好用的STM32F412工程模板STM32F412的新型大量数据获取模式（BAM），为数据处理进行了功耗优化，将DynamicEfficiency提升到了一个新的水平。
BAM允许通信外设实现批量数据交换，同时器件的其它部分（包括CPU）可保持在省电模式。
性能：在100MHz频率下，从Flash存储器执行时，STM32F412能够提供125DMIPS/339CoreMark性能，并且利用意法半导体的ART加速器实现FLASH零等待状态。
DSP指令和浮点运算单元扩大了产品的应用范围。
功效：ST该系列产品采用意法半导体90nm工艺，使用ART加速器和动态功耗调整功能，从Flash存储器执行指令，运行模式下可实现低至112µA/MHz的电流消耗。
停机模式下，功耗低至18µA。
集成度：STM32F412器件内置高达512至1024KB的Flash存储器和高达256KB的SRAM。
具备从48到144引脚各类封装。
4路USART，速度高达12.5Mbit/s5路SPI（I²S多路传输），速度高达50Mbit/s4个I²C，高达1Mbps2xCAN（支持2.0B）1个SDIO，运行于高达48MHz，所有封装都提供1个USB2.0OTG全速（FS）2个全双工I²S，最高32-bit/192kHz3个单工I²S，最高32-bit/192kHz2个数字滤波器，用于∑Δ调制器4个PDM接口，支持立体声麦克风速度高达2.4MSPS的12位ADC，14个定时器，频率高达100MHz的16和32位定时器硬件随机数发生器

vb+图像处理+边缘增强++低通滤波+彩色增强+掩模匹配法+彩色变换+二值化+边缘增强+图象平滑处理++灰度拉伸+直方图

用matlab设计的程序设计的是带阻滤波器还有对应的频谱图幅值图

Fir滤波器设计和软件实现加实验报告，比较简单的一种，低通

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

升余弦滤波器的滚降系数分别设为0，0.5，1，画该升余弦滤波器的时域波形和频谱。

针对纸币清分机对人民币编号自动识别，在处理速度和识别率方面的高标准要求，提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法，该算法在图像预处理时，利用改进的滤波法去离散噪声；
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。

 随着石油和天然气水合物调查工作的深入开展，为了对海底勘探区地温场的结构、状态需要有更细致的了解，设计一种高分辨、高精度的海底沉积物地温梯度测量系统。
以高精度NTC型热敏电阻为传感器，选用16位高性能、多通道、低能耗的MSP430F123芯片作为主处理器，通过直流不平衡电桥的测量方式间接测量热敏电阻的阻值，在硬件方面和软件方面都采用滤波技术，克服电压源的干扰、仪器温漂和时漂带来的偏差，采用STEINHART&HART方程来进行R-T转换，经过零点漂移和温度漂移的修正，进而得到更精确的海底沉积物地温梯度曲线。
系统测试结果表明，测量系统的分辨率可达1mK，精度可达±3mK（0~25℃），该系统具有可靠性高、功耗小、体积小、操作方便等特点，具有很高的实用价值。

先//对原图象进行滤波 GaussianSmooth(pUnchImage,nWidth,nHeight,sigma,pUnchSmooth); //计算方向导数 DirGrad(pUnchSmooth,nWidth,nHeight,pnGradX,pnGradY); //计算梯度的幅度 GradMagnitude(pnGradX,pnGradY,nWidth,nHeight,pnGradMag); //应用non-maximum抑制 NonmaxSuppress(pnGradMag,pnGradX,pnGradY,nWidth,nHeight,pUnchEdge); //应用Hysteresis，找到所有的边界 Hysteresis(pnGradMag,nWidth,nHeight,dRatioLow,dRatioHigh,pUnchEdge);

课程设计的题目：基于MATLAB的语音信号分析及滤波。
课程设计的内容：录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；
画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；
给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；
然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
回放语音信号；
最后，设计一个信号处理系统界面。
课程设计的要求：1.完成语音信号的采集，利用windows自带的录音机或其他软件，录制一段语音，时间在1s以内；
2.进行语音信号的频谱分析;3.进行数字滤波器的设计，滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整,要求用窗函数法和双线性变换法设计以下三种数字滤波器：（1）低通滤波器性能指标Hzfb1000=，Hzfc1200=，最小衰减dBAs100=As10dB=，最大衰减dBAp1=；
（2）高通滤波器性能指标Hzfs4800=，Hzfb5000=，最小衰减dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=（3）带通滤波器性能指标Hzfb12001=，Hzfb30002=，Hzfc10001=，最小衰减Hzfc32002=dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=4.对语音信号进行滤波处理;5.对滤波前后的语音信号频谱进行对比，并对设计结果进行独立思考和分析;6.在基本要求的基础上,学生可以根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容,如设计系统人机对话界面。

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。