分析了间歇混沌模型振子的混沌特性，利用振子的非平衡相变对微小信号具有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质，采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测；
并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据，该方法的优点在于可以直接进行解析计算。
仿真实验表明：该检测方法简单、有效，测的精度比较高
并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据，该方法的优点在于可以直接进行解析计算。
仿真实验表明：该检测方法简单、有效，测的精度比较高
2025/11/1 16:20:43
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高速、高精度CCD激光位移传感器LK-G3000系列LK-H1W用于LK-G系列设置和支持软件LK-Navigator
2025/10/30 1:41:35
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12-6-1-高精度增强型脉冲宽度调制器HRPWM12-7-1-增强型捕获ECAP12-8-1-视频端口接口VPIF上12-8-2-视频端口接口VPIF下12-9-1-可编程实时单元子系统PRU
2025/10/29 1:26:30
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有效值计算算法c语言实现，采用四分之一周波滑动平均，默认一周采样256点，采样点数可更改。
实时计算，采一个点计算一次，精度较高，容易移植。
实时计算，采一个点计算一次，精度较高，容易移植。
2025/10/22 7:12:07
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摄影测量相对定向，本人能力一般，通过自己的实验数据进行分析，进行MATLAB编程，最后得到结果，符合精度要求，但是具体细节有待提高，希望个人同仁能不吝赐教给与批评指正
2025/10/21 20:15:14
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基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与MinPts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
2025/10/18 21:46:30
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《实用数字信号处理:从原理到应用》是数字信号处理领域的一本经典图书。
书中内容既包含DSP应用领域概述，从概率统计的角度认识信号和噪声，模数和数模转换理论，DSP领域的数据表示方法、类型和精度，硬件和软件对计算速度的影响等基础知识，又包含卷积、相关、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）等重要的计算方法，以及数字滤波器、音频及图像信号的处理技术、神经网络、数据压缩等重要应用。
书中内容既包含DSP应用领域概述，从概率统计的角度认识信号和噪声，模数和数模转换理论，DSP领域的数据表示方法、类型和精度，硬件和软件对计算速度的影响等基础知识，又包含卷积、相关、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）等重要的计算方法，以及数字滤波器、音频及图像信号的处理技术、神经网络、数据压缩等重要应用。
2025/10/12 3:17:35
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PID脉宽温度控制电路，所用元器件较少，调节简单，控制精度可以达到±0.15℃，完全满足气体传感器应用需求。
在可行性、可靠性、安全性方面特别适合航天产品的需求，可在气体传感器中应用推广。
在可行性、可靠性、安全性方面特别适合航天产品的需求，可在气体传感器中应用推广。
2025/10/7 20:24:30
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准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有重要意义，滞后性是产生风电功率预测误差的主要原因，尤其是风速变化较快时，滞后性引起的预测误差较大。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。
2025/10/7 16:31:21
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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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