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。

锈铁一种计算单词错误率的简单锈程序。
这是我了解Rust的学习过程的一部分。
另外，我想看看与诸如Python之类的解释器语言相比，Rust的速度要快多少。
python-equivalent/wer.py文件具有用Python编写的完全相同的算法。
单词错误率（WER）是一种评估语音转文本系统性能的方法。
它考虑了在预测文本（ASR系统的输出）和基本情况（手动转录的文本）之间需要插入/删除或替换多少个单词。
在我的实现中，我将从每个单独的句子中返回平均WER。
依存关系clap="2.33.3"用于命令行解析。
cute="0.3.0"，cute="0.3.0"循环。
用法通过运行目录中的cargobuild构建项目（或cargobuild--release，以避免在运行cargorun...时重新编译代码）。
如果您使用了--release标志，

有向网络平均路径长度matlab代码，自己编的，希望有用

考勤管理系统毕业设计及论文本次单项工程设计为龙首局未央综合大厦办公楼A座FTTB-B布线新建工程一阶段设计，包括户内布线。
未央综合大厦办公楼A座位于未央路与政法巷十字东南角，为1栋办公楼，有办公点位889个。
本次工程需解决用户的语音业务和数据业务，计划上联到龙首局OLT（中兴，EPON），采用中兴C类ONU解决语音业务，采用两根五类线入户方式，户内安装单口信息插座。
本工程总投资362135.71元，新建信息点1815个，平均每个信息点200元。

学生信息管理系统源码和报告要求一个简单的界面系统，可实现对界面内显示的功能进行使用，并且用完后可重新返回界面。
主要功能一共有9项：0返回。
1.编辑学生信息。
2.显示学生信息。
3.查询学生信息。
4.更新学生信息5.添加学生信息。
6.删除学生信息。
7.计算学生成绩。
8显示学生名次。
输入学生信息：输入信息包括学生姓名，性别，学生ID,以及学生考试的两门课的成绩。
显示学生信息：显示用户所输入所有的学生信息。
查询学生信息：查询已入录的信息，要求有按姓名查找和按ID查找两种方式。
更新学生信息：添加学生信息：入录新的学生信息。
删除学生信心：删除指定学生的信息。
计算学生成绩：计算学生两门课的成绩，计算总分和平均成绩。
显示学生名次：对学生的总成绩进行排名，并且按照成绩从高到低的输出。
返回：返回上一层界面要求一个简单的界面系统，可实现对界面内显示的功能进行使用，并且用完后可重新返回界面。
主要功能一共有9项：0返回。
1.编辑学生信息。
2.显示学生信息。
3.查询学生信息。
4.更新学生信息5.添加学生信息。
6.删除学生信息。
7.计算学生成绩。
8显示学生名次。
输入学生信息：输入信息包括学生姓名，性别，学生ID,以及学生考试的两门课的成绩。
显示学生信息：显示用户所输入所有的学生信息。
查询学生信息：查询已入录的信息，要求有按姓名查找和按ID查找两种方式。
更新学生信息：添加学生信息：入录新的学生信息。
删除学生信心：删除指定学生的信息。
计算学生成绩：计算学生两门课的成绩，计算总分和平均成绩。
显示学生名次：对学生的总成绩进行排名，并且按照成绩从高到低的输出。
返回：返回上一层界面

%用遗传算法进行简单函数的优化clearbn=22;%个体串长度inn=50;%初始种群大小gnmax=200;%最大代数pc=0.75;%交叉概率pm=0.05;%变异概率%产生初始种群s=round(rand(inn,bn));%计算适应度,返回适应度f和累积概率p[f,p]=objf(s);gn=1;whilegn＜gnmax+1forj=1:2:inn%选择操作seln=sel(s,p);%交叉操作scro=cro(s,seln,pc);scnew(j,:)=scro(1,:);scnew(j+1,:)=scro(2,:);%变异操作smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm);smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm);ends=smnew;%产生了新的种群%计算新种群的适应度[f,p]=objf(s);%记录当前代最好和平均的适应度[fmax,nmax]=max(f);fmean=mean(f);ymax(gn)=fmax;ymean(gn)=fmean;%记录当前代的最佳个体x=n2to10(s(nmax,:));xx=-1.0+x*3/(power(2,bn)-1);xmax(gn)=xx;gn=gn+1endgn=gn-1;%绘制曲线subplot(2,1,1);plot(1:gn,[ymax;ymean]);title('历代适应度变化','fonts',10);legend('最大适应度','平均适应度');string1=['最终适应度',num2str(ymax(gn))];gtext(string1);subplot(2,1,2);plot(1:gn,xmax,'r-');legend('自变量');string2=['最终自变量',num2str(xmax(gn))];gtext(string2);

Androidstudio3编译运行成功。
主要内容为通过手机gps获取经纬度数值，设置sqlite数据库，可以将获取的经纬度保存在数据库中，做了简单的数据滤波，可以求得一点的平均经纬度，并获取该点的其他值与均值的距离，从而观察经纬度的精确度。

GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
————————————————版权声明：本文为CSDN博主「NamelessCotrun无名小哥」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684

word文档中贴有MIMO功率分配注水原理算法的Matlab程序，以及仿真结果，简单介绍了一下注水原理和平均功率分配算法下的信道容量公式

学生信息管理系统V6.0：设计一个学生信息管理系统，包括学生成绩信息数据的求和、排序、查找、模糊查找、分类统计、输出、读写文件等基本操作，要求编程实现如下菜单驱动的学生信息管理系统：（1）录入每个学生的学号、姓名、学院和各科考试成绩；
（2）计算每个学生的总分和平均分；
（3）计算每门课程的总分和平均分；
（4）计算每个学院的学生人数；
（5）按每个学生的总分由高到低排出名次表；
（6）按姓名的字典顺序排出成绩表；
（7）按学号查询学生排名及其考试成绩；
（8）按姓名查询学生排名及其考试成绩；
（9）模糊查找：打印出学号以用户输入的数字开头的学生的信息；
（10）按A（90~100）、B（70~89）、C（0~69）3个类别，对每门课程分别统计每个类别的人数以及所占的百分比；
（11）输出每个学生的学号、姓名、学院、各科考试成绩，以及所有课程的总分、平均分、排名；
（12）将每个学生的记录信息写入文件；
（13）从文件中读出每个学生的记录信息并显示；
(14)结束程序。

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。