题目九.数字时钟设计一个能显示日期、小时、分钟、秒的数字电子钟，并具有整点报时的功能。
由晶振电路产生1HZ标准的信号。
分、秒为六十进制计数器，时为二十四进制计数器。
可手动校正时、分时间和日期值。

设计并实现一个设计并实现一个工资管理系统，其中有三类人员：经理、技术人员、推销人员。
他们的月薪分别为：经理：8000元/月；
技术人员：100元/小时；
推销人员：销售额4%提成。
人员基本信息包括：姓名、个人编号、月薪总额。

一、创设情境，引入新课。
1.（课件出示2）课文摄影插图，同时放激烈的炮声录音。
2.教师讲述：这是抗日战争时期，我八路军野战医院紧张抢救伤员的情景。
看，这位外国医生不顾个人安危，正在为伤员做手术，他说：“手术台是医生的阵地”（板书：手术台就是阵地）。
（课件出示1）课文题目。
3.鼓励学生齐读课题后进行质疑，教师板书有价值的问题。
4.请同学们认真地阅读课文，到课文中去寻找问题的答案。
二、阅读课文，探究初成。
1.学生用自己喜欢的方式读课文，自学生字新词。
（注意读准生字字音，画出本课的生字词，画出自然段序号。
）2.检查学生自学情况（1）指名让学生按小节读课文并纠正读音。
（课件出示3）dòubànɡēndàixuèchèxiǎnwǎliánxùnsùduómiǎo斗棒恩大血撤险瓦帘迅速夺秒自由读，指名读。
纠正读音：注意读准平舌音“速”，翘舌音“撤”，前鼻音“恩、迅”，后鼻音“棒”。
多音字“斗”在“战斗”中读dòu,还有一个读音“dǒu”,组词为“斗笠”；
“大”在“大夫”中读dài,还有一个读音是“dà”，组词为“大小”。
3.识记生字形近字比较：捧—棒头—斗脸—险吵—秒讯—迅熟字加偏旁（部件）：恩：因+心血：丿+皿速=束+辶4.结合前面所提的问题，初步感知课文内容。
（1）知人物：本文写的是把手术台当作阵地的白求恩大夫的感人事迹。
（2）知情节：抗日战争时期在齐会战斗中，白求恩大夫在形势越来越危险的情况下，把手术台当作阵地，忘我地坚持为伤员做手术，连续工作69个小时。
（3）检查生字词的学习：注意多音字的读音，注意区分形近和同音字。
5.简介白求恩。
（课件出示4）

周洋，360手机助手技术经理及架构师，负责360长连接消息系统，360手机助手架构的开发与维护。
不知道咱们群名什么时候改为“Python高可用架构群”了，所以不得不说，很荣幸能在接下来的一个小时里在Python群里讨论golang....360消息系统更确切的说是长连接push系统，目前服务于360内部多个产品，开发平台数千款app，也支持部分聊天业务场景，单通道多app复用，支持上行数据，提供接入方不同粒度的上行数据和用户状态回调服务。
目前整个系统按不同业务分成9个功能完整的集群，部署在多个idc上（每个集群覆盖不同的idc），实时在线数亿量级。
通常情况下，pc，手机，甚至是智能硬件上的36

基本要求1)设计一个有“时”、“分”、“秒”（23h59m59s）十进制显示，“秒”使用发光二极管闪烁显示，同时成为小时与分钟的显示分隔。
2)具有校时电路，对当前时间进行校时。
具有校时、校分、校秒功能。
3)用中小规模集成电路组成电子钟，并在实验箱上进行组装、调试。
4）画出框图和逻辑电路图，写出设计、实验总结报告。
4）选做a)闹钟系统b)整点报时功能。
在59分59秒时输出1000Hz信号，音响持续1秒，在1000Hz音响结束时刻为整点。
5）提示：由石英晶体振荡器、分频器、计数器、译码器、显示器和校时电路组成，石英晶体振荡器产生的信号经过分频器作为秒脉冲，秒脉冲送入计数器计数，计数结果通过“时”、“分”、“秒”译码器显示时间。

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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

809协议网关应用采用mina+spring架构，独立于其他应用，主要负责维护的tcp双通道链接、上行以及下行消息的解码、编码。
接入网关采用json消息通过MQ消息（支持ActiveMQ）队列与业务平台进行交互，能够无缝接入各种异构系统。
本网关应用已历经并通过多次交通部部标的检测，性能稳定，适用于车辆监控平台之间的实时数据交换，经测试在普通pc机上，单个网关应用可支持1000wGPS数据/小时的数据处理能力。

包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇，分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。

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。