实验3：CubeMx+Proteus+STM32IO口模拟SPI协议的四种模式，用软件模拟，proteus仿真，效果很清晰。

本书在广泛结合OpenGL并注重图形应用编程的基础上，介绍了计算机图形学的经典核心体系：图形系统、二维图形生成、几何变换、二维与三维观察、三维对象（实体造型与曲线曲面）、真实感图形技术、交互技术及动画。
本书主要介绍计算机图形学经典理论知识，同时每一章都给出一至两个OpenGL编程实例来帮助读者更好地理解相关知识与技术，使读者能快速掌握如何生成二维图形与三维图形。
书后有两个附录，分别为含有8个实验的课程实验指导与3套模拟试题及其答案。
目录第1章计算机图形学概述1.1什么是计算机图形学1.2计算机生成的图片用在哪里1.2.1艺术、娱乐和出版行业1.2.2计算机图形学、感知和图像处理1.2.3过程监视1.2.4仿真显示1.2.5计算机辅助设计1.2.6科学分析与体可视化1.3计算机图形学中制作图像的基本元素1.3.1折线1.3.2文本1.3.3填充区域1.3.4光栅图像1.3.5光栅图像的灰度和色彩表达1.4图形显示设备1.4.1线画显示1.4.2光栅显示器1.4.3视频卡/3D加速器1.4.4其他的光栅显示设备1.4.5硬拷贝光栅设备1.5图形输入的基本单元和设备1.5.1逻辑上的输入图形基元类型1.5.2物理输入设备的类型本章小结本章习题进一步阅读第2章OpenGL绘图入门2.1生成图像初步2.1.1设备无关的编程和OpenGL2.1.2窗口的编程2.1.3如何打开一个窗口画图2.2OpenGL的基本图形元素2.2.1几个点丛绘制的例子2.3OpenGL中的直线绘制2.3.1绘制折线和多边形2.3.2使用moveTo（）和lineTo（）绘制线段2.3.3绘制边校正的矩形2.3.4边校正矩形的长宽比2.3.5填充多边形2.3.6OpenGL中的其他图形元素2.4与鼠标和键盘的交互2.4.1用鼠标交互2.4.2键盘交互2.5程序中的菜单设计与使用本章小结案例分析进一步阅读第3章更多的绘图工具3.1概述3.2世界窗口和视口3.2.1窗口到视口的映射3.3裁减线3.3.1如何裁减一条线3.3.2Cohen-Sutherland裁减算法3.4正多边形、圆和圆弧3.4.1正多边形3.4.2正n边形的变种3.4.3绘制圆弧和圆3.4.4曲线的逐次细化3.5曲线的参数形式3.5.1曲线的参数形式3.5.2绘制参数曲线3.5.3极坐标形状本章小结案例分析进一步阅读第4章图形学中的向量工具4.1概述4.2向量回顾4.2.1向量基本运算法则4.2.2向量线性组合4.2.3向量的度量和单位向量4.3点积4.3.1点积的性质4.3.2两个向量的夹角4.3.3b·c的符号和正交性4.3.4二维正交向量4.3.5正交投影和点到直线的距离4.3.6投影的应用：反射4.4两个向量的叉积4.4.1叉积的几何解释4.4.2求平面的法向量4.4.3判断平面多边形的凸性4.5重要几何对象的表示4.5.1坐标系统和坐标框架4.5.2点的仿射组合4.5.3两个点的线性插值4.5.4使用内插的艺术和动画4.5.5预览：用二次、三次内插生成贝塞尔曲线4.5.6表示直线和平面4.6求两个线段的交点4.6.1直线求交的应用：过三点的圆4.7直线和平面求交及裁剪4.8多边形求交问题4.8.1处理凸多边形和凸多面体4.8.2射线与凸多边形的交点以及裁剪问题4.8.3Cyrus-Beck裁剪算法4.8.4更高级的裁剪问题本章小结案例分析进一步阅读第5章物体变换5.1概述5.2几何变换初步52.1点和物体变换5.2.2仿射变换5.2.3二维基本仿射变换的几何效果5.2.4仿射变换的逆变换5.2.5组合一个仿射变换5.2.6二维组合变换的实例5.2.7仿射变换的一些有用的性质5.3三维仿射变换5.3.1基本三维变换5.3.2组合一个三维仿射变换5.3.3旋转的组合5.34总结三维仿射变换的性质5.4如何实现坐标系变换5.5在程序中使用仿射变换j.5.1为后面的使用保存CT5.6使用OpenGL绘制电维场景5.6.1观察过程和图形绘制管道概述5.6.2OpenGL中的建模和视点工具5.6.3用OpenGL绘制基本形状5.6.4使用sDI。
从文件中读取一个场景的描述本章小结案例分析进一步阅读第6章使用多边形网格建

为从信号源上提高LFMCW测距雷达前端发射信号的调频线性度，改善雷达测量精度，设计了一种基于FPGA的LFMCW测距雷达调制信号源，并完成了软硬件设计与实现。
调制信号源以FPGA为控制核心，DA转换器为主要外围设备。
编写VHDL语言编程产生数字调制波形，利用DA转换器转换为模拟信号，经过低通滤波器和放大器，输出驱动雷达前端的模拟调制电压信号。
实验结果表明，该设计实现灵活，输出的调制电压信号波形稳定可靠，能够驱动多种雷达前端。

适合希望成为接入网工程师的人员、希望获得HCIA的人员

大三上学期开放实验报告，普通实验也可以用，有代码有说明，可以直接上交的版本。

计算机图形学作业，代码+实验报告。
代码全部运行通过。
包括：Liang-Barsky线段裁剪算法，SutherLand-Hodgeman多边形裁剪，区域图案填充，扫描线种子填充。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

数据结构实验全国交通咨询模拟代码

1、界面精美，通过了很多小细节去处理界面2、功能覆盖很紧密和全面，达到一种视觉上的精简效果3、代码质量较好，有很多注释方便大家去阅读理解4、压缩包里还有项目分析，问题解决方案，以及实验报告

本实验将实现如下功能：主函数不停的查询ADXL345的转换结果，得到x、y和z三个方向的加速度值（读数值），然后将其转换为与自然系坐标的角度，并将结果在LCD模块上显示出来。
DS0来指示程序正在运行，通过按下WK_UP按键，可以进行ADXL345的自动校准（DS1用于提示正在校准）。

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。