本文详细介绍了SBUS协议，包括其简介、硬件电路、协议格式及解析方法。
SBUS是FUTABA提出的舵机控制总线，使用RS232C串口的硬件协议作为基础，采用TTL电平（3.3V）和负逻辑（低电平为“1”，高电平为“0”），波特率为100kbps。
协议帧包括25字节数据，分为首部、数据、标志位和结束符。
数据部分包含16个通道的值，每个通道用11位表示，取值范围为0~2047。
文章还提供了硬件取反电路示例和STM32HAL库代码实现，包括协议解析的具体方法和示例代码，帮助读者深入理解SBUS协议的工作原理和应用。
SBUS协议是一种由FUTABA公司提出的专业用于舵机控制的总线协议。
它的基础是RS232C串口硬件协议，使用TTL电平标准，即3.3V的电压水平，并采用负逻辑方式，其中低电平代表“1”而高电平代表“0”。
这种通信方式的波特率被设定为100kbps。
SBUS协议的数据帧格式被设计为25字节长，其中包含帧的起始部、数据、标志位以及结束符。
SBUS协议的核心是数据部分，负责传输舵机控制信号。
这部分数据包含了16个通道的控制值，每个通道的值用11位二进制数来表示，因此其数值范围可以达到0到2047。
这种设计为舵机提供了非常精确的控制能力。
为了帮助读者更好地理解和应用SBUS协议，文章还提供了硬件取反电路的示例以及基于STM32HAL库的代码实现。
这些示例和代码详细展示了如何解析SBUS协议的数据帧，为开发者提供了实用的参考。
通过这些解析方法和示例代码，读者可以更加深入地掌握SBUS协议的工作原理以及在实际项目中的应用。
SBUS协议的应用范围广泛，尤其在无人机、遥控模型车、机器人技术以及其他需要高精度舵机控制的领域中。
由于其高效的通信速率和较低的误码率，SBUS协议成为这些领域内首选的舵机控制总线之一。
该协议的标准化和普及为众多开发者和工程师提供了便利，促进了相关设备的互联互通和性能的提升。
此外，文章中提到的软件包和源码的发布，为SBUS协议的应用提供了有力的工具支持。
开发者可以利用这些代码包直接在自己的项目中实现SBUS协议的通信功能，加速产品开发的进程。
这些代码包的开源性质还有助于整个开发者社区的共享和创新，推动技术的不断进步。
STM32微控制器在SBUS协议实现中扮演着重要角色。
其HAL库提供了丰富的硬件抽象层功能，使得开发者能够更容易地实现SBUS协议的数据解析和控制逻辑。
STM32系列微控制器的高性能和灵活性，使其成为实现复杂控制任务的理想选择。
在SBUS协议的应用中，开发者可以充分利用STM32的性能优势，实现高效率和高响应速度的控制系统。
SBUS协议的实现和应用不仅仅局限于微控制器层面，还包括了硬件设计部分。
由于SBUS协议采用的是TTL电平标准，因此在硬件设计时需要特别注意电平转换和信号完整性的处理。
电路设计人员需要确保硬件电路能够准确无误地处理SBUS协议的信号，这样才能保证控制系统的可靠性和稳定性。
SBUS协议的应用极大地促进了舵机控制技术的发展。
通过标准化的通信协议，舵机的控制变得更加精确和高效。
开发者通过阅读相关文档和代码示例，可以快速掌握SBUS协议的核心要点，并将其应用到自己的项目中，从而实现高质量的产品设计和创新。

CD4511数显逻辑笔电路及PCB源文件~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。
全书分为9章,内容包括：高斯过程与二阶统计量，高阶累积量和高阶谱，Alpha稳定分布与分数低阶统计量，基于以上信号的处理方法，基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。
第1章绪论1.1预备知识1.1.1信号与信号处理的概念1.1.2随机变量及其分布1.1.3随机信号及随机过程1.1.4统计信号处理的原理与方法1.2矩理论简介1.2.1矩及统计量的概念1.2.2二阶统计量及基于二阶统计量的信号处理1.2.3高阶统计量及基于高阶统计量的信号处理1.2.4分数低阶统计量及基于分数低阶统计量的信号处理1.3非高斯信号处理的发展参考文献第2章高斯分布与高斯过程2.1高斯分布2.1.1中心极限定理2.1.2高斯分布律2.2高斯过程参考文献第3章基于二阶统计量的信号处理方法3.1基本估计理论3.1.1最小二乘估计3.1.2线性最小方差估计3.1.3最小方差估计3.1.4最大似然估计3.1.5最大后验概率估计3.2维纳滤波与卡尔曼滤波3.2.1连续信号的维纳滤波3.2.2离散维纳滤波3.2.3卡尔曼滤波3.3参数模型功率谱估计3.3.1平稳随机信号的参数模型3.3.2AR模型功率谱估计3.3.3MA模型功率谱估计3.3.4ARMA模型功率谱估计3.4自适应数字滤波器3.4.1横向LMS自适应数字滤波器3.4.2递推自适应数字滤波器3.4.3自适应格型数字滤波器3.4.4递归型自适应数字滤波器参考文献第4章高阶累积量和高阶谱4.1高阶矩和高阶累积量4.1.1高阶累积量和高阶矩的定义4.1.2高阶累积量和高阶矩的关系4.1.3高阶矩和高阶累积量的性质4.1.4平稳随机过程的高阶矩和高阶累积量4.1.5随机过程的互累积量4.2随机过程的高阶累积量谱和高阶矩谱4.2.1累积量谱和高阶矩谱的定义4.2.2累积量谱的特例4.2.3k阶相干函数和互累积量谱4.3高阶谱估计的非参数方法4.3.1直接法4.3.2间接法4.4非高斯过程与线性系统4.4.1非高斯白噪声过程4.4.2非高斯白噪声过程与线性系统参考文献第5章基于高阶统计量的信号处理方法5.1基于高阶统计量的系统辨识5.1.1非最小相位系统5.1.2基于高阶统计量的系统辨识5.1.3高阶统计量用于MA系统辨识5.1.4高阶统计量用于非因果AR模型辨识5.1.5ARMA模型参数估计方法5.2有色噪声中的信号提取5.2.1复信号累积量的定义5.2.2谐波过程的累积量5.2.3高斯有色噪声中的谐波恢复5.2.4非高斯有色噪声中的谐波恢复5.3基于高阶累积量的参数模型阶数的确定参考文献第6章高阶统计量在信号处理中的应用6.1基于高阶累积量的自适应信号处理6.1.1基于高阶累积量的自适应FIR算法6.1.2基于累积量的MMSE准则6.1.3RLS自适应算法6.2高阶统计量在独立分量分析中的应用6.2.1问题的数学描述6.2.21CA问题的解法6.3基于高阶累积量的时间延迟估计6.3.1基于双谱估计的时延估计6.3.2基于互双倒谱的时延估计6.3.3自适应时延估计方法参考文献第7章Alpha稳定分布与分数低阶统计量7.1历史回顾7.1.1历史回顾7.1.2发展动因7.2Alpha稳定分布的概念7.2.1a稳定分布的概念7.2.2a稳定分布的几种特殊情况7.2.3广义中心极限定理7.2.4a稳定分布的性质7.2.5a稳定分布的概率密度函数7.2.6多变量O稳定分布7.2.7对称O稳定分布随机信号(随机过程)7.3分数低阶统计量7.3.1分数低阶矩7.3.2负阶矩7.3.3零阶矩7.3.4a稳定分布过程的分类7.3.5用于脉冲特性信号建模的其他分布7.4共变及其应用7.4.1共变的概念7.4.2共变的主要性质7.4.3共变在线性回归中的应用7.4.4复SaS分布的共变7.5对称Alpha稳定分布的参数估计7.5.1最大似然估计方法7.5.2基于样本分位数的参数估计方法7.5.3基于样本特征函数的参数估计方法7.5.4无穷方差的检验7.5.5基于负阶矩的方法7.5.6计算机模拟中的若干问题参考文献第8章基于分数低阶统计量的信号处理8.1稳定分布的参数模型方法8.1.1最

本模型机是一个8位定点二进制计算机，具有四个通用寄存器：R0～R3，能执行11条指令，主存容量为256KB。
1． 数据格式数据按规定采用定点补码表示法，字长为8位，其中最高位（第7位）为符号位，小数点位置定在符号位后面，其格式如下：数值相对于十进制数的表示范围为：－1≤X≤1―2―72． 指令格式及功能由于本模型机机器字只有8位二进制长度，故使用单字长指令和双字长指令。
⑴LDRRi，D格式7432100000 Ri 不用D功能：Ri←M（D）（2） STRRi，D格式7432100001 Ri 不用D功能：M（D）←（Ri）（3） ADDRi，Rj格式7432100010 Ri Rj功能：Ri←（Ri）＋（Rj）（4） SUBRi，Rj格式7432100011 Ri Rj功能：Ri←（Ri）－（Rj）（5） ANDRi，Rj格式7432100100 Ri Rj功能：Ri←（Ri）∧（Rj）（6） ORRi，Rj格式7432100101 Ri Rj功能：Ri←（Ri）∨（Rj）（7） MULRi，Rj格式7432100110 Ri Rj功能：Ri←（Ri）×（Rj）（8） 转移指令格式7432100111 条件 不用D功能：条件码00无条件转移PC←D01有进位转移PC←D10 结果为0转移PC←D11 结果为负转移PC←D⑼INRi，Mj格式7432101000 Ri Mj其中Mj为设备地址，可以指定四种外围设备，当Mj=01时，选中实验箱的二进制代码开关。
功能：Ri←（Mj）⑽OUTRi，Mj格式7432101000 Ri Mj当Mj=10时，选中实验箱的显示灯。
功能：（Mj）←Ri⑾HALT（停机指令）格式7432101000 不用 不用功能：用于实现停机。

#nginx进程数，建议按照cpu数目来指定，一般为它的倍数(如,2个四核的cpu计为8)。
一个nginx进程打开的最多文件数目，理论值应该是最多打开文件数（ulimit-n）与nginx进程数相除，但是nginx分配请求并不是那么均匀，所以最好与ulimit-n的值保持一致。
假如设置10240，总并发量达到3-4万时就有进程可能超过10240了，这时会返回502错误。

海康威视往年硬件笔试题,网上找的，现在基本网上也可以找到，稍微整理了一下，仅作参考，基本就是一些模电数电的题目，各位童鞋，加油，求职顺利~~

实现了如下四种调度算法的模拟：（1）时间片轮转调度（2）优先数调度（3）最短进程优先（4）最短剩余时间优先模拟过程使用了JProgressBar作为进程状态条，更为直观地观察到每个进程的执行状态。
程序用户说明：1、在上图标号1处输入要创建随机进程的个数，仅可输入正数，非正数会有相关提示。
然后点击标号2处的“创建进程”按钮，随进创建的进程显示在程序界面的中央窗口，如标号3所示。
2、创建好随机进程后，在标号4的单选框选择将要模拟执行的调度算法，然后点击标号5处的“开始模拟”，程序开始执行。
标号3的列表会显示相应的调度变化。
3、模拟过程中，可以继续添加新的进程，操作同上。
4、 一个算法模拟执行完毕之后，可以点击标号6的“复位”按钮，可以重置列表的内容为程序模拟运行前的内容。
复位成功后，可以继续选择其他调度算法进行模拟。
5、标号7显示为程序模拟过程中的时间，从1秒开始累计。
6、点击标号8的“清空”按钮，可以清空类别的进程，以便程序的下次执行。
题目要求：题目四单处理器系统的进程调度一、课程设计目的1.加深对进程概念的理解，明确进程和程序的区别。
2.深入了解系统如何组织进程、创建进程。
3.进一步认识如何实现处理器调度。
二、课程设计内容编写程序完成单处理器系统中的进程调度，要求实现时间片轮转、优先数、最短进程优先和最短剩余时间优先四种调度算法。
实验具体包括：首先确定进程控制块的内容，进程控制块的组成方式；
然后完成进程创建原语和进程调度原语；
最后编写主函数对所作工作进行测试。
模拟程序只对你所设置的“虚拟PCB”进行相应的调度模拟操作，即每发生“调度”时，显示出当前运行进程的“进程标识符”、“优先数”、“剩余运行时间”等，而不需要对系统中真正的PCB等数据进行修改。

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四旋翼STM32F411CCU6的最小系统板设计，这款四旋翼我们采用的是STM32F411CCU6作为主控芯片，，该芯片的内核为ARM32-bitCortex-M4，引脚数为48脚，闪存为256K字节（即内部flash），128K字节的SRAM。

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。