3.人体心电图信号在测量过程中往往受到工业高频干扰，所以必须经过低通滤波处理后，才能作为判断心脏功能的有用信息。
下面给出一实际心电图信号采样序列样本x(n)，其中存在高频干扰。
用1所计的滤波器对心电图信号采样序列x(n)进行仿真滤波处理，画出处理前后的信号波形。
下面给出一实际心电图信号采样序列样本x(n)，其中存在高频干扰。
用1所计的滤波器对心电图信号采样序列x(n)进行仿真滤波处理，画出处理前后的信号波形。
2025/3/11 2:05:15
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人体反应速度实验，对于电路的介绍。
这里介绍的人体反应速度测试器主要由4只数字电路芯片和10只LED等组成，可以测出人体对信号的反应时间，并将反应时间分为8段，段数越高反应速度越快，经常进行反应测试训练，可以逐步提高人体的反应速度。
反应测试器由开机延时、测试信号灯、时钟脉冲、减法计数、启动显示、停止控制等部分组成。
这里介绍的人体反应速度测试器主要由4只数字电路芯片和10只LED等组成，可以测出人体对信号的反应时间，并将反应时间分为8段，段数越高反应速度越快，经常进行反应测试训练，可以逐步提高人体的反应速度。
反应测试器由开机延时、测试信号灯、时钟脉冲、减法计数、启动显示、停止控制等部分组成。
2025/3/6 22:24:35
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AI人体引力报警系统---防攀爬报警围栏AI人体引力报警系统是新一代周界报警系统AI人体引力报警系统是南京业祥科技自主研发的新一代周界报警系统，系统涵盖了电子围栏、张力围栏、感应电缆、振动电缆、振动光纤等周界防护产品的优点，又兼具人性化、美观、节能环保、高精准度的特性，相信是国内外周界安防发展的必然趋势。
系统采用在围栏下方、上方或内部使用AI人体引力探测器，利用AI算法，能准确分辨人和物。
只要入侵者攀爬围栏（围墙），设备立即准确报警，报警率可达100%。
同时消除了人为扰动、物体攀附、大风、骤雨、动物冲撞等所带来的误报。
周界报警系统的误报问题是一直困扰使用者和各类接警中心（110）
系统采用在围栏下方、上方或内部使用AI人体引力探测器，利用AI算法，能准确分辨人和物。
只要入侵者攀爬围栏（围墙），设备立即准确报警，报警率可达100%。
同时消除了人为扰动、物体攀附、大风、骤雨、动物冲撞等所带来的误报。
周界报警系统的误报问题是一直困扰使用者和各类接警中心（110）
2025/2/10 8:34:32
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智能垃圾桶毕业设计论文，仅供参考。
本论文主要设计研究新型的智能垃圾桶电路，其主要特点是以STC89C52单片机为核心，实现一个自动感应垃圾桶系统的功能。
本文对每个模块逐一进行了研究，并对各种方案进行了全面的分析和论证，全面详细地论述了硬件电路的设计流程。
对本设计中人体感应模块、舵机工作原理及功能进行了详细的说明。
另外还介绍了51单片机软编写的流程：流程图编写的方法，以及开发环境Keil的使用介绍，下载软件的操作方法。
最后介绍了电子电路的基本调试步骤和调试中的注意事项，并演示了实物的操作。
本论文主要设计研究新型的智能垃圾桶电路，其主要特点是以STC89C52单片机为核心，实现一个自动感应垃圾桶系统的功能。
本文对每个模块逐一进行了研究，并对各种方案进行了全面的分析和论证，全面详细地论述了硬件电路的设计流程。
对本设计中人体感应模块、舵机工作原理及功能进行了详细的说明。
另外还介绍了51单片机软编写的流程：流程图编写的方法，以及开发环境Keil的使用介绍，下载软件的操作方法。
最后介绍了电子电路的基本调试步骤和调试中的注意事项，并演示了实物的操作。
2025/1/26 12:30:47
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是通过动态捕捉平台获取的人步态数据(MATLAB数据格式)，该数据与博文《[人体运动分析]关节中心的计算》内容相匹配(链接为https://blog.csdn.net/qq_44207723/article/details/112064823)
2024/12/18 4:04:21
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opengl的配置请自行google。
ComputerAnimation课的homework2，简单模拟了人体的行走，只有躯干（torso）和腿（legs），但HierarchicalObjectMotionControl的基本原理都有。
人体躯干的朝向为spline曲线的切线方向。
B-Spline和Catmull-romspline生成曲线请参考我上传的上一个资源：http://download.csdn.net/detail/thankfly/4621442如何实现朝向的正确需要构建新的坐标系，请参考CMU的link：http://www.cs.cmu.edu/~jkh/462_s07/assts/assignment2/asst2camera.html效果视频请点击https://www.youtube.com/watch?v=TPXZHCSRc8U
ComputerAnimation课的homework2，简单模拟了人体的行走，只有躯干（torso）和腿（legs），但HierarchicalObjectMotionControl的基本原理都有。
人体躯干的朝向为spline曲线的切线方向。
B-Spline和Catmull-romspline生成曲线请参考我上传的上一个资源：http://download.csdn.net/detail/thankfly/4621442如何实现朝向的正确需要构建新的坐标系，请参考CMU的link：http://www.cs.cmu.edu/~jkh/462_s07/assts/assignment2/asst2camera.html效果视频请点击https://www.youtube.com/watch?v=TPXZHCSRc8U
2024/11/13 8:25:42
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山梨酸钾是一种常用防腐剂，应用非常广泛，但食用过量会严重危害人体健康。
研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性，山梨酸钾水溶液荧光特征峰为λex/λem=375nm/485nm，山梨酸钾和橙汁的混合溶液除了存在此荧光特征峰，还有一个侧峰λex/λem=470nm/540nm。
在混合溶液中，橙汁和山梨酸钾的荧光特性相互干扰，加大了山梨酸钾浓度检测的难度。
为准确测定混合溶液中山梨酸钾的浓度，采用微粒群算法优化的误差逆向传播(PSO-BP)神经网络对其进行检测。
3组预测样本的平均回收率为98.97%，PSO-BP神经网络能够精确测定混合溶液中山梨酸钾的质量浓度范围为0.1~2.0g/L。
预测结果表明荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的方法能有效地检测山梨酸钾在橙汁中的浓度。
研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性，山梨酸钾水溶液荧光特征峰为λex/λem=375nm/485nm，山梨酸钾和橙汁的混合溶液除了存在此荧光特征峰，还有一个侧峰λex/λem=470nm/540nm。
在混合溶液中，橙汁和山梨酸钾的荧光特性相互干扰，加大了山梨酸钾浓度检测的难度。
为准确测定混合溶液中山梨酸钾的浓度，采用微粒群算法优化的误差逆向传播(PSO-BP)神经网络对其进行检测。
3组预测样本的平均回收率为98.97%，PSO-BP神经网络能够精确测定混合溶液中山梨酸钾的质量浓度范围为0.1~2.0g/L。
预测结果表明荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的方法能有效地检测山梨酸钾在橙汁中的浓度。
2024/10/25 21:48:04
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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。
2024-04-09 15:03
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