使用vivad写的数字时钟，带有蜂鸣器闹钟功能，计时功能能，用vivado打开以后综合一下就可以用，使用的是nexysn4板子，别的板子请调整管脚

自定义了QComboBox，将下拉框的原有左对齐的文字改为右对齐，包括下拉列表的文字，增大了下拉列表的高度，调整下拉列表的宽度的自适应。
下拉框的下拉列表改成了仿手机的滑动操作方式，此为工程源码，Qt5亲测可用。

为解决复杂曲面点云在平滑去噪中存在的问题，提出基于曲率信息混合分类的特征保持点云精细算法。
该方法将平面投影与离散算法相结合，采用主成分分析法对点云的局部曲率特性进行评估，使用线性组合混合分类方法将数据分为平面，次特征，富特征类型以及组合类型。
针对不同特征邻域类型，提出平面类型的投影平滑方法，次特征和富特征类型的可变参数校正法平滑方法的线性组合方法实现点云数据的平滑去噪。
转换方法用于激光三维扫描人体扫描系统所获得的高密度点云数据，实验结果表明该方法能够在有效光顺点云的同时保持其表面的几何特征，并简化了法向调整的繁杂运算。

前言2013年即将结束，不知读者在这一年中都收获了那些。
在这一年的最后一天班，我怀着激动的心情来写这本电子书的前言，在这本电子书的整理过程中，虽然舍弃了很多享受生活的时间，但从中我也收获了很多。
自从开始从事软件测试工作开始，我就深深的喜欢上了这个职业。
对我来说软件测试不单单是一份为了赚钱的工作，它同样也是我生活的一部分，我从中找到了自我的价值。
从开始在博客园写博客时，自我的价值开始被放大，我只多了一点分享精神。
从开始从事软件工作时就知道selenium这个自动化工具，网上找来资料学习，学会了用seleniumIDE录制脚本，学会了简单搭建java+seleniumRC的环境，写一个简单的自动化脚本。
后来，换了城市换了工作，一直于忙于工作和其它技术的学习，中间间隔了一年多没有再接触selenium。
直到2013年年初换了新工作后工作稍微轻松，业余时间开始学习python语言，然后就喜欢上了这门语言，由于所测试的是web产品，所以，就考虑通过python+selenium将产品自动化起来。
关于python+selenium的资料除了官方的一份API并不多，我们更容易找到的是java+selenium的资料。
对我来说学习的过程也比较缓慢，后来有幸认识了MarkRabbit，他在python+selenium方面有着比较丰富的实践经验。
webdriverAPI对种元素的定位和操作有着不少知识点，我每学会使用一个知识点整理一篇博客。
后来，积累了十几篇博客出来。
为了便于阅读我就整理成了一份PDF上传到了CSDN上面。
在MarkRabbit的一路指点下，我又开始学习pyhonunittest单元测试框架，通过python脚本批量执行测试用例等，然后整理出来第二版的内容。
在此过程中得到了不少同学的反馈，自己的自动化测试水平在不断的学习实践中得到了长足的进步。
后来，开始对脚本做参数化，引入HTMLTestRunner测试报告以及对测试结构调整。
整理出了第三版。
MarkRabbit趁周末休息的时间向我展示他们目前的python+selenium测试框架，我非常兴奋，同时也觉得这个技术非常有用，于是决定整理一本完整书出来，市面上关于selenium的书大多翻译官方文档，对selenium的讲解也泛泛之谈，并没有真正通过编程的方式来帮助读者真正的去实施自动化。
之前一位人民邮电出版社的编辑曾联系过我，并向我发送了一份编书的规范，当时并没有约稿。
这对我来说是一次新尝试，我想自己真能写出来再说。
有了这个想法之后，我每天像打了鸡血一样活在兴奋当中，坐车和睡觉前也在思考书中的技术点。
后来，乙醇告诉我编辑成书比较麻烦，不断的修改也是非常头痛的事情，而我没有精力反复做这些，由于自身水平的局限，我的更多精力是在技术点学习上。
后来，改变了想法以电子书的形式展现给大家，这样我的编写过程随意了许多，我要做就是简单易懂告诉这是怎么回事，如何去实现。

智能小车循迹走8字是一项常见的机器人竞赛项目，它要求小车能够在设定的路径上自动行驶，形成“8”字形的轨迹。
这个过程涉及到了单片机控制、传感器技术、电机驱动以及算法设计等多个方面的知识。
下面将对这些知识点进行详细说明。
1.**单片机基础**：单片机是整个智能小车的核心，负责接收传感器信号、处理数据并控制电机运转。
这里使用的单片机可能是Arduino、STM32等常见开发平台，它们具有低功耗、高性能的特点，适合于实时控制系统。
2.**传感器技术**：智能小车通常使用颜色传感器或红外线传感器来检测路径。
颜色传感器通过识别赛道的颜色差异来确定行驶方向，红外线传感器则通过检测前方障碍物的距离辅助定位。
在“8”字走法中，传感器需要能够准确识别赛道边界，以确保小车不会偏离路线。
3.**电机驱动**：小车通常采用直流电机或者步进电机，通过电机驱动电路来控制电机的速度和方向。
电机控制器（如L298N）连接单片机，根据指令调整电机的转速和转向，使得小车能够按照预设路径行进。
4.**PID控制算法**：为了使小车能稳定跟踪路径，通常会采用PID（比例-积分-微分）控制算法。
PID算法可以实时调整电机的输出，以减小小车实际位置与目标位置的偏差，实现精准的路径跟随。
5.**轨迹识别与路径规划**：在“8”字走法中，需要预先定义好小车的行驶轨迹，这可能涉及到图像处理技术，通过对赛道的数字化表示，转化为小车可以理解和执行的指令序列。
6.**编程与调试**：编写程序实现上述功能是关键步骤。
代码需要包含初始化设置、传感器读取、PID计算、电机控制等模块。
同时，通过串口通信或LCD屏幕显示状态信息，以便于调试和优化。
7.**硬件组装与调参**：除了软件部分，硬件的组装和参数调整也至关重要。
包括传感器的安装位置、电机的扭矩和速度设置、小车的整体重量分配等，都会影响到小车的行走性能。
总结来说，智能小车循迹走8字是一个综合性的项目，它融合了单片机控制、传感器技术、电机驱动、控制算法、路径规划以及硬件设计等多个领域知识。
通过这样的实践项目，可以提升动手能力和解决问题的能力，对于学习和掌握嵌入式系统开发有着重要的意义。

在本文中，我们将深入探讨如何在正点原子Mini开发板上使用RC522射频模块与LCD串口显示器进行交互。
RC522是一种常用的RFID读卡器芯片，适用于125kHz频率的电子标签，常用于无接触式身份识别、门禁控制等领域。
我们将围绕以下几点来详细讲解这一技术实现：1.**正点原子Mini开发板**：正点原子是一家知名的嵌入式硬件开发工具提供商，其Mini开发板是为初学者和专业开发者设计的低成本学习平台，集成了STM32F103微控制器，具有丰富的外设接口，适合进行各种嵌入式系统实验。
2.**RC522射频模块**：RC522是NXP半导体公司生产的一款RFID读写模块，工作在125kHz频率下，支持ISO14443A协议。
它包含一个完整的射频收发器，可以读取和写入符合该协议的RFID卡片或标签，如MIFARE系列芯片。
3.**RFID工作原理**：RFID系统由读卡器（RC522）和应答器（RFID标签）组成。
读卡器通过发射电磁场激活无源标签，标签接收到能量后回复信息，实现数据交换。
125kHz频段的RFID通常用于低功耗、近距离应用。
4.**STM32F103驱动RC522**：STM32F103是意法半导体的高性能、低功耗的ARMCortex-M3内核微控制器。
为了驱动RC522，我们需要编写特定的驱动程序，配置GPIO、SPI接口，以便与RC522进行通信。
这包括初始化SPI总线、设置时钟速度、使能中断等操作。
5.**LCD串口显示**：LCD（LiquidCrystalDisplay）显示器通常用于显示简单文本或图形信息。
在这个项目中，我们使用串行接口（如I2C或UART）与LCD连接，将读取到的RFID卡信息显示在屏幕上。
这需要对LCD控制器的理解以及相应的库函数的编写或使用。
6.**软件实现**：在STM32的开发环境中，如KeiluVision或STM32CubeIDE，我们需要编写主程序，包括初始化电路、配置RC522模块、读取RFID卡数据、解析数据并发送至LCD进行显示。
这通常涉及C语言编程和HAL库的使用。
7.**代码结构**：压缩包中的“stm32f103驱动RC522射频模块”文件可能包含了实现上述功能的源代码。
主要文件可能有`main.c`（主程序）、`rc522.c`（RC522驱动）、`lcd.c`（LCD驱动）以及相关头文件。
代码中应包含RC522的SPI通信函数、中断处理函数、RFID数据解析函数和LCD显示函数。
8.**调试与优化**：完成代码编写后，需要通过ST-Link等调试器进行烧录和调试。
在实际运行中，可能会遇到信号干扰、通信错误等问题，需要对硬件和软件进行相应调整，确保稳定性和可靠性。
9.**应用扩展**：理解了基础的RFID读卡和LCD显示后，可以进一步扩展应用，比如添加数据存储和处理功能，实现更复杂的RFID管理系统，或者结合其他传感器，打造多功能的物联网设备。
通过以上步骤，我们可以构建一个基于正点原子Mini开发板的简单RFID读卡系统，利用LCD串口显示器直观地呈现读取到的RFID卡信息。
这个项目不仅有助于学习STM32微控制器的使用，还能加深对RFID技术和LCD显示原理的理解。

Filtersolution是由NuhertzTechnologies,LLC公司开发的一款滤波器设计和分析软件，能够提供无源、有源和数字滤波设计类型，可给出所设计滤波器的传递函数、零极点以及幅频、相频、群时延等特性。
通过调整参数，可以获得实际工程需要的滤波器。
另外，数字滤波器还可以生成C语言程序。
是一款非常实用的工具。

SourceInsight黑色背景的style文件，保护眼睛。
本人编写C语言的过程中调整的。
欢迎使用和拍砖。

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

一、设计名称：交通灯控制系统二、设计要求：１、利用8253定时，8259中断及8255输出实现交通灯模拟控制。
２、实现能自动控制和手动控制。
３、实现能随时可以调整自动模式的绿灯和红灯时间PS：我在网上整理的各种版本，所以大家不用再去别的地方盲目的找了，方便大家啦

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。