方法是:在数据库 设计视图的“表”对象选项卡上选中准备对其 数据进行操作的表对象,然后单击“打开”按 钮。 例如,在“零售商店管理信息系统”数据库设 计视图中,选定“库存数据记录”表对象,单 击“打开”按钮“”,即进入“库存数据记录” 表对象的数据表视图,如图3-1所示。图3-1中所 示数据可以作为需要添加到“库存数据记录” 表中数据的参考

4.1 无源性形式 4.2 系统的耗散性和无源性 4.3 系统无源性的判断 4.4 基于欧拉-拉格朗日方程的系统无源性设计 4.5 基于哈密顿方程的系统无源设计