1。
启动OPCClient.exe程序2。
选择菜单“OPC”-“Connect”3。
弹出对话框SelectOPCServer，含有三项内容:ServerName；
ServerNode；
Availableservers在Availableservers列表框中选择OPC服务“UN2004.OPCServer.1”，再点“OK”，连接成功后即可。
4.选择菜单“OPC”-“AddItem”，在弹出的对话框中主要关注Browseitems树形框以及右边的列表框，在Browseitems树形框中选择位号并其右的列表框中选择GV等项，而后点击"AddItem"即可。
此时可在程序的窗口中看到数据。
启动OPCClient.exe程序2。
选择菜单“OPC”-“Connect”3。
弹出对话框SelectOPCServer，含有三项内容:ServerName；
ServerNode；
Availableservers在Availableservers列表框中选择OPC服务“UN2004.OPCServer.1”，再点“OK”，连接成功后即可。
4.选择菜单“OPC”-“AddItem”，在弹出的对话框中主要关注Browseitems树形框以及右边的列表框，在Browseitems树形框中选择位号并其右的列表框中选择GV等项，而后点击"AddItem"即可。
此时可在程序的窗口中看到数据。
2025/10/10 0:42:36
149KB
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河北工业大学编译原理实验报告以及源程序，成绩为优秀，采用了三种方法实现词法语法语义程序，编写了附加实验内容，内容十分详细，仅供学习交流之用。
2025/10/9 21:57:17
7.61MB
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概述：基于simulink的16QAM调制仿真。
资源内容：1.QAMsimulink仿真相关代码及模块文件2.关于该仿真代码的分析与介绍（PPT）
资源内容：1.QAMsimulink仿真相关代码及模块文件2.关于该仿真代码的分析与介绍（PPT）
2025/10/9 21:27:21
347KB
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链接：https://pan.baidu.com/s/1NixW49kIXjD6hyXY2UJORg提取码：ohrz复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
2025/10/9 12:45:03
1.69MB
1
首先完整的内容应该是实现java解析wsdl文档获取方法与参数，然后使用soapui发送soap请求获取返回值并解析，而且基本可以解析主流webservice框架生成的wsdl
2025/10/9 12:51:27
12KB
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GT21L16S2W全字库，查找函数适用，单独每个字库独立生成bin,配合文件系统，可以直接读取bin内容到相应字库，可以提代HZ16x16,HZ12x12,GB2312_8x16,GB2312_6x12,Arial12,ASCII6x16,ASCII6x12,ASCII5x7,ASCII7x8,等信息让点阵屏显示，并有Unicode与GOEMCP(GBK),同时也把查表内容生成bin,减少flash占用，对应表内容生成对应bin
2025/10/9 6:08:06
992KB
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ArcGISEngine二次开发入门及实例操作。
总结了武大老师GIS工程开发综合实习的内容，详实而又透彻，值得初学者认真研读。
一起努力共同进步。
总结了武大老师GIS工程开发综合实习的内容，详实而又透彻，值得初学者认真研读。
一起努力共同进步。
2025/10/9 2:14:35
21.24MB
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在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。
2025/10/8 10:19:25
615KB
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opencv4.0.1+contrib+vs2017_x64，已经打包openc_world，contrib部分内容亲测可用，SIFT等特征正常使用
2025/10/8 0:09:49
49.06MB
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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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