BigSQL,是IBM依托其在RDBMS领域多年的技术积累，并结合当前大数据领域许多先进技术推出的SQL-on-Hadoop产品。
与市场上其它产品如Hive不同，BigSQL通过在Hadoop上运行大规模并行处理(MPP)SQL引擎来替代MapReduce，极大地提高了查询速度。
BigSQL以其无与伦比的SQL兼容性、丰富的企业及

针对传统的二次混频式激光测距仪鉴相精度不高，难于消除系统误差等问题，提出了正交混频相位激光测距法，利用成熟的正交调制技术进行激光光强的幅度调制，提高了基于二次混频原理的激光测距仪的鉴相精度，并且通过改变低频信号相位来获得两个相对很小的频差，易于消除系统附加相移，大大简化了二次混频式激光测距仪的硬件设计。
详细阐述了基于正交混频相位测距方法的激光测距原型机设计要点。
系统原型机设计方案采用了集成度很高的正交调制芯片完成，结构紧凑没有冗余元件。
原型机实验精度达到±1.52mm，在62.5MHz频点下测相精度达到0.042°，并且可以很方便地通过加入多频调制的方法大大提高测量距离，是采用二次混频法进行相位激光测距的优秀解决方案。

1、了解最优滤波器的理论与应用，能够利用最优信号处理的方法，根据采样数据进行分析，设计出合理的最优滤波器；
2、熟悉消除工频干扰信号的处理方法，掌握基本的干扰抑制模型；
3、能够根据最小均方滤波器和维纳滤波器原理设计和计算出最优滤波器的权值向量；
4、探究设计出的滤波器受到的主要影响因素的干扰

一步解决其他程序非法关闭时的残留图标：引入文件中的dll文件在你的程序中调用：RefreshSystemTray.RefreshSysTray.SysTray.Refresh();//消除死亡托盘图标期望能帮到大家@@~~

提出了一种用于医学图像消噪的新型的小波阈值函数。
改进的阈值函数是将两种常见的软、硬小波阈值函数相结合并加以改进，使其兼具了两者的滤波消噪特性。
同时将改进的小波阈值函数应用在医学图像图像处理中，用于消除医学图像的噪声干扰，并利用仿真实验与软硬阈值函数作对比，从效果图和实验数据分析验证了其优势。

对现有的GPU体位移流水线结构进行了深入地分析，为消除流水线速度变化，采用自适应数据划分剔除算法对体数据进行子划分，剔除除实验结果表明加速算法能有效提高流水线实际吞吐率，与原始算法分类，加速算法节省了40％〜60％的投放时间。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

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(转载)常常看到坛子里的朋友们专研和讨论SAP某一个功能的配置和用法，精神可嘉。
某项具体功能地实现，的确是顾问的基本功，但如果要从SAP业务顾问提升到另一个层次，无论是方案架构师、项目经理，还是管理咨询、业务流程专家（BPX,BusinessProcessExpert），都需要对企业架构、组织功能和业务流程等内容有一个全面而系统地认识和理解。
高度决定视野。
仔细想来，企业之间的竞争，不仅是客户、供应商、资金等外部资源的竞争，企业内部的业务流程竞争才是成败的关键。
每一个成功的企业背后，一定有一套优于竞争对手的业务流程，丰田之道就是一个很好的案例。
因此，个人以为，在实施SAP系统时，应该花更多的精力专注于端到端(End-to-End)业务流程地设计和优化上，尽可地消除业务流程中非增值的活动，而不是简单地用配置和二次开发来满足用户体验或无关大局的功能。
增值与不增值最简单的判断依据就是看客户是否愿意为这一生产活动付钱。
当然这并不是唯一标准，例如QA本身并不产生增值，理论上可以省去，但在实践中还是必不可少的，因为流程的主体——人，毕竟不是精密的机器。
最基本的端到端的业务流程包括：定单到收款(Order-to-Cash)采购到付款(Purchase-to-Pay)计划到制造(Planning-to-Manufacturing)会计到报告(Accounting-to-Reporting)招聘到退休(Recruiting-to-Retiring)也许将来按模块划分的SD、MM、PP、FI/CO顾问将会消失，取而代之的是业务流程专家。
最近，SAP公司在SDN上推出了BPX社区，体现了SAP对业务流程的重视。
SAPSolutionComposer就是一个很好的工具，通过预定义400多个最新的行业、跨行业以及基础构造和服务导图，帮助SAP顾问和客户对业务流程有一个共同的认识和描述；
快速定位客户的关键业务需求并与SAP商业套件中的解决方案相对应，清楚地界定项目范围；
即便是对于SAP的初学者或企业管理人员，也可以通过SAPSolutionComposer学习到跨国企业运作中的主要业务流程和了解SAP系统的概览。
（最新版的SAPSolutionComposer12M左右）

通过分析平行耦合微带线带通滤波器的电路结构,提出了一种消除滤波器带宽偏离指定设计带宽和在截止频率附近缓和通带内电压驻波比波动过大的方法.

使用西门子S7-200可编程控制器，设计了电梯的控制系统，包括轿内指令和厅外召唤信号的登记与消除、电梯的选层和定向、电梯的开关门运行、电梯上下行控制、电梯的指层控制等部分，实现了轿内与各层呼梯指令的记录、电梯运行方向和选层的控制，电梯上下行和自动开关门、电梯的指层控制等功能。
同时也使用了组态王6.53完成上位机对PLC控制电梯的仿真。

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。