生理信号中，能够自动的对心电图(Electrocardiograph,ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。
对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位心电信号中QRS波群和P、T波,是心电图信号分析的一个关键环节，心电信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。
截止到现在为止，当前对于心电信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。
针对当前现状，本文从以下两个方面展开研究，包括“心电信号滤波”以及“QRS波形定位”。
由于心电信号产生的十分微弱，周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。
本文设计了针对50Hz工频干扰的滤波器设计。
从实际情况出发来看，设计了基于FIR陷波器和Levkov滤波法相结合的方法来滤除信号中50Hz工频干扰。
实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效ECG信号滤波法。
QRS波形定位：特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。
QRS波群是心电图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P波和T波在诊断中也有重要意义。
通过对临床QRS复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种Marr小波链检测QRS波群的新算法。
变换3种尺度来定位R波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定R波位置。
R波确定后再向前、向后搜索Q、S波。
对于P波和T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。

HooWinTail是一款Windows下的文件查看程序，有点类似Unix的tail-f，可以查看不断增大的文件尾部。
它非常适合于在文件生成的同时实时查看诸如应用程序运行记录或者服务器日志之类的文件。
它可以查看一个巨大的文件的最后的部分而不需要载入整个文件。
它是一个文件查看器，以只读方式打开文件，不会改动打开的文件。
当有其他程序向该文件写入新行时，HooWinTail会读取新行并显示出来。
它可以读取并显示任何文本文件，不支持.doc文件、.xls文件，或者其他特别文件。
HooWinTail也可以捕捉并显示OutputDebugString（WindowsDebugAPI）和TRACE（MSVisualC++调试函数）输出。

微电网在孤网运行时，至少需要一个电源工作在主控模式下，如恒压恒频（V/f）或带下垂特性的控制方式，从而平衡微电网的功率和电压。
主控模式下，当逆变器电源输出的功率越限时，需转为非主控模式，如恒功率（PQ）或倒下垂控制方式，而由另外一个微电网逆变器电源接替主控任务。
本文提供了一种具有滞回特性的微电网逆变器电源，可等效增大主控电源的控制能力。
若采用多个该型逆变器电源，可设置不同的门槛值，使得各个逆变器电源之间可以按照预先设定的阈值平衡微电网的负荷波动，有更好的调节特性，且不需要通讯支持。

近年来,随着通信技术的高速发展，网络技术和移动终端性能的不断提高与完善,以及手机、电脑的高普及率,使得人们对终端系统应用开发的需求在不端增大，贪吃蛇游戏是受广大人群喜爱的一款的电脑单机游戏，在这个游戏设计中，牵涉到图形界面的显示与更新、数据的收集与更新，并且在这个游戏的开发中，还要应用c语言的图形库函数。
本文基于c语言，在MicrosoftVisualC++6.0下使用MFC实现需要用图形驱动文件的支持。
游戏所以操作均通过键盘完成，操作简便。
关键字：MFC；
贪吃蛇；
游戏

说话人确认属于说话人识别(Speakerrecognition)中的一个子任务。
根据任务目标不同,说话人识别可以分为说话人确认(SpeakerVerification)和说话人辨认(SpeakerIdentification)两大类。
说话人确认是判断某段语音是否为指定的说话人所说(YesorNo),是一对一的判别问题;而说话人确认则是对于众多候选说话人集合,给定一段语音,确定该段语音是候选人集合中的哪一个人所说,是多对一问题。
对于说话人辨认来说,随着候选说话人集合不断扩大,任务复杂度增大,识别的性能会下降,而说话人确认技术则只需在给定阈值下判断Yes或者No,其性能并不受人数影响。

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。
应用时间序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波算法。
速率试验和摇摆试验仿真结果表明在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。
针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波两个方面对算法进行改进。
仿真结果表明，两种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性。

为了预测微透镜阵列玻璃模压成型过程中微结构的加工工艺参数,利用高级非线性有限元软件MSC.Marc进行微透镜阵列的有限元建模;将不同微结构宽度的阵列光学元件进行分组,利用有限元模型分别计算每组硫系阵列光学元件的微结构高度对等效米塞斯应力的影响,得到微结构宽度相同、高度不同的硫系玻璃微透镜阵列结构对模压成型后等效米塞斯应力的影响,对微结构宽度相同、高度不同的阵列光学元件的最大等效米塞斯应力进行数据拟合处理,得出各组等效米塞斯应力的趋势,获得适合模压的硫系玻璃Ge23Se67Sb10阵列光学元件的微结构高度与宽度之比。
仿真结果表明:微结构高度越小,等效米塞斯应力越小;硫系玻璃微透镜阵列的等效米塞斯应力由中心到边缘逐渐增大,边缘处的等效米塞斯应力最大;当微结构高度与宽度之比大于0.322时,模压产生的等效米塞斯应力大幅增加。

在水溶液中利用脉冲激光消融制备有机染料酞菁氧钒(VOPc)纳米颗粒，利用原子力显微镜(AFM)观测显示，在入射光总能量一定的前提下VOPc纳米颗粒的平均直径随脉冲能量密度的增大而变大。
其纳米颗粒胶状水溶液的紫外可见(UV-Vis)吸收光谱显示，过长的激光消融时间并不能对纳米颗粒的产出提供持续贡献。
纳米颗粒的再聚集直接影响了制备效率和制备所得纳米颗粒的尺寸，最终将和纳米颗粒的产出达到动态平衡，而水溶液中的疏水作用力是造成纳米颗粒再聚集的主要原因。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。