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维纳滤波在处理光学传递函数在零点附近的噪声方法问题比较有效,通过选择适当参数,可以有效地消除或抑制噪声和“振铃效应”。
2025/11/9 6:50:33 309B 维纳滤波 matlab
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本程序为:用牛顿迭代法求解非线性方程2*(x^3)-4*(x^2)+3x-6=0在1.5附近的根的具体程序。
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Android百度地图的搜索及附近地址的检索,
2025/9/28 20:54:28 30.26MB Android
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1,实现的需求1)首页:标题栏获取用户当前位置,使用腾讯api实现定位,不用弹窗出现用户授权,进入首页,获取附近商铺的列表轮播图:导航栏:(1)向后台发送请求来获取展示的商铺列表,综合排序,筛选实现根据用户条件请求数据(2)导航栏出现偏移商铺列表:(1)带参跳转店铺网络中断情况:新页面提示没网,可点击刷新2)店铺:根据店铺id获取店铺相关信息头部:动态显示店铺的相关优惠导航:分别切换菜单,评价,商家菜单:商品列表展示:左右联动,动态出现添加数量以及按钮商品详情展示:弹窗卡片,展示详情,可动态出现添加数量以及按钮购物车:展示添加进购物车的商品信息,清空结算,计算合价,差多少配送,结算:(未实现),跳转支付,传后台购物车数据,用户信息,当前时间等订单需求信息评价:根据店铺id获取店铺的所有评价list展示商家:展示商家优惠信息,需求(呼叫商家,查看食品安全档案)3)订单全部订单:根据用户信息获取相关全部订单,实现详情,再来一点(需要根据店铺id)待评价:需求:实现评价功能(提交:店铺id,评价信息)退款:评价,详情4)个人用户信息展示:登录:未登录:(登录,注册实现)用户地址:管理地址:添加新地址,编辑地址(地址id,用户id)客服中心:接入客服(公众号后台可设置客服人员)退出账号:清空本地用户信息
2025/8/22 19:54:18 838KB 小程序前端
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基于广义的惠更斯-菲涅耳原理得到的部分相干电磁涡旋光束经光阑透镜聚焦后的传输方程,研究了聚焦场几何焦平面附近的光强分布和相干度分布。
结果表明,部分相干电磁涡旋光束的拓扑荷数、截断参数、归一化相干长度均会影响聚焦场的涡旋暗区域的大小和相干度分布,可以通过选择合适的参数值获得所需的涡旋暗区:涡旋暗区域的大小随着拓扑荷数和归一化相干长度的增大而增大,其涡旋亮环的最大强度的位置随着归一化相干长度和截断参数的减小而向光阑处移动。
此外,聚焦场的有效相干长度随着归一化相干长度和拓扑荷数的增加而减小;并且随着传输距离的增大,有效相干长度越大。
2025/7/2 0:24:16 1.26MB 物理光学 部分相干 涡旋 聚焦
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Magetop的Magento2Ajax购物车扩展Magetop开发的Magento2Ajax购物车扩展程序具有通过AJAX弹出窗口向购物车添加产品的主要功能。
通过允许客户直接从产品列表页面将任何产品类型添加到购物车,它可以显着改善用户体验。
他们不再需要访问每个产品页面,尤其是对于具有许多选项的产品,例如可配置产品,分组产品和捆绑产品。
对于任何电子商务网站来说,都必须使用此扩展程序来提升购物体验。
点击“添加到购物车”按钮后,客户可以选择产品选项并将该产品添加到购物车的Ajax弹出窗口中。
然后,将显示另一个弹出窗口,以通知已成功添加到购物车的产品,购物车小计和相关产品模块,该模块可以智能地推广其他产品。
突出特点数量更改时,使用AJAX自动重新加载并重新计算购物车。
在购物车页面上的项目数量附近显示-/+按钮。
显示项目数量作为选择,而不是数字字段。
将项目数量更改为零时显示用户确认。
允许更改/同步商店,微型购物车和单个产品页面中的数量。
使“添加到购物车”按钮与AJAX一起执行,而无需重新加载整个页面。
在“购物车”页面中更改数量时,更快的AJA
2025/6/29 3:38:55 37KB product ajax magento2 cart
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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
2025/6/27 16:08:25 6KB matlab
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【百度地图Demo详解】在IT行业中,地图API的使用已经成为许多应用不可或缺的一部分,尤其是在移动开发领域。
百度地图作为国内主流的地图服务提供商之一,为开发者提供了丰富的API和SDK,便于他们在项目中集成地图功能。
本篇将详细介绍“百度地图Demo”,以及如何通过它来理解和运用百度地图API。
我们要理解什么是“Demo”。
在编程和软件开发中,Demo通常是指一个简化的示例程序,它展示了特定功能或技术的实际应用。
百度地图Demo就是一个包含了基础和进阶功能的实例,帮助开发者快速上手并理解如何在自己的应用中集成百度地图服务。
1. **注册与获取API密钥** 在使用百度地图API之前,我们需要在百度地图开放平台注册一个账号,并创建应用以获取API密钥。
这个密钥是我们在集成地图服务时必须提供的,用于识别调用来源,确保服务的安全性和可控性。
2. **基本地图展示** 百度地图Demo中的基础功能包括加载地图、设置缩放级别、平移和旋转地图。
这可以通过JavaScript API实现,通过创建地图实例、指定容器元素和设置地图中心点坐标来完成。
3. **标注与覆盖物** 在地图上添加标注可以指示特定地点,例如商店、学校等。
百度地图API提供了多种类型的覆盖物,包括点标记、信息窗口、多边形、圆等。
开发者可以根据需求自定义样式和交互行为。
4. **地理编码与反地理编码** 地理编码是将地址转换为坐标的过程,反地理编码则是将坐标转换为地址。
这两个功能在地图应用中非常实用,例如搜索附近的地点或者根据用户点击的位置显示相关信息。
5. **路线规划** 百度地图提供了丰富的路径规划API,包括驾车、公交、步行等多种方式。
开发者可以定制起点和终点,API会返回详细的路线信息,包括距离、预计时间、步骤等。
6. **实时交通信息** 结合百度地图的交通数据,开发者可以展示实时路况,帮助用户避开拥堵区域,提升出行效率。
7. **地图事件监听** 通过监听地图的点击、拖动等事件,开发者可以实现更丰富的交互功能,比如在用户点击地图时弹出信息窗口,或者在拖动地图时更新定位点。
8. **离线地图** 虽然“student20120923.bak”和“stumanager”两个文件名看起来不像是直接关联百度地图Demo的文件,但它们可能代表了对离线地图数据的备份或管理。
离线地图是针对网络环境不稳定或节省流量场景的一种解决方案,开发者可以通过百度地图SDK实现离线地图的下载、存储和使用。
9. **地图样式自定义** 百度地图允许开发者自定义地图样式,包括更改颜色、隐藏特定图层、设置透明度等,以适应不同应用场景的需求。
10. **集成定位服务** 百度地图API提供了定位服务,可以获取设备的当前位置,同时支持室内定位和高精度定位。
开发者可以结合这些功能实现导航、签到等应用。
“百度地图Demo”是一个全面的教程,涵盖了地图集成的各个方面。
通过学习和实践,开发者不仅可以了解百度地图API的基本用法,还能掌握如何在实际项目中灵活运用,为用户提供更加便捷和丰富的地图体验。
2025/6/19 16:46:25 19.3MB
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通过比较研究,讨论了尘埃粒子的存在对等离子体衰减特性的影响。
主要讨论了三种情况下的衰减系数:1)仅考虑粒子间的碰撞;
2)考虑粒子间的碰撞以及电子、离子对尘埃粒子的充电;
3)在2)的基础上考虑背景等离子体电势的影响。
在推导出衰减系数的基础上,选取火箭喷焰为典型实例,详细给出了衰减系数随温度、压强以及频率变化趋势。
研究结果表明:在微波段低频区时,温度、压强皆有临界值,使得对应的衰减系数变化产生低谷。
当温度、压强一定时,尘埃等离子体的衰减系数峰值出现在共振频率附近,峰值与共振频率之间的距离取决于温度、压强对共振频率的影响;
温度、压强、频率相同时,计算三种情况下的衰减系数,第三种的总是大于前两种的,且所得衰减系数正好处在实测范围内。
所以,在计算衰减系数时需要考虑背景等离子体电势的影响。
2025/6/18 22:17:27 3.7MB
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡