•RBF网络结构和模型 •RBF网络输出的计算过程 •RBF网络的一个实例 •RBF网络的学习算法 •RBF网络参数的有教师学习算法 •RBF网络的几个问题 •RBF网络的应用示例与MATLAB实现

• BP网络结构与模型 • BP网络的学习算法 • BP神经网络的重要函数和基本功能 • 一个简单的例子 • BP网络的几个问题 • 改进的BP网络的学习算法 • BP网络的应用示例

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一、绪论 、传感器的地位和作用 例1人与机器的机能对应关系定性 人通过感官感觉外界对象的刺激,通过大脑对感受的信息进行判断、处理,肢体作出相应的反映。 定量 传感器相当于人的感官,称\电五官\,外界信息由它提取,并转换为系统易于处理的电信号,微机对电信号进行处理,发出控制信号给执行器,执行器对外界对象进行控制

◼10.1 典型DSP板的硬件设计 ◼10.2 CPLD电路模块设计 ◼10.3 DSP板测试程序 ◼10.4 综合设计实例1: 自适应系统辨识 ◼10.5 综合设计实例2: 数字式有源抗噪声耳罩

使用教材：《TMS320C55x DSP应用系统设计》(第3版) ◼ 1.1 DSP的基本概念 ◼ 1.2 DSP芯片的发展、特点、分类 ◼ 1.3 DSP产品概况

>7.1通用/O引脚(GP1O) >7.2定时器 >7.3主机接口HP1 >7.4直接存储器访问DMA >7.5多通道缓冲串行口(McBSP)

6.1 eXpressDSP技术简介 6.2 DSP开发流程 6.3 CCS安装及目标和主机设置 6.4 DSP使用举例

7.1 通用I/O引脚(GPIO) 7.2 定时器 7.3 主机接口HPI 7.4 直接存储器访问DMA 7.5 多通道缓冲串行口(McBSP)

1.1 DSP系统和芯片的结构特点 1.2 DSP的发展概况及趋势 1.3 DSP芯片的分类、性能及其应用