将实现各个平台上能快速使用的音频处理库。
核心算法包括：NS（NoiseSuppression噪声抑制）VAD（VoiceActivityDetection静音检测）AECM（AcousticEchoCancellerforMobile声学回声消除）AGC（AutoGainControl自动增益控制）现在只有一个AndroidDemo。
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2024/2/29 20:35:17
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本套教程是ADS视频培训系列教程的第二辑；
主要讲述如何使用ADSMomentum电磁仿真器进行微波平面电路设计和优化，以及在ADS中如何进行电磁电路的联合仿真(EM/CircuitCo-Simulation)。
面向对象为对ADS的基本操作有一定了解的,从事微波射频电路和系统设计的工程技术人员。
AdvancedDesignSystem是Agilent公司推出的微波电路和通信系统仿真软件，是国内各大学和研究所使用最多射频微波仿真设计的软件之一。
其功能非常强大，仿真手段丰富多样，可实现包括时域和频域、数字与模拟、线性与非线性、噪声等多种仿真分析手段，并可对设计结果进行成品率分析与优化，从而大大提高了复杂电路的设计效率，是非常优秀的微波射频电路、系统信号链路的设计工具。
Momentum是ADS中的电磁仿真器，集成在ADSLayout设计环境中，用于微波平面电路设计，包括微带/带状线电路设计、共面波导的设计、和微带贴片天线设计等。
主要讲述如何使用ADSMomentum电磁仿真器进行微波平面电路设计和优化，以及在ADS中如何进行电磁电路的联合仿真(EM/CircuitCo-Simulation)。
面向对象为对ADS的基本操作有一定了解的,从事微波射频电路和系统设计的工程技术人员。
AdvancedDesignSystem是Agilent公司推出的微波电路和通信系统仿真软件，是国内各大学和研究所使用最多射频微波仿真设计的软件之一。
其功能非常强大，仿真手段丰富多样，可实现包括时域和频域、数字与模拟、线性与非线性、噪声等多种仿真分析手段，并可对设计结果进行成品率分析与优化，从而大大提高了复杂电路的设计效率，是非常优秀的微波射频电路、系统信号链路的设计工具。
Momentum是ADS中的电磁仿真器，集成在ADSLayout设计环境中，用于微波平面电路设计，包括微带/带状线电路设计、共面波导的设计、和微带贴片天线设计等。
2024/2/29 5:21:45
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空间谱估计中的子空间类算法，基于特征值分解的信号子空间和噪声子空间的功率谱估计，主要是如何建立模型，如何加入噪声，协方差矩阵如何处理方面都有注释，代码注释比较齐全，可以看懂，还有性能的仿真
2024/2/27 9:01:12
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AD9854全套资料，包括芯片手册和PCB原理图，直接可以出电路板。
性质如下：输入频率：10MHz至300MHz复合输出信号带宽：6.8kHz至270kHz单边带噪声系数（SSBNF）：7.5dB输入三阶交调截点(IIP3)：−7.0dBm无AGC范围最高达−34dBm连续AGC范围：12dB前端衰减器：16dB基带I/Q16位（或24位）串行数字输出LO和采样时钟频率合成器可编程抽取系数、输出格式、AGC和频率合成器设置370Ω输入阻抗电源电压：2.7V至3.6V低功耗：17mA48引脚LFCSP封装
性质如下：输入频率：10MHz至300MHz复合输出信号带宽：6.8kHz至270kHz单边带噪声系数（SSBNF）：7.5dB输入三阶交调截点(IIP3)：−7.0dBm无AGC范围最高达−34dBm连续AGC范围：12dB前端衰减器：16dB基带I/Q16位（或24位）串行数字输出LO和采样时钟频率合成器可编程抽取系数、输出格式、AGC和频率合成器设置370Ω输入阻抗电源电压：2.7V至3.6V低功耗：17mA48引脚LFCSP封装
2024/2/24 13:24:47
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针对在信号检测中经常存在的噪声污染问题，本文利用小波变换进行降噪处理。
分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择，并在Matlab软件中进行了信号降噪的模拟仿真实验。
分析结果证明了小波变换良好的降噪效果。
分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择，并在Matlab软件中进行了信号降噪的模拟仿真实验。
分析结果证明了小波变换良好的降噪效果。
2024/2/22 14:48:47
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Matlab无线信道建模与仿真-无线信道建模与仿真.pdf加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道，理论模型，仿真方法，以及仿真！摘要：Matlab13.jpg
2024/2/20 23:08:50
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在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
2024/2/17 5:39:03
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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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