对于歪斜拍照原始影像举行基于盘算机视觉的三维重修，也反对于导入像控点，举行高精度的重修。

使用汇编语言编写一个高精度的除了法运算，有源法度圭表标准代码

在目前繁杂收集聚类算法中，基于Laplace特色值的谱聚类方式具备大雅的数学实际以及较高的精度，但受限于该方式对于簇结构数目、规模等先验学识的依赖，难以实际使用。
针对于这一下场，基于Laplace矩阵的Jordan型变更，提出了一种先验学识的自动患上到方式，实现为了基于Jordan矩阵特色向量的初始松散。
基于Jordan型特色值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数以及初始松散下场实现为了高精度聚类算法。
该算法在多个数据群集的试验下场评释，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验学识的情景下，实现为了更高的聚类精度，验证了先验学识患上到方式的实用性以及正当性。

STM32F205多成果LCD时钟,部份资料,keil工程代码.adPCB文件,C#上位机USB批量传输lib-usb波及i2c接口的MPU6050姿态模块一阶二阶滤波,高精度ds3231RTC大容量SPIflash高成果STm32F2抑制器8080接口的240*320LCD展现器(ili9335)集成emwin使用抗锯齿实现表盘

做了1年多的竞赛，攒进去一套库，而后总结阐明晰一下，外面因此晚点原子库为底子，搜罗泰庆、优信、龙邱以及一些从网上大神的法度圭表标准外面借鉴，照常绝相比力全的库，适宜入门级使用哈，精度中下等，需要高精度高申请需要自己变更。

本繁难电路特色测试仪由AD9851频率剖析器、STC89C52RC主抑制器、LM324放大追寻器组成。
经由对于被测电路的实际盘算患上出放大倍数以及被测参数的实际值，进而付与高分说率AD芯片xpt2046举行数据收集，将收集到的数据分别与DDS输入的两路正交信号经由模拟乘法器举行乘法混频，经由低通滤波器患上到含有幅频特色与相频特色的直流份量，再由高精度A/D转换器传递给STC89C52RC主抑制器，由主抑制器对于所测数据举行阐发处置，最终测患上特定放大器电路的特色，进而分辨该放大器由于元器件变更而引起缺陷或者变更的原因，并同时经由LCD12864绘制响应的频幅特色曲线，从而实现对于被测电路的特色测试。

基于ＳＴＭ３２的高精度建议电子秤的代码实现，其中搜罗了，ＨＸ７１１，１２８６４，按键，线性拟合算法等。

三角自卷积窗的高精度电能计量算法三角自卷积窗的高精度电能计量算法

摘要：超声波测距是一种典型的非接触测量方式,应用非常广泛。
本文提出了一种基于STM32单片机的高精度超声波测距方案。
与传统单片机相比,STM32的主频和定时器的频率可以通过PLL倍频高达72MHz,高分辨率的定时器为高精度的测量提供了保证。
超声波的发射使用定时器的PWM功能来驱动,回波信号的接收使用定时器的输入捕获功能,开始测距时,定时器的开启将同时启动PWM和输入捕获,完全消除了启动发射和启动计时之间的偏差,提高了测量精度。
为使回波信号趋于稳定,设计了时间增益补偿电路(TGC),在等待回波的过程中随着时间的推移需要将放大器的增益值不断增大,通过实验获取不同距离需要设置的增益值,对应不同时间需要设置数字电位器的增量,并将该参数固化在单片机的FALSH中,在测距过程中,根据时间查询电位器增量表改变电位器阻值,实现回波信号的时间补偿,提高了测量的精度。
为了在减小盲区的同时而不减小测量范围,设计了双比较器整形电路分别处理近、远距离的回波信号,近距离比较器可以有效屏蔽超声波衍射信号从而减小了测量盲区。
传统的峰值检测方法大多通过硬件电路实现,设计较复杂,稳定性差。
本文通过软件算法对回波信号进行峰值时间检测。
不只简化了电路,降低了成本,而且提高了系统的稳定度。
经研究表明,该系统测量精度达到了lmm,盲区低至3cm,量程可达500cm。
本系统在近距离测试时,系统的精度较理想,可作为停车时的倒车雷达使用,也可以用于液面检测(油箱液位),还可以用于自动门感应,机器人视觉识别等。
如果多使用几个测距仪,将这些集成一个大系统,那么整个大系统可用于定位避障。

针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问题，提出了一种基于白光ＬＥＤ的可见光室内定位方法。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。

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。