AD9910是一款内置14位DAC的直接数字频率合成器，支持高达1GPS采样速率。
AD9910采用高级DDS专利技术，在不牺牲性能的前提下可极大降低功耗。
DDS/DAC组合构成数字可编程的高频模拟输出频率合成器，能够在高达400MHz的频率下生成捷变正弦波形。
用户可以访问三个用于控制DDS的信号控制参数，包括：频率、相位与振幅。
该DDS利用32位累加器提供快速跳频和频率调谐分辨率。
在1GPS采样速率下，调谐分辨率约为0.23Hz。
这款DDS还实现了快速相位与幅度切换等许多功能。
AD9910采用高级DDS专利技术，在不牺牲性能的前提下可极大降低功耗。
DDS/DAC组合构成数字可编程的高频模拟输出频率合成器，能够在高达400MHz的频率下生成捷变正弦波形。
用户可以访问三个用于控制DDS的信号控制参数，包括：频率、相位与振幅。
该DDS利用32位累加器提供快速跳频和频率调谐分辨率。
在1GPS采样速率下，调谐分辨率约为0.23Hz。
这款DDS还实现了快速相位与幅度切换等许多功能。
2023/8/28 15:58:04
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实现unity上的海康监控二次开发,修复ffmpeg_for_unity.dll无法读取问题,具体源码找原博主帖子:https://blog.csdn.net/qq_33214503/article/details/80091247资源:https://download.csdn.net/download/qq_33214503/10427060替换掉源码Plugins中的ffmpeg文件夹即可.关于本人遇到的另一个问题也顺便说说,免得再有人踩坑,如果运行之后遇到画面雪花问题,要保证解析的分辨率和录像机的分辨率一致,修改一下代码即可.
2023/8/26 14:39:15
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辐射定标是光学遥感信息定量化的关键技术之一。
随着高分辨光学遥感器定量化应用的发展，在轨绝对辐射定标精度的要求也越来越高。
提出了一种基于多灰阶靶标的在轨定标方法，采用实际测量的漫射辐照度与总辐照度比来代替辐射传输计算的气溶胶散射，同时布设高反射率靶标以提高辐射定标精度。
初步试验结果表明，基于多灰阶靶标的高分辨率光学卫星传感器在轨绝对辐射定标方法，对假定的理论模型依赖较少，能够实现全动态范围的高精度定标，不确定度优于4%，而且满足复杂环境条件的应用要求。
随着高分辨光学遥感器定量化应用的发展，在轨绝对辐射定标精度的要求也越来越高。
提出了一种基于多灰阶靶标的在轨定标方法，采用实际测量的漫射辐照度与总辐照度比来代替辐射传输计算的气溶胶散射，同时布设高反射率靶标以提高辐射定标精度。
初步试验结果表明，基于多灰阶靶标的高分辨率光学卫星传感器在轨绝对辐射定标方法，对假定的理论模型依赖较少，能够实现全动态范围的高精度定标，不确定度优于4%，而且满足复杂环境条件的应用要求。
2023/8/25 20:43:25
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仿真伪随机相位编码脉冲雷达的信号处理。
(附录包含完整MATLAB程序)目标模拟分单目标和双目标两种情况。
单目标时，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；
MATLAB仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明脉压输出和FFT输出的SNR、时宽和带宽；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况,仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
(附录包含完整MATLAB程序)目标模拟分单目标和双目标两种情况。
单目标时，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；
MATLAB仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明脉压输出和FFT输出的SNR、时宽和带宽；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况,仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
2023/8/21 19:05:27
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DeepResolution2.0基于深度学习的多元曲线分辨率2.0DeepResolution已经提出了基于深度学习的多元曲线分辨率2.0（DeepResolution2.0）方法来自动解析GC-MS数据。
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）
2023/8/16 2:10:44
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一、实验目的1、深入掌握视音频的基本参数信息2、掌握ffmpeg编译环境配置3、掌握和熟悉提取视音频文件的基本方法二、实验要求1、对ffmpeg的编译环境进行配置；
2、对一个视频文件，提取基本信息（例如，封装格式，码流，视频编码方式，音频编码方式，分辨率，帧率，时长等等），并输出为txt文档。
结果与MediaInfo的信息对比，并截图；
3、对该视频文件，提取视频信息，保存为yuv格式。
结果利用yuv播放器播放并截图；
4、对该视频文件，提取音频信息，保存为wav格式。
结果利用adobeaudition播放并截图。
2、对一个视频文件，提取基本信息（例如，封装格式，码流，视频编码方式，音频编码方式，分辨率，帧率，时长等等），并输出为txt文档。
结果与MediaInfo的信息对比，并截图；
3、对该视频文件，提取视频信息，保存为yuv格式。
结果利用yuv播放器播放并截图；
4、对该视频文件，提取音频信息，保存为wav格式。
结果利用adobeaudition播放并截图。
2023/8/14 11:40:15
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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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