using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows;...using S

想必大家对LibUSB不陌生，没错，它就是很有名的开源usb驱动，其提供的API可以很方便的操作linux或者WIN下的USB设备，非常的方便！但是libusb是基于c语言的，那么在C#下是不是就不能使用libusb呢？当然不是了，你完全...

首先，通信流程我们先撸一边，打开USB设备-》发送数据库-》接受数据-》关闭USB设备 根据USB规范的规定，所有的USB设备都有供应商ID（VID）和产品识别码（PID），主机通过不同的VID和PID来区别不同的设备。 我们...

1：USB通信 2：网络通信 3：串口通信(一般是RS232) 4：蓝牙通信(东芝标签打印机B-FV4T，没有蓝牙，所以本人没办法测试) 原因：因为想要打印机做到即插即用，所以需要绕过官方提供的打印机驱动，使用打印机指令来...

该代码提供简单的获取HID设备，并选择相对应的HID设备进行连接，并接收和输入数据的一个简单案例。适合于对USB HID设备刚入门的学习。其中部分代码参考网友。

C#中通过USB操作手机文件一 系统环境二 创建测试项目三 MediaDevices 的简单使用 一 系统环境 1.开发工具：vs2019 2. dotnet版本：4.5及以上 3. Nuget包：MediaDevices 二 创建测试项目 1.创建一个winform窗体程序，...

项目工程文件下载：工程文件下载地址看了很多网上的博客，讲述如何用C#进行USB设备操作，很多都是不对的。以至于南辕北辙。我们可以使用usb库。在c下有usblib库，在C#下该如何使用libusb呢，下面介绍C#下的强大的...

一、关于 USB 最近对 USB 设备做了一些学习，简单做一下整理，希望感兴趣的同学留言交流，最后会附上源码连接。 简单列一些关键点： VID：Vendor ID（生产厂商 ID），PID：Product ID（产品 ID） 【USB ID 详细介绍...

压缩包里面的usb-master是使用C#编写的Demo，鼠标就不用试了，我试过了不行(代码不是我写的，是我在github上偶然下载的，具体下载地址不记得了，时间有点久了)，压缩包里面的usbdeview-2-17有一个名为USBDeview.exe...

参考文章:http://www.360doc.com/content/18/1122/10/14132747_796479256.shtml 从这里找到了libUSBDotNet, 可以操作USB, 我要用来关闭部分USB, 待研究好了更新本文. ...

在.net平台下使用C#开发语言调用系统USB摄像头。实现搜索所有摄像头、连接摄像头、拍照、抓拍、图片保存、视频暂停、视频关闭。

C#如何通讯USB接口设备？ 有一份厂家给的USBTMCAPI.dll文件也引用不了和不知道里面的函数方法。

目录USB通信打开指定设备配置设备读取数据关闭设备示例 USB通信 这是我第一次直接使用USB接口与设备进行通信，第一反应就是打开指定设备，配置设备，读取数据，关闭设备备。事后发现确实如此。在网上查看一番之后，...

最近有一个项目，也是我硕士大论文要写的东西，就是从两个线阵相机上读取数据-->分析数据-->做到利用线阵相机检测接触线(铁路接触网)几何参数的功能。...下面说一下我用C#从USB设备接收数据的几点...

C#与USBHID接口的通讯相对于与串口间的通讯较为复杂，其中需要多次调用到Windows的一些API。其原理编者尚未全部理清，以下提供简单的USBHID通讯流程。(参考网友资料)一、获取所有连接HID的设备信息。1.通过一个空的...

C# vs2008编写的操作USBCAN的源码，非常适合使用USBCAN的任何行业，自主研发，有问题可以交流

C#直接调用USB接口斑马打印机，使打印速度更快，更方便。

C# USB通信 HID无需驱动,win7可用 VS2015 测试通过 搜索所有HID设备 选择进行连接后自动接收,点击send发送

这几天捣腾C# 访问USB(HID)设备的方式，看了好多资料，发现有两种方式访问USB设备，废话少说直接看核心代码  h = Win32Wrapper.SetupDiGetClassDevs(IntPtr.Zero, DevEnum, IntPtr.Zero, (int)(Win32Wrapper.DIGCF....

C#下USB的hid通信，例程中关于USB的hid类的通信，实现数据收发

using System; <br /> using System.Collections.Generic; <br /> using System.Text; <br /> using System.Runtime.InteropServices; <br /> ...namespace WindowsApplication1 ...

C#操作USB的一个例子，内附CHM说明书[不过是E文的]

依次使用一下函数： 1、static public extern void HidD_GetHidGuid (ref System.Guid HidGuid); 2、static public extern IntPtr SetupDiGetClassDevs(ref System.Guid ClassGuid, string Enumerator, int ...

c# usb-hid通信上位机示例，可以读写USB-hid设备数据，开发环境为vs2010,可以直接运行，有工程源码

要控制的东西： 淘宝上面有很多，1路到8路都有。...以下代码百度来的，C#封装了调用的代码： namespace usb_relay_device { public static class UsbRelayDevice { /// /// Init the USB Relay Libary

涉及到CP210X的 串口通信及相关操作，能够判定电脑上有多少个CP210X设备接入，识别哪一个串口号是对应CP210X设备的

C#操作USB，用于遥控器实现鼠标操作。小东西

从0开始，Linux云计算系列课程，包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

利用遗传算法解决矩形排样问题，具有可视化的界面，输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件，输出的结果以可视化的形式显示出来

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。