VH6501采样点测试误差及影响因素分析（官方文档）

贝叶斯程序库 这是一个包含代码片段的存储库，我在其中使用了不同的Python Bayesian框架进行统计推断。 简单的例子包括： 线性/逻辑回归； 混合模型

ADC连续采集11路模拟信号，并由DMA传输到内存。ADC配置为扫描并且连续转换模式，ADC的时钟配置为12MHZ。在每次转换结束后，由DMA循环将转换的数据传输到内存中。ADC可以连续采集N次求平均值。最后通过串口传输出最后转换的结果。

一阶低通滤波器的仿真模型，无感方波控制的端电压采样模型

基于振荡器采样的真随机数发生器（模拟IC设计）

多通道采样系统设计

电流和电压采样在硬件设计中很常用，本文介绍几种比较常见的交/直流电压、电流采样电路。

针对空时互质采样下频率和波达方向（DOA,direction-of-arrival）稀疏联合估计中存在的二维栅格失配问题，提出一种栅格失配目标下的频率和 DOA 联合估计方法。首先对入射信号做空时互质采样，建立虚拟满阵下的二维稀疏恢复模型，然后在以上模型中引入频率栅格失配误差项和角度栅格失配误差项进行二维修正，并给出一种改进的贪婪算法，通过对谱泄露变量联合求解来得到二维栅格失配误差项，最终将栅格失配目标校正到精确位置上。该方法不仅可以提高空频域上的自由度（DOF,degrees of freedom），而且在降低运算量的同时改善了频率和DOA联合估计的精度。仿真结果验证了方法的正确性。

vi，NI程序，降采样率A加权，使用NI系统测试时候可以借鉴

基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。