《基于XILINXFPGA的OFDM通信系统基带设计》以无线局域网物理层标准IEEE802．11a为实例，研究如何在FPGA上实现一个OFDM通信系统的基带收发机。
《基于XILINXFPGA的OFDM通信系统基带设计》在系统地给出了收发机模块划分的基础上，对每个模块的算法和FPGA实现进行详细探讨，内容涵盖一个完整无线通信系统的绝大部分模块，包括扰码、编码、交织、OFDM调制／解调、帧同步、频偏校正、符号同步、采样时钟同步、信道均衡、viterbi解码等。
《基于XILINXFPGA的OFDM通信系统基带设计》所有模块均在Xilinx公司大学计划Spartan一3EStarterKit开发板上验证通过，随书光盘附所有ISE工程文件和Verilog源码。
,《基于XILINXFPGA的OFDM通信系统基带设计》适用于电子与通信行业的高校学生和公司研究人员，既可以作为高年级本科生和研究生的教学教材，也可以作为通信行业技术人员的参考书和培训教材。

完整的OFDM仿真。
基于matlab平台开发，包含了信道卷积编码，信道交织编码，导频，降PAPR矩阵变化，IFFT，定时同步，频率同步，解交织等等一系列的完整过程。

整个OFDM系统的实现程序，包括发送端的编码，调制（各种调制方式BPSK,QPSK,PSK...），映射，交织，IFFT，插循环前缀，串并转换以及接收端的去循环前缀，解交织，FFT，解调，解码等

FPGA可编程成逻辑器件设计OFDM。
加扰，交织，循环前缀，fft，映射，等核心关键技术。
内部附有源代码。

dea交织功能评估法度圭表标准，用于企业效益评估，AHP综合评估方式的松散使用等

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

收集教学这一现代教育本领，以收集信息传输量大、使用规模广、使用便捷、易于操作、交互性强的特色把课程配置由分学科按时变为多学科交织、综合性、总体化、多样化的学习，教学由原有的教学、演绎、总结等繁多的方式，变为相助交流、资源同享，同时看重教学内容综合性以及梦想性、现代性、实际性。

提出了一种普及混频器线性度的方式：付与交织差分的结构替换原有的混频器结构.改善后，输入信号的三次谐波会被消除了，混频器的三阶阻滞点也患上到改善.混频器责任电压1.8V，射频信号5GHz，电路付与0.18μmCMOS工艺，使用Agilent公司的先进方案体系ADS(advanceddesignsystem)对于电路举行仿真方案.仿真下场评释，经由改善后，混频器IP3普及3.5dB（线性度普及），转换增益普及4.8dB.

HTML五、CSS3与jQuery彷佛成为了尺度Web制作本领的黄金组合。
《HTML5+CSS3+jQuery使用之美》由韩国业余视觉方案师倾力孝顺其多年贸易网站方案与制作的从业阅历，经由八大贸易案例，以HTML5搭建结构、CSS3配置格式、jQuery实现动态使用这三者相松散的实际使用方式，详尽教学它们的新本领点，以及盛交使用热门的方案思绪与制作方式。
本领中间交织在实际操作中叙述，更便于读者在知道本领实际的同时明晰其使用实质。
《HTML5+CSS3+jQuery使用之美》案例残缺，跟学书中实例后，信托会使读者的网页方案与制作水平均有实质提升。
,《HTML5+CSS3+jQuery使用之美》适宜Web方案人员以及前端开拓人员浏览，也适宜作为相关培训用途的参考用书。

linux下通用的摄像头抓图法度圭表标准，v4l上直接交织编译，拷到开拓板运行就可

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。