绘制发动机万有特性曲线的理论说明，并含详细的matlab代码

基带数字传输系统simulink仿真，采用数字基带信号双极性码，分别通过余弦滚降特性系统，理想低通特性系统后，绘制眼图，计算误码率，可调用bertool工具绘制误码率曲线。

报道了基于OptoCeramic电光陶瓷材料的新型调Q光纤激光器。
采用976nm半导体激光器作为抽运源,电光陶瓷调制器作为Q开关,峰值吸收系数1200dB/m的高掺杂镱纤作为增益介质构成环形腔激光器。
增益光纤的高掺杂浓度使得激光器的腔长得到缩短,输出光脉冲的宽度得到压缩。
通过调节电光元件的电压,控制材料的折射率,调节谐振腔的损耗,实现Q开关作用。
实验中通过改变腔长、抽运功率和重复频率,研究了脉冲的输出特性。
获得最窄脉宽104ns,重复频率3～40kHz连续可调的调Q脉冲输出。

STM32是一款基于ARMCortex-M内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计中，尤其是在传感器接口和控制领域。
FXAS21002是一款高性能的数字陀螺仪，适用于各种动态应用，如航姿参考系统、运动检测以及游戏控制等。
在使用FXAS21002与STM32进行通信时，由于某些情况下硬件I2C接口可能不适用或已满载，开发者会选择使用软件模拟I2C（也称为bit-banging）来实现通信。
I2C（Inter-IntegratedCircuit）是一种多主控、双向二线制总线协议，用于连接微控制器和其他设备，如传感器、存储器等。
在模拟I2C中，STM32通过GPIO引脚来模拟SCL（时钟）和SDA（数据）信号，从而实现与FXAS21002的通信。
STM32的模拟I2C实现需要编写特定的中断服务程序和状态机，以确保正确地生成I2C时序。
这包括起始条件、停止条件、数据传输和应答/非应答信号的生成。
为了与FXAS21002进行有效通信，你需要设置STM32的GPIO引脚为推挽输出模式，并在适当的时机切换它们的状态以模拟I2C信号。
FXAS21002陀螺仪提供了多种工作模式，包括单轴、双轴和三轴测量，以及不同的数据速率和电源管理模式。
在配置陀螺仪之前，需要通过I2C发送特定的寄存器地址和配置字节。
例如，可以设置陀螺仪的测量范围、低通滤波器配置、数据输出速率等。
在测试程序中，通常会包含初始化序列，用于配置STM32的GPIO和定时器（用于生成I2C时钟），然后是读写FXAS21002寄存器的函数。
读取陀螺仪的数据后，可以通过ADC转换将模拟信号转化为数字值，再进行相应的计算，如角度速度解算。
FXAS21002陀螺仪的数据手册（如PDF文档"FXAS21002【陀螺仪】.pdf"）会提供详细的寄存器映射、命令集和操作指南。
开发者需要熟悉这些信息，以便正确地配置和读取陀螺仪数据。
在实际应用中，可能还需要考虑噪声处理、温度补偿、校准算法等高级话题，以提高测量精度和稳定性。
总的来说，STM32模拟I2C与FXAS21002陀螺仪的交互是一个涉及硬件接口、通信协议和传感器数据处理的综合过程。
通过深入理解I2C协议、FXAS21002的特性以及STM32的GPIO和定时器功能，开发者可以构建出可靠且高效的陀螺仪测试程序。

为提高基于渐开线原理的快速光学延迟线（FODL）装置的扫描频率和延迟时间，提出一种具有高速及高稳定性特点的光学延迟线装置，分析了延迟线装置装配误差引起的出射光束角度偏转和光程差变化。
通过迈克耳孙干涉系统验证装置的扫描频率、延迟时间、延迟平稳性和延迟线性度四个方面的特性。
实验结果表明，延迟线装置的装配精度较高，可实现高速高稳定性扫描和较大的光学延迟，其扫描频率为100Hz，延迟时间为167.45ps，延迟距离为50.06mm，平稳性误差为0.25%，线性度误差为0.05%。

雨流计数法的MATLAB程序。
雨流计数法是20世纪50年代由英国的两位工程师M.Matsuishi和T.Endo提出来的。
该计数法的主要功能是把实测载荷历程简化为若干个载荷循环，供疲劳寿命估算和编制疲劳试验载荷谱使用。
它以双参数法为基础，考虑了动强度(幅值)和静强度(均值)两个变量，符合疲劳载荷本身固有的特性。
雨流计数法主要用于工程界，特别在疲劳寿命计算中运用非常广泛。

Badboy是一个强大的工具，旨在帮助测试和开发复杂的动态应用程序。
Badboy让web测试和开发变得更加容易，它有许多特性，包括一个简单而全面的捕获/回放界面、强大的负载测试支持、详细的报告、图表等等!

AI人体引力报警系统---防攀爬报警围栏AI人体引力报警系统是新一代周界报警系统AI人体引力报警系统是南京业祥科技自主研发的新一代周界报警系统，系统涵盖了电子围栏、张力围栏、感应电缆、振动电缆、振动光纤等周界防护产品的优点，又兼具人性化、美观、节能环保、高精准度的特性，相信是国内外周界安防发展的必然趋势。
系统采用在围栏下方、上方或内部使用AI人体引力探测器，利用AI算法，能准确分辨人和物。
只要入侵者攀爬围栏（围墙），设备立即准确报警，报警率可达100%。
同时消除了人为扰动、物体攀附、大风、骤雨、动物冲撞等所带来的误报。
周界报警系统的误报问题是一直困扰使用者和各类接警中心（110）

**DFace**是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。
所有功能都采用　**[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)**　框架开发。
pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。
DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。
DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。
我们建议尝试linuxGPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。

随着人们交通出行的日益频繁，环境噪声已严重影响到出行的质量。
传统的降噪手段主要有隔音、材料吸收等，但受限于布置空间、材料特性和成本等因素，传统方法对高频噪声去除效果较好，但对低频噪声效果不太理想。
因此，主动降噪开始从民航军事领域逐渐走入大众生活。
与传统降噪手段不同，主动噪声控制(ANC)是通过声波干涉相消的原理，利用次级声源发声抵消原有噪声从而实现噪声消除。
主动降噪可以根据环境变化自动调整降噪策略，并且能够选择性的处理特定频段的噪声，从而显著的提升降噪质量。
目前，主动降噪耳机采用的最著名控制算法是由Widrow提出的滤波-XLMS算法(FXLMS)。
该算法特点是在基准信号通道放置一个与次级通道传递特性相同的滤波器来进行LMS算法权修改，以解决引入次级通道带来的系统不稳定性问题。
但基于FXLMS算法设计的降噪耳机，使用过程中存在收敛速度慢，仅对窄带噪声效果好，而对宽带噪声控制效果不理想等问题，因此在很多场景下无法得到较好的降噪效果。

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。