机顶盒加密系统称之为条件接受系统（ContionalAccess），广电说的CA系统就是它了。
付费频道实际上就是CA加密的频道，必须经过广电授权才能够解密。
MPEG2码流经过通用加扰器加扰后，需要密钥进行还原，这个密钥就是CW（ControlWord）。
不同家CA的解密过程就是对CW复原，并把它传送到机顶盒解扰器

理由很简单，消息是一个分布式的低耦合通讯方案。
A发送一个消息到一个agent,B作为接受者去agent上获取消息。
但是A,B不需要同时到agent上去注册。
agent作为一个中转为A,B提供搞效率的通讯服务。

调频收音机的原理如上图所示，包括高频放大电路、混频电路、本振电路、中频放大电路、鉴频电路以及低频放大电路等。
主要技术指标如下：1、工作频率范围调频收音机的工作频率范围为88-108MHz，中频频率为10.7MHz。
2、灵敏度接收机接收微弱信号的能力称为灵敏度，一般用输入电压的大小来表示，接受的信号越小，灵敏度就越高。
一般生活中调频接收机的灵敏度为5-30uV。
3、选择性接收机从各种干扰信号中选出所需要的信号，或衰减不要的信号的能力称为选择性，单位用dB（分贝）表示，dB数越高选择性越好。
调频接收机中的中频抗干扰大于50dB。
4、通频带接收机的频率响应范围称为频率特性或通频带。
调频接收机的通频带一般为200KHz。
5、输出功率接收机的负载输出最大不失真（或非线性失真系数为给定值时）功率称为不失真功率。
输出功率应该≥100mW。

能输入窗口大小，传输的第一个字节号，能实现滑动窗口的动态滑动过程，发送方发送字节，接收方将按顺序接受的字节直接交给上层程序，错序的字节先储存在链表中，等到它之前的字节顺序到达后再一起交给上层程序。
之后发送窗口向前移动。
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脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

使用KinectforWindowsSDK2.0实现基本的手势识别（左右手分别上下左右和抓取共十个手势），然后将socket客户端将识别结果（手势类型，手势结束的坐标）发送到服务器端，服务器端接受到后打印到控制台窗口

本资源是基于开发平台VS2017开发的MFC串口通信上位机程序，,该程序debugx86编译平台，可自动识别串口并连接，接受发送数据。

控制台串口通讯程序可以输入16进制的字符然后接受到的数据以16进制的格式显示出来多线程异步控制台串口通讯类及其实例

1、爬取的网页存放在安装目录2、通过设置入口网址、线程、深度控制网页抓取3、系统采用python开发4、系统接受定制

为了在接受机端完成仿真，计算接收序列的自相关与互相关是必不可少的，而实际C++没有提供专门用于计算相关运算的函数，因此手动写了个代码，下网会有帮助。
如有更好实现，请私下交流。

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。