STM32F103增量式编码器的采集以及处理程序，每隔0.1sec进入中断读取一次溢出值和当前脉冲计数，计算位移和速度。

生成一个状态个数大于100的马尔可夫链，状态之间的转移关系随机设定（例如某状态可以一步到达其他状态的比例为10%）1）将状态空间按常返性和互通性进行分解2）在1）的基础上对周期不可约马尔可夫链进行分解

2019年4月税收分类编码Excel版，新版税收编码自2019年4月1日起执行，普通商品税率从16%更新到13%，10%更新至9%。

由于sparkstreaming不支持从rocketmq中读取消息，本jar包是基于spark2.3.2和rocketmq4.2对官方源码进行编译的，有几个scala的bug已经解决。
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一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

【ADS】使用ADS软件进行仿真搭建了一个中心频率为2.45GHz，带宽为0.1GHz的微带线耦合带通滤波器可以自行更改为3阶，4阶带通滤波器【文件格式】文件格式为DXF

kurento的hello-world示例的jar包，如果您已经启动了kms，则可以执行此命令启动hello-world服务：java-Dkms.url=ws://192.168.133.206:8888/kurento-jarhelloworld-0.0.1-SNAPSHOT.jar

官网下载更新日期2018.12.3，包含poi-4.0.1.jar，poi-examples-4.0.1.jar，poi-excelant-4.0.1.jar，poi-ooxml-4.0.1.jar，poi-ooxml-schemas-4.0.1.jar，poi-scratchpad-4.0.1.jar；

SQL查询二2通过本实验使学生掌握多表查询、子查询以及基本数据操作二、实验内容使用实验一建立的银行贷款数据库和表，完成以下查询。
1-4是多表查询和子查询，5-11是数据操作查询经济性质为“国营”的法人在上海的银行贷款的信息，列出法人代码、银行代码和贷款日期，分别用多表连接和子查询两种方式实现。
查询在“建设银行上海分行”贷过款的法人名称，分别用多表连接和子查询两种方式实现。
查询在“工商银行北京A支行”贷款金额前三名（包括并列的情况）的法人的法人代码、法人名称和经济性质，分别用多表连接和子查询两种方式实现。
查询在“工商银行北京B支行”贷款、且贷款金额高于此银行的平均贷款金额的法人代码、贷款日期和贷款金额。
在银行表中插入如下数据：银行代码号为：B321B，银行名称为：建设银行上海B分行，电话为空值。
在法人表中插入如下数据：法人代码号为：E11，法人名称为：新法人，注册资金为：2350万元，经济性质使用默认值。
删除银行编号为“B321B”的银行信息。
删除2000年之前一次贷款金额最小的贷款记录。
删除从贷款日期到当前日期天数超过10年的贷款记录。
删除法人名称为“爱贝乐玩具有限公司”且贷款金额小于10万元的贷款记录，分别用子查询和多表连接两种方式实现。
将经济性质为“私营”的法人在“工商银行上海支行”贷款的所有贷款金额加5万元，分别用子查询和多表连接两种方式实现。
使用实验一建立的学生数据库和表，完成以下查询12-15是多表查询和子查询，16-20是数据操作查询计算机系年龄大于总平均年龄的学生的姓名和年龄。
查询计算机系年龄大于计算机系平均年龄的学生的姓名和年龄。
查询计算机系考试成绩小于总平均分的学生的学号、姓名。
将考试成绩最低的并且不及格学生的最低修课成绩改为60。
将数据库基础考试成绩最低的且成绩为不及格学生的数据库考试成绩改为60。
删除计算机系“计算机网络”课程的全部选课记录。
删除vb考试成绩最低的两个学生的vb考试记录。
对数据库考试成绩进行如下修改：如果成绩低于60分，则提高10％；
如果成绩在60到80之间，则增加6％；
如果成绩在80到95之间则提高4％，其他情况不提高。
对学分进行如下修改：如果是第1到第3学期开始的课程，则学分增加1分；
如果是第4到第6学期开设的课程，学分增加2分，其他学期开始的课程学分增加3分。
以下查询必须用子查询完成：查询男生年龄最大的学生的姓名和所在系。
查询选修了‘数据库基础’的学生的姓名、所在系。
s选修了第6学期开始的课程的学生的学号、姓名和所在系。
查询男生所修的课程的课程名。
查询年龄最小的学生所选的课程名。
三、实验报告将实验结果反映在实验报告中，并对实验中遇到的问题及解决方案、进行整理、分析总结，提出实验结论或自己的看法。

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。