SVPWM的算法仿真模型，版本为MATLAB2016a，其中留意三角波的频率与峰峰值

分别以尿素、甘氨酸及二者一定比例混合体作为有机燃料，采用低温燃烧法快速合成了宽频谱红外上转换发光材料CaS∶Eu,Sm，反应时间为2～3min，产物为红色疏松多孔的超细粉末。
研究了燃料种类、燃料用量对于燃烧反应现象、燃烧产生的气体量及终产物表观形态的影响;研究了辅助氧化剂用量对于燃烧反应的影响。
X射线衍射(XRD)物相分析表明样品为面心立方CaS晶格结构。
光谱分析表明样品在800～1600nm之间具有宽频谱红外响应效应，上转换发光峰值波长位于655nm，对应于Eu2+离子的4f65d→4f7(8S7/2)跃迁。

2019电赛综合测评仿真利用综合测评板和若干电阻、电容元件，设计制造电路产生下列四路信号：1.频率为19kHz~21kHz连续可调的方波脉冲信号，幅度不小于3.2V；
2.与方波同频率的正弦波信号，输出电压失真度不大于5%，峰峰值（VPP）不小于1V；
3.与方波同频率占空比5%~15%连续可调的窄脉冲信号，幅度不小于3.2V；
4.与正弦波相交的余弦波信号，相位误差不大于5°，输出电压峰峰值（VPP）不小于1V。
各路信号输出必须引至测评板的标注位置并均需接1kΩ负载电阻（RL）,要求在引线贴上所属输出信号的标签，便于测试。

在北京大学200TW激光系统上，测量了经可编程声光色散滤波器不同程度光谱调制后放大器输出脉冲的频域分布，并设计了一个与脉冲中心波长、光谱宽度等参数相关的光谱调制函数拟合了实验测得的光谱数据。
该函数方式简单，适用于不同的激光系统。
对实验系统中种子脉冲经光谱调制后从放大器输出的光谱结果进行了数值模拟，对比研究了普通种子脉冲和光谱调制脉冲经放大器增益后时域空间内的物理性质；
讨论了光谱调制对系统最终输出脉冲峰值功率的影响。
结果表明：光谱调制会导致脉冲旁瓣的产生，降低系统输出脉冲的有效能量和飞秒对比度，系统输出脉冲为平顶光谱时，其有效输出峰值功率最大。

在北京大学200TW激光系统上，测量了经可编程声光色散滤波器不同程度光谱调制后放大器输出脉冲的频域分布，并设计了一个与脉冲中心波长、光谱宽度等参数相关的光谱调制函数拟合了实验测得的光谱数据。
该函数方式简单，适用于不同的激光系统。
对实验系统中种子脉冲经光谱调制后从放大器输出的光谱结果进行了数值模拟，对比研究了普通种子脉冲和光谱调制脉冲经放大器增益后时域空间内的物理性质；
讨论了光谱调制对系统最终输出脉冲峰值功率的影响。
结果表明：光谱调制会导致脉冲旁瓣的产生，降低系统输出脉冲的有效能量和飞秒对比度，系统输出脉冲为平顶光谱时，其有效输出峰值功率最大。

通过固相React法合成了一系列掺杂Eu3+的红色荧光粉MMgP2O7（M=Ca，Sr，Ba）。
X射线粉末衍射（XRD）分析证明了纯CaMgP2O7，SrMgP2O7和BaMgP2O7相的形成。
MMgP2O7（M=Ca，Sr，Ba）：Eu3+荧光粉的光致发光光谱在约400nm处显示出很强的激发峰，这与紫外发光二极管的特征发射（350-400nm）耦合。
CaMgP2O7：Eu3+，SrMgP2O7：Eu3+和BaMgP2O7：Eu3+荧光粉显示出强的发射带，分别在612、593和587nm处达到峰值。
由于Ba2+（0.142nm），Sr2+（0.126nm），Ca2+（0.112nm），Mg2+（0.072nm）和Eu3+（0.107nm）之间离子大小的差异，Eu3+离子有望替代CaMgP2O7中的不同位点。
，SrMgP2O7和BaMgP2O7晶格。

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

Micrel公司，LDO，3A峰值负载电流

以波动方程和受激拉曼散射（SRS）物质方程为基础，采用光种子法，建立了固体相干反斯托克斯拉曼频移器的归一化耦合波方程，研讨了晶体中反斯托克斯光转换效率。
在脉冲抽运条件下分析了归一化增益系数G、归一化相位失配系数ΔK以及一阶斯托克斯光种子的归一化光场振幅ψs0三个变量对固体相干反斯托克斯拉曼频移器的影响，并作出了一系列相应曲线，由所得曲线估算了各归一化变量的合理取值范围。
分析结果表明，在ΔK=0时，通过增大ψs0来打破拉曼增益抑制的影响，其转换效率峰值可达到44%。
而当ψs0较弱时，可选取合适的相位失配系数，反斯托克斯光转换效率可达40%。

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。