工控机变频用的PID运算，比较经典的算法，适合做dsp的工业控制学习和参考。

在精密测量、自动化装配和机器人等诸多领域,往往需要对圆形器件或图标进行识别和定位,而目前传统的检测方法是Hough变换,计算复杂,对资源需求大,且不利于实时控制.本文利用圆形几何对称的性质,采用基于颜色分类方法,提出一种非Hough变换的圆的检测方法,从而达到对彩色图像中圆形目标进行快速识别的目的.设计了算法的流程,编制了相应的圆识别程序,通过对足球机器人定位的验证,表明该算法具有运算速度快及对畸变的圆形目标适应性好等优点,为图像处理中圆目标的快速识别与定位提供了一种借鉴.

 提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法，通过对背景更新系数的改进，获取稳定准确的背景，再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。
实验结果表明，该算法能够较快反应环境的变化，准确地获得背景图像，提高运动目标检测的准确性。

这是学《编译原理》时的上机实验。
可实现对C语言的词法分析，关键字32个，包含了C的绝大部分运算、限界符，主要是对文件进行读、写操作，节省内存消耗，自以为是一个不错的词法分析程序。
运行环境为VC＋＋6.0。

列主元Gauss消去法是指在解方程组时,未知数顺序消去,在要消去的那个未知数的系数中找按模最大者作为主元.完成消元后,系数矩阵化为上三角形,然后在逐步回代求解未知数.列主元Gauss消去法是在综合考虑运算量与舍人误差控制的情况下一种较为理想的算法.本文档给出了算法描述及算法matlab代码实现。

介绍一种用Matlab软件编程实现图像联合变换相关识别的方法。
该方法利用Matlab软件的科学计算功能和强大的绘图功能,采用光学图像联合变换相关原理能快速实现图像的识别与筛选,并得到运算结果的二维与三维图,有利于实时图像判别,为图像识别的光机电一体化和小型化提供了理论依据和实现手段。
相关程序，并附相关文章

傅里叶变换运算类，C#代码，虚拟示波器频谱图傅里叶变换计算类，快速FFT算法，数字信号处理，频率分布计算。

vectorm(a,vector(b)); 这个语句中，标准vector创建了一个包含a个向量的向量， 其中每个向量中包含有b个整数。
这a*b个元素中都保存 着默认值0。
用这种方式可以轻松地返回一个数组或矩阵。

IDL使用界面编辑实现界面的简单可视化，包括打开（JPEG、Bmp、tiff等格式）、保存、退出、KL、图像增强（罗伯特、索伯尔变换）、边缘提取、直方图均衡化、对比度增强、波段运算等功能

好用的STM32F412工程模板STM32F412的新型大量数据获取模式（BAM），为数据处理进行了功耗优化，将DynamicEfficiency提升到了一个新的水平。
BAM允许通信外设实现批量数据交换，同时器件的其它部分（包括CPU）可保持在省电模式。
性能：在100MHz频率下，从Flash存储器执行时，STM32F412能够提供125DMIPS/339CoreMark性能，并且利用意法半导体的ART加速器实现FLASH零等待状态。
DSP指令和浮点运算单元扩大了产品的应用范围。
功效：ST该系列产品采用意法半导体90nm工艺，使用ART加速器和动态功耗调整功能，从Flash存储器执行指令，运行模式下可实现低至112µA/MHz的电流消耗。
停机模式下，功耗低至18µA。
集成度：STM32F412器件内置高达512至1024KB的Flash存储器和高达256KB的SRAM。
具备从48到144引脚各类封装。
4路USART，速度高达12.5Mbit/s5路SPI（I²S多路传输），速度高达50Mbit/s4个I²C，高达1Mbps2xCAN（支持2.0B）1个SDIO，运行于高达48MHz，所有封装都提供1个USB2.0OTG全速（FS）2个全双工I²S，最高32-bit/192kHz3个单工I²S，最高32-bit/192kHz2个数字滤波器，用于∑Δ调制器4个PDM接口，支持立体声麦克风速度高达2.4MSPS的12位ADC，14个定时器，频率高达100MHz的16和32位定时器硬件随机数发生器

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。