高光谱成像的应用效果非常依赖于所获取的图像信噪比(SNR)。
在高空间分辨率下,帧速率高、信噪比低,由于光谱成像包含了两维空间-光谱信息,不能使用时间延迟积分(TDI)模式解决光能量弱的问题;目前多采用摆镜降低应用要求,但增加了体积和质量,获取的图像不连续,且运动部件降低了航天的可靠性。
基于此,将超高速电子倍增与成像光谱有机结合,构建了基于电子倍增的高分辨率高光谱成像链模型,综合考虑辐射源、地物光谱反射、大气辐射传输、光学系统成像、分光元件特性、探测器光谱响应和相机噪声等各个环节,可用于成像链路信噪比的完整分析。
采用LOWTRAN7软件进行大气辐射传输计算,对不同太阳高度角和地物反射率计算像面的照度,根据电子倍增电荷耦合器件(EMCCD)探测器的噪声模型,计算出不同工作条件下的SNR。
对SNR的分析和实验,选择适当的电子倍增增益,可使微弱光谱信号SNR提高6倍。

txt文件的一个labview连续写操作的程序，可对文本文件连续写入，并带有换行功能，采用事件结构控制写入，效率高

分段低次插值函数都有一致收敛性，但光滑性较差，对于像高速飞机的机翼形线，船体放样等型值线往往要求有二阶光滑度，即有二阶连续导数，早期工程师制图时，把富有弹性的细长木条（所谓样条）用压铁固定在样点上，在其他地方让它自由弯曲，然后画下长条的曲线，称为样条曲线。
它实际上是由分段三次曲线并接而成，在连接点即样点上要求二阶导数连续，从数学上加以概括就得到数学样条这一概念。

针对铝土矿连续磨矿过程球磨机节能降耗问题以及铝土矿来源复杂、品位差异大等特点,提出了球磨机多目标多模型预测控制方法.该方法首先建立状态空间浓度预测模型和粒级质量平衡加权多模型细度预测模型.然后构建了包含磨机排矿浓细度区间控制和经济性能指标的多目标优化结构的多模型预测控制策略.最后采用乘子罚函数法求解控制器局部最优解.仿真及现场试验结果表明了该方案的有效性.

自1897年马可尼（Marconi）第一次展示了无线电使用在英格兰海峡里行驶的船只保持连续不断的通信能力以来，运动中的通信能力已经得到举世瞩目的发展

在分步傅里叶法求解非线性薛定谔方程的基础上，介绍了一种时间窗口和步长动态自适应调整的改进算法，该算法根据时域脉冲的扩散情况调整时间窗口，采用局部误差法控制计算步长，在保证精度的同时提高了计算效率。
讨论了数值计算时如何正确选取正、逆傅里叶变换的形式，分析了如何由离散的计算结果近似连续的时域和频域波形。
模拟了光子晶体光纤中超连续谱的产生，验证了算法的正确性。

//***************************************************voidSingle_Write_HMC5883(ucharREG_Address,ucharREG_data){HMC5883_Start();//起始信号HMC5883_SendByte(SlaveAddress);//发送设备地址+写信号HMC5883_SendByte(REG_Address);//内部寄存器地址，请参考中文pdfHMC5883_SendByte(REG_data);//内部寄存器数据，请参考中文pdfHMC5883_Stop();//发送停止信号}//********单字节读取内部寄存器*************************ucharSingle_Read_HMC5883(ucharREG_Address){ucharREG_data;HMC5883_Start();//起始信号HMC5883_SendByte(SlaveAddress);//发送设备地址+写信号HMC5883_SendByte(REG_Address);//发送存储单元地址，从0开始HMC5883_Start();//起始信号HMC5883_SendByte(SlaveAddress+1);//发送设备地址+读信号REG_data=HMC5883_RecvByte();//读出寄存器数据HMC5883_SendACK(1);HMC5883_Stop();//停止信号returnREG_data;}//******************************************************////连续读出HMC5883内部角度数据，地址范围0x3~0x5////******************************************************voidMultiple_read_HMC5883(void){uchari;HMC5883_Start();//起始信号HMC5883_SendByte(SlaveAddress);//发送设备地址+写信号HMC5883_SendByte(0x03);//发送存储单元地址，从0x3开始HMC5883_Start();//起始信号HMC5883_SendByte(SlaveAddress+1);//发送设备地址+读信号for(i=0;i＜6;i++)//连续读取6个地址数据，存储中BUF{BUF[i]=HMC5883_RecvByte();//BUF[0]存储数据if(i==5){HMC5883_SendACK(1);//最后一个数据需要回NOACK}else{HMC5883_SendACK(0);//回应ACK}}HMC5883_Stop();//停止信号Delay5ms();}//初始化HMC5883，根据需要请参考pdf进行修改****voidInit_HMC5883(){Single_Write_HMC5883(0x02,0x00);//}

模拟实现动态可变分区存储管理系统，内存资源的分配情况用一个单链表来表示，每一个节点表示一个可变分区，记录有内存首地址、大小、使用情况等，模拟内存分配动态输入构造空闲区表，键盘接收内存申请尺寸大小，根据申请，实施内存分配，并返回分配所得内存首址。
分配完后，调整空闲区表，并显示调整后的空闲区表和已占用的区表。
如果分配失败，返回分配失败信息。
模拟内存回收。
根据空闲区表，从键盘接收回收区域的内存作业代号。
回收区域，调整空闲区表，并显示调整后的空闲区表。
对于内存区间的分配，移出，合并就是相应的对链表节点信息进行修改，删除和创建相应的节点。
在模拟实现动态可变分区存储管理系统中用到的是“最佳适应算法”与“最坏适应算法”。
所谓“最佳”是指每次为作业分配内存时，总是把满足要求、又是最小的空闲分区分配给作业，避免“大材小用”。
因此保证每次找到的总是空闲分区中最小适应的，但这样会在储存器中留下许多难以利用的小的空闲区。
最坏适应分配算法是要扫描整个空闲分区表或链表，总是挑选最大的一个空闲分区割给作业使用。
进入系统时我们需要内存首地址和大小这些初始化数据。
成功后我们可以自由的使用首次适应算法与最佳适应算法对内存进行分配。
内存经过一系列分配与回收后，系统的内存分配情况不再连续。
首次适应算法与最佳适应算法的差异也就很容易的体现在分配时。
动态可变分区存储管理模拟系统采用最佳适应算法、最坏适应算法内存调度策略，对于采用不同调度算法，作业被分配到不同的内存区间。

资源中包含三部分，一部分是基于内存的文件系统的源代码，这一部分包括内核以及外部封装两个子部份。
第二部分是实验运行的截图，以及工作原理的截图。
第三部分是课程设计报告，里面重点讲述的是每个函数的具体功能。
整个系统是我和队友两人通宵近一周完成的，验收时被老师评价难度系数最高，且完成最好的一组。
不过系统中文件连续删除部分还有小bug，但是当时因为验收时间问题，没来的及修改。
其他部分没发现问题，如果有bug请在下面留言备注。
谢谢。

Dais-CMH+/CMH机器上调试在该试验中采用五条机器指令：IN（输入）、SUB（二进制减法）、STA（存数）、OUT（输出）、JMP（无条件转移），整体实现二进制数连续相减的功能。
上机调试实现这五种指令功能。

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。