这是基于STM32单片机的CCD为传感器的循迹小车的源代码的压缩包，压缩包内的程序完整，算法较优，比赛获得过二等奖，能有效快速识别轨迹，在跑道直道加速，弯道减速。
采用PID调速。
CCD为传感器，识别跑道图像，STM32对图像分析处理，二值化等。
控制电机加减速度，舵机转度。
可供参考学习
采用PID调速。
CCD为传感器，识别跑道图像，STM32对图像分析处理，二值化等。
控制电机加减速度，舵机转度。
可供参考学习
2024/9/19 13:07:08
6.96MB
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ATLAB是处理数据后分析得出结果实用性较高的软件，其能够准确的将语音片段离散成新数据。
在MATLAB平台上来分析处理加噪声的语音信号，首先在MATLAB环境下利用计算机的录音设备对信号进行采集，将采集后的信号进行快速傅里叶变换。
滤波器的选用是最重要的，通过巴特沃夫滤波器设计完成低通滤波，通过切比雪夫滤波器设计完成高通滤波，然后就得到解析后的数字波形图像。
对得到的波形图像进行分析处理。
在MATLAB平台上来分析处理加噪声的语音信号，首先在MATLAB环境下利用计算机的录音设备对信号进行采集，将采集后的信号进行快速傅里叶变换。
滤波器的选用是最重要的，通过巴特沃夫滤波器设计完成低通滤波，通过切比雪夫滤波器设计完成高通滤波，然后就得到解析后的数字波形图像。
对得到的波形图像进行分析处理。
2024/9/6 18:07:13
1KB
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本资源带有源码和说明书。
EEG&ERP;数据分析处理软件是针对脑电数据(EEG)和事件相关电位(ERP)数据的处理分析程序。
本系统是采用MATLABR2016B编写的同时调用了部分EEGLAB的函数。
可实现对数据的读取，查看电极优选及预处理和分析。
也是一个GUI开发实例。
EEG&ERP;数据分析处理软件是针对脑电数据(EEG)和事件相关电位(ERP)数据的处理分析程序。
本系统是采用MATLABR2016B编写的同时调用了部分EEGLAB的函数。
可实现对数据的读取，查看电极优选及预处理和分析。
也是一个GUI开发实例。
2024/8/30 21:45:39
538KB
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总结了数据分析处理过程中可能会遇到的各种不良数据，并对不良数据的处理方式提供了建议。
让数据的更加的合理，让数据分析的结果有精准有意义。
让数据的更加的合理，让数据分析的结果有精准有意义。
2024/6/23 7:41:21
276KB
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（一）本课程是一门技术基础课，研究的对象是机械工程动态测试中常用的传感器、中间变换电路及记录仪器的工作原理及其静、动态特性的评价方法和测试信号的分析、处理。
在本课程中，培养学生正确分析、选用测试系统及装置，使学生初步掌握进行动态测试所需要的基本知识和技能，并能了解掌握新时期测试技术的更新内容及发展动向。
在本课程中，培养学生正确分析、选用测试系统及装置，使学生初步掌握进行动态测试所需要的基本知识和技能，并能了解掌握新时期测试技术的更新内容及发展动向。
2024/6/10 0:54:14
14.3MB
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对语音信号的采集、分析、处理与报表生成等。
语音信号由计算机进行分析和处理，在程序中通过设置采样点和采样率，对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择，分为低通，高通，带通滤波。
同时也具有开始采集，停止采集，报表生成，停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为：配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量，速率越快，采样点数越多，采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小，不利于观测，因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音，由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间，故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后，将滤波后的信号进行信号分解，将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较，如果幅值大于所设定的阈值，则认为有人对计算机讲话，程序跳出循环等待模块。
语音信号由计算机进行分析和处理，在程序中通过设置采样点和采样率，对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择，分为低通，高通，带通滤波。
同时也具有开始采集，停止采集，报表生成，停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为：配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量，速率越快，采样点数越多，采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小，不利于观测，因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音，由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间，故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后，将滤波后的信号进行信号分解，将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较，如果幅值大于所设定的阈值，则认为有人对计算机讲话，程序跳出循环等待模块。
2024/5/14 19:51:17
626KB
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本文来自于techweb，介绍了随着边缘计算热度不断升温，边缘计算和雾计算的差别，边缘计算如何分层部署等现实问题。
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数
2024/5/7 3:13:30
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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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