FPS2800B12C4是一款测量液体温度、密度、粘度、介电常数的高性能传感器。
它采用了CAN总线J1939通信协议。
该程序采用北京中嵌凌云的STM32开发板EMB8612IA，来实现对流体传感器信号的采集并利用串口输出。
该程序实现了CAN通信J1939协议请求模式。

从混合介质的折射率、黏度、密度和声速等物理量随混合比的变化关系入手,推导出了混合介质的布里渊线宽、声子寿命和增益系数等受激布里渊散射(SBS)参数随混合比的变化关系.数值模拟了HT-70/FC-72混合介质的布里渊线宽、声子寿命和增益系数随FC-72体积分数的变化关系,并测定了该混合介质的吸收系数和光学击穿阈值随FC-72体积分数的变化关系.结果表明,HT-70/FC-72混合介质的SBS参数随FC-72体积分数单调变化,不出现极值现象.混合介质的选用不仅增加了SBS介质的种类,而且能够满足SBS系统对不同介质的需求.

TFCalc软件可以使你分析设计多层薄膜，他们的一些功能如下： 它可以将反射率、透过率、吸收率、光密度、损失、颜色、亮度、PSI、基于反射后投射的相移和电场强度计算并绘制表格。

无监督学习是机器学习的一个重要分支，其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。

用均值漂移算法实现目标跟踪，均值漂移算法是一种基于核函数估计的无参数算法，它无需估计整个区间的概率密度也无需知道区间内样本的分布情况，由于其具有较低的计算量，且计算速度快，抗干扰能力强在解决计算机视觉领域尤其是目标跟踪方面表现出了良好的鲁棒性和实时性。

%GMSK%绘制调制波形%误码率仿真%功率谱密度

LDPC码密度进化算法研究及其在OFDM中的应用,LDPC算法讲解

针对光纤光导系统对于太阳跟踪精度、稳定度方面的双重严格要求,设计了光敏阵列太阳定位传感器,并结合太阳轨道解算,实现了太阳光聚焦点的精确定位,并利用塑料光纤进行了聚焦太阳光传输,获得了系统输出光功率谱密度分布曲线与相关光学定量数据。
其中,针对光纤光导系统的对焦过程,研制了高位置分辨率的光敏阵列传感器来感知聚焦光斑确切位置,能够解决初始安装位置误差问题,并通过对太阳轨迹的运行趋势进行预测,自傲控制流程中嵌入同步跟踪模式,实现了精确性与稳定性的兼容。
对光纤输出光谱进行的定量检测结果表明,光纤光导系统输出光功率谱密度与太阳光具有良好的相似度,其色品坐标、显色指数和主波长参数也与太阳光接近,可在特定场合

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

matlab最快最强的核密度估计代码，容易上手

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。