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梁体砼强度达到43.5MPa进行预初张拉，强度达到53.5MPa进行终张拉；
张拉钢绞线之前，对梁体作全面检查，发现无异常裂缝等后方可进行张拉；
如有缺陷修补完好且达到设计强度，并将承压垫板及锚下管道扩大部分的残余灰浆铲除干净，否则不得进行张拉；
下道压浆工序在张拉时应基本准备完毕，应保证在张拉完成48小时进行压浆作业。

哈工大高频课程设计，接收发射调幅装置，1中波发射机系统 发射机包括三个部分：高频部分，低频部分和电源部分。
高频部分一般包括主振荡器、缓冲放大、中间放大、功放推动级与末级功放。
主振器的作用是产生频率稳定的载波。
为了提高频率稳定性，主振级可以采用西勒电路，并在它后面加上缓冲级，以削弱后级对主振器的影响。
低频部分包括声电变换、低频电压放大级、低频功率放大级与末级低频功率放大级。
低频信号通过逐渐放大，在末级功放处获得所需的功率电平，以便对高频末级功率放大器进行调制。
电源部分需要采用稳压电源，以减少对系统稳定性的影响。

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这是本人暑期实习时在烽火科技的一个项目——企业网组建。
通过对二层交换机，三层交换机，路由器的配置，网络拓扑图和原理图的设计，最后用网线连接调试，完成企业网络的布控和组建。

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

与visio开发有关的书籍非常的少，为了做一个visio二次开发的项目，买了一本，光盘中带有书籍的电子版。
书中更多的讲解了VBA和C++的开发。
不管用什么语言开发，书中有很多值得学习和借鉴的地方。
特此与大家共享，供大家收藏！介绍Visio环境和有关《开发MicrosoftVisio解决方案》的概念性信息。
使用公式设计模拟现实世界物体和行为的智能图形的详细信息。
使用MicrosoftVisualBasicforApplication（VBA）扩展Visio，或者将Visio用作自己应用程序的一个组件的信息、提示和技术。
介绍如何使用MicrosoftVisualBasic和C++编程语言来开发将Visio应用程序当作组件使用的程序。

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智能家居部分代码，这个项目涉及到的知识点比较多，我做了一年才搞定了它，主要的知识点如下：Android应用开发，网络编程（tcp/ip协议）、Mysql数据库编程、阿里云c语言服务器环境的搭建、ARM嵌入式底层驱动开发、linux操作系统的移植、ARM+Linux下wifi驱动编译移植（或者有线网络也可以）、433模块驱动编译移植、红外模块驱动编译移植、红外遥控解码学习、1838红外接收头解码、1602液晶屏显示、433射频通信、语音模块、Linux系统QT界面开发、PCB板硬件设计以及51单片机编程知识。

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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。