提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
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最近经理通知要做项目了，让我选型一个LCD开始试着做下。
这是我用仿真实现的一个smt32的硬件SPI1来驱动的ST7735R，难度挺小的，因为大部分的代码LCD的厂商已经给我们提供了，我们次要修改成硬件SPI来驱动就好了。
此次仿真上面有2个问题，不知道是代码的问题还是仿真图上的问题。
第一个问题是仿真运行时有时会出通信数据传输问题，导致指令越界仿真报警，这个可能是SPI不稳定导致的；
第二个问题是在改用SPI2或者SPI3来驱动没有任何反应，猜测是代码时钟没开对或者仿真图上面还要加上具体晶振。
代码工程和仿真工程都已压缩打包，可放心下载。
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这是我用仿真实现的一个smt32的硬件SPI1来驱动的ST7735R，难度挺小的，因为大部分的代码LCD的厂商已经给我们提供了，我们次要修改成硬件SPI来驱动就好了。
此次仿真上面有2个问题，不知道是代码的问题还是仿真图上的问题。
第一个问题是仿真运行时有时会出通信数据传输问题，导致指令越界仿真报警，这个可能是SPI不稳定导致的；
第二个问题是在改用SPI2或者SPI3来驱动没有任何反应，猜测是代码时钟没开对或者仿真图上面还要加上具体晶振。
代码工程和仿真工程都已压缩打包，可放心下载。
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2018/7/18 12:57:15
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通信原理课程设计报告（ASKFSKPSKMatlab仿真--数字调制技术的仿真实现及功能研究）报告一切搞定，只写名字了程序下载地址：http://download.csdn.net/source/1921154
2017/2/27 4:42:56
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Vivado设计流程：引见了如何基于Vivado工具，利用VerilogHDL创建Vivado工程以及综合、仿真、实现和FPGA下板。
2021/2/12 17:51:52
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个人一个星期学会uc/os-II的过程，uCos-II真心不难，学它可以让你对51的认识有个质的飞跃！同样对你写程序的规范有很大很大的改进，但是因为关于这个方面实践的视频教程太少或是太笼统，所以准备录制根据51单片机学习uCos-II的全程视频教程^_^，完全可以在proteus上仿真实现，也可以在51单片机上运行，无需实验板即可学会uCosII^_^。
2019/4/20 10:36:43
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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
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