基于广义的惠更斯-菲涅耳原理得到的部分相干电磁涡旋光束经光阑透镜聚焦后的传输方程,研究了聚焦场几何焦平面附近的光强分布和相干度分布。
结果表明,部分相干电磁涡旋光束的拓扑荷数、截断参数、归一化相干长度均会影响聚焦场的涡旋暗区域的大小和相干度分布,可以通过选择合适的参数值获得所需的涡旋暗区：涡旋暗区域的大小随着拓扑荷数和归一化相干长度的增大而增大,其涡旋亮环的最大强度的位置随着归一化相干长度和截断参数的减小而向光阑处移动。
此外,聚焦场的有效相干长度随着归一化相干长度和拓扑荷数的增加而减小;并且随着传输距离的增大,有效相干长度越大。

CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel

针对高光谱图像特征利用不足和训练样本难以获取的问题,提出了一种具有多特征和改进堆栈稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。
采用流形学习获得高光谱图像的低维数据结构,并提取高光谱图像的光谱特征、具有空间信息的局部二值模式(LBP)特征及拓展多属性剖面(EMAP)特征。
利用主动学习查询特征性强的未标记样本并将其标记,利用融合空谱联合信息的样本训练堆栈主动稀疏自编码神经网络并用Softmax分类器对其分类。
Indianpines数据集的总体分类精度达到98.14%,PaviaU数据集总体分类精度达到97.24%。
实验结果表明,该算法分类精度高,边界点分类效果更好。

疯狂的该项目是使用版本10.0.7生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest以通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e以通过执行端到端测试。
进一步的帮助要获得有关AngularCLI的更多帮助，请使用nghelp或查看。

【原书名】CommunicationSystemsFourthEdition【原出版社】JohnWiley【作　　者】（加）SimonHaykin[同作者作品][作译者介绍]【译　　者】宋铁成[同译者作品]徐平平徐志勇等【丛书名】国外电子与通信教材系列【出版社】电子工业出版社【书号】7505382543【出版日期】2003年10月【开本】16开【页码】719【版次】1-1【内容简介】本书对通信系统的基础理论和关键环节进行了深入分析，力图让学生在讨论中领会通信的精髓。
全书首先给出通信系统的梗概及需要研究的关键技术，接着分章详细讨论了随机过程、连续波调制、脉冲调制、基带脉冲传输、信号空间分析、带通数据传输、扩频调制、多用户无线通信、信息论基础以及差错控制编码等。
各章都附有大量习题，便于学生实践掌握。
书中还给出了很有价值的附录，包括概率论、信号和系统描述、贝叶斯函数、超几何分布函数汇总、密码学方面的介绍以及一些有用的表格等。
全书强调通信理论的统计基础，并给出了用MATLAB模拟的8个计算机实验，这些实验几乎覆盖了各章节的主要内容，形成了独特的通信理论“软件实验室”。
【编辑推荐】随着微电子技术、计算机技术、激光技术、卫星与光纤等相关信息技术的发展，特别是计算机与通信的有机结合，现代通信正经历着一场变革。
在这场变革中，各种新技术、新手段、新业务、新系统层出不穷，现代通信的内容也日趋丰富。
在通信新技术不断产生，新需求逐步扩展的背景下，建立在多网互连互通、多个系统集成、多种技术综合应用基础上的一体化通信、全球个人通信迅速发展，这就要求通信技术工作者和通信工程等专业的学生不仅深入学习本专业的典型通信系统，还要全面学习和了解目前广泛应用的各种现代通信系统，以全面、系统地了解现代通信的目的。
本书正是为了实现这一目的而编写的。
作者介绍：SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者，加拿大皇家学会院士，IEEE会士，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，现任加拿大麦克马斯特大学教授，在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。
他曾经获得IEEEMcNaughton奖章，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多种标准教材。
目录第1章随机过程1.1简介1.2随机过程的数字定义1.3平稳过程1.4均值、相关函数和协方差函数1.5遍历过程1.6随机过程通过一个线性时不变滤波器1.7功率谱密度1.8高斯过程1.9噪声1.10窄带噪声1.11基于同相和正交分量的窄带噪声表示法1.12基于包络和相位分量的窄带噪声表示法1.13正弦信号加窄带噪声1.14计算机实验：平衰落信道1.15总结与讨论注释与参考习题第2章连续波调制第3章脉冲调制第4章基带脉冲传输第5章信号空间分析第6章通带数据传输第7章扩频调制第8章多用户无线通信第9章信息论基础第10章差错控制编码附录1概率论附录2信号与系统简述附录3贝塞尔函数附录4汇合型超几何函数附录5密码学附录6表格术语表参考文献索引

PD数据库由训练和测试文件组成。
培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。
从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数​​字，单词和短句）。
从每个语音样本中提取一组26个线性和时间-基于频率的特征。
由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。
在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。
在收集这个数据集的过程中，28名PD患者被要求分别只说出持续元音'a'和'o'三次，共计168次录音。
从该数据集的语音样本中提取相同的26个特征。
这个数据集可以作为一个独立的测试集来验证在训练集上获得的结果。

为进一步提高无线中继网络的信息传输速率，提出了一种基于复数域网络编码的有效下行传输方案。
不同于传统的信息传输方案，该下行传输方案采用时间维复数域网络编码，中继节点对接收到的多个时隙的信源符号进行复数域网络编码并将编码符号同时发送给用户节点。
用户节点接收到所有中继节点的编码符号，采用联合最大似然多用户检测恢复信源符号。
性能分析和仿真结果表明，该下行传输方案的符号错误概率明显低于传统中继传输方案，且该方案将获得更高的信息传输速率和网络吞吐量。

哈工大高频课程设计，接收发射调幅装置，1中波发射机系统 发射机包括三个部分：高频部分，低频部分和电源部分。
高频部分一般包括主振荡器、缓冲放大、中间放大、功放推动级与末级功放。
主振器的作用是产生频率稳定的载波。
为了提高频率稳定性，主振级可以采用西勒电路，并在它后面加上缓冲级，以削弱后级对主振器的影响。
低频部分包括声电变换、低频电压放大级、低频功率放大级与末级低频功率放大级。
低频信号通过逐渐放大，在末级功放处获得所需的功率电平，以便对高频末级功率放大器进行调制。
电源部分需要采用稳压电源，以减少对系统稳定性的影响。

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

《Signaltap使用手册》深度解析与应用指南在当今高速发展的电子设计自动化(EDA)领域，Altera公司推出的SignalTapII逻辑分析器为工程师们提供了一种强大的调试工具，帮助他们在无需额外I/O引脚的情况下，实时监测FPGA内部信号的状态。
本文将基于《Signaltap使用手册》的核心内容，深入探讨SignalTapII的功能特性、工作原理及其在设计流程中的应用策略。
###设计调试利器：SignalTapII逻辑分析器SignalTapII是Altera为其QuartusII软件包量身定制的一款功能强大的逻辑分析工具。
它能够捕捉并存储FPGA内部节点或I/O引脚状态的数据，无需外部设备介入或修改设计文件，即可实现对内部信号状态的精准监测。
这种非侵入式的监测方式极大地提高了设计调试的效率与准确性。
###设计流程概览####设计流使用SignalTapII逻辑分析器SignalTapII的设计流主要包括配置分析器、定义触发条件、编译设计、编程FPGA以及读取和分析数据等步骤。
整个过程紧密相连，旨在确保用户能够顺利地从设计阶段过渡到调试阶段，最终获取到有价值的信号数据。
####SignalTapII逻辑分析器任务流在具体操作层面，SignalTapII的任务流涵盖了信号选择、触发条件设置、采样率调整、数据存储及数据分析等环节。
用户可以通过QuartusII界面直观地进行这些操作，使得信号分析工作变得更加高效且便捷。
###配置SignalTapII逻辑分析器配置SignalTapII时，首先需要确定所需监控的信号列表，接着设置相应的触发条件，最后根据设计需求调整采样率。
这一系列操作均需在QuartusII环境中完成，确保了设计的一致性和完整性。
###定义触发条件触发条件是SignalTapII逻辑分析的关键环节之一。
通过定义特定的信号组合或事件，可以精准捕获感兴趣的信号状态变化。
这不仅有助于提高数据采集的针对性，同时也为后续的问题定位提供了有力支持。
###编译设计在完成了SignalTapII的配置后，接下来便是将设计进行编译。
这一过程会将所有的配置信息嵌入到FPGA的设计文件中，确保在硬件运行时能够正确地执行信号捕捉任务。
###总结SignalTapII逻辑分析器作为AlteraQuartusII软件的重要组成部分，其在设计调试方面的贡献不容小觑。
通过提供一套完整的工作流程，它不仅简化了FPGA内部信号的监测过程，还大幅提升了问题诊断的效率。
对于从事FPGA设计与开发的工程师而言，熟练掌握SignalTapII的使用方法，无疑将大大增强其在项目实施中的竞争力。
以上仅为《Signaltap使用手册》部分内容的概述，更多详细的操作指导与案例分析，请参考官方文档或相关技术论坛，以获得更加全面和深入的理解。

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。