HI600E系列为通用电化学测量系统。
下图为仪器的硬件结构示意图。
仪器内含快速数字信号发生器，用于高频交流阻抗测量的直接数字信号合成器，双通道高速数据采集系统，电位电流信号滤波器，多级信号增益，iR降补偿电路，以及恒电位仪／恒电流仪（660E）。
电位范围为±10V，电流范围为±250mA。
电流测量下限低于10pA。
可直接用于超微电极上的稳态电流测量。
如果与CHI200B微电流放大器及屏蔽箱连接，可测量1pA或更低的电流。
如果与CHI680C大电流放大器连接，电流范围可拓宽为±2A。
CHI600E系列也是十分快速的仪器。
信号发生器的更新速率为10MHz，数据采集采用两个同步16位高分辨低噪声的模

本文旨在通过设计一款分布式电网动态电压恢复器模拟系统装置，解决电力设备运行过程中电压暂降或中断情况下的动态电能安全问题。
装置采用"直流-交流"及"交-直-交"双重结构，控制系统采用TMS320F28335为控制核心，采用规则采样法和DSP片内EPWM模块功能实现SPWM波，经过软硬的设计，经测试本装置在PFC环节，功率因数基本接近1；
SPWM调制算法近似性引入的误差、直流侧电压波动、检测电路及AD转换器的误差小。
开机自检、输入电压欠压及输出过流保护，在过流、欠压故障排除后能自动恢复。

如上图所示，12V适配器电源降压了两次。
网上查了MP2359的资料，说是降压转换器，既然都是降压，为什么要先通过MP2359降为5V，再用AMS1117-3.3降为3.3V呢？能不能用一块芯片直接将12V降成3.3V？MP2359除了降压还有什么其他的作用吗？

基于小波阈值对语音信号进行降噪处理（MATLAB实现）实现了两种传统阈值，一种改进阈值，还包括三种阈值降噪效果对比

这个课题是用matlab做的多人场景的人脸识别。
先预处理，人脸定位，分割，训练，PCA降维求出协方差矩阵，人脸特征值，然后每个测试的人脸分别进行矩阵求列，作差对比，结果最小的就是目标人脸，输出识别结果，这个设计有可视化GUI用户操作界面，是个创新类课题。
欢迎交流。

详细讲解阻尼减振机理，提供阻尼设计方法和实际工程应用实例

提出了基于主振荡功率放大(MOPA)结构的皮秒光纤激光系统。
该系统将重复频率为29.87MHz的半导体可饱和吸收镜被动锁模光纤激光器作为种子源。
采用预放系统并结合声光调制器将种子源的重复频率降至574kHz。
MOPA结构基于棒状光子晶体光纤(PCF)，利用PCF大模场、高增益的特点直接对脉冲宽度为30ps的脉冲进行放大，有效抑制了自相位调制效应引起的光谱展宽。
研究结果表明，所提系统的5dB光谱线宽与光脉冲峰值功率成比例，该系统最终输出了近衍射极限、峰值功率为3.4MW的皮秒脉冲(输出功率为20W时，光束质量因子M2=1.01)，最高平均输出功率为21.86W，脉冲宽度为11.1ps，中心波长为1030.74nm，5dB光谱线宽为1.75nm。

android利用speex音频降噪，回声消除demo，提高音频播放质量

本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项，与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。
本文档编写日期2013-04-231、为什么要训练？sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。
中文的库是PTM或semi类型的，在java版sphinx中无法使用。
2、Sphinx的训练指哪些内容？在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念，如果你不想了解这些，请参考以下内容：a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic（下称这类文件为发音字典），在sphinx网站上可以下载，我们也包含了它。
下面是该文件的片断，它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。
昌chang昌北changbei昌必changbi昌都changdu昌赫changhea2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些，它们出现的频率如何由于开放式语音识别尚难实现，所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。
因此，针对特定的领域，告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。
a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音发音字典告诉sphinx每个字的标准读音，但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。
因此sphinx需要学习说话人的“口音”。
如果训练时的读者发音比较标准，则sphinx能“举一反三”，识别其他不那么标准的读者的语音。
推荐的做法是训练一些典型的口音：标准男、女声，童音，最后再考虑特定用户的口音。
3、如何准备训练内容所需的原料？需要准备两大内容：1)文本语料文件，2)语料录音文件。
文本语料文件给出2.a2中需要的内容，在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。
它以行为单位，给出了150个中文句子。
语料录音文件是根据文本语料文件，朗读它的每行/句话，保存到每一个语音文件即可。
语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的，在覆盖领域内名词的前提下，覆盖尽可能多的通用词汇。
4、训练环境及注意事项本文的训练软硬件如下：硬件：T60P笔记本，机器自带录音设备；
操作系统为Win732位。
软件：Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip，用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip，可进行录音和声音文件处理（如降噪），免费软件 FairStars.zip，可进行批量录音（V3.5绿色版） 文本编辑软件UltraEdit，UltraEdit-32.rar绿色版注意： 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑， 在编辑后，使用文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑)，指定文件中的中文使用utf8编码。
在保存前，设置格式如下： 换行符：UNIX终束符-LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式：UTF-8-无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车！ 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符，训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。
录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件，则在使用FairStars录音时作如下设定： 进入菜单和对话框选项-显示录音选项-编码-WMA， 设定：采样率（16000Hz）、通道（单声道）、比特率（16Kbps）5、训练步骤下面逐步从零开始进行训练5.1软件环境的安装将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\，即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi；
2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下

在二进提升方案相关理论的基础上,结合双正交性、消失矩性和对称性条件,提出一种构造提升双正交小波的新方法.此方法从二进小波出发,考虑小波所具有的特性,通过选取适当的提升参数,具体构造了具有紧支撑、对称性、高阶消失矩和速降性的提升双正交小波.

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。