clearall;closeall;fs=8e5;%抽样频率fm=20e3;%基带频率n=2*(6*fs/fm);final=(1/fs)*(n-1);fc=2e5;%载波频率t=0:1/fs:(final);Fn=fs/2;%耐奎斯特频率%用正弦波产生方波%==========================================twopi_fc_t=2*pi*fm*t;A=1;phi=0;x=A*cos(twopi_fc_t+phi);%方波am=1;x(x＞0)=am;x(x＜0)=-1;figure(1)subplot(321);plot(t,x);axis([02e-4-22]);title('基带信号');gridoncar=sin(2*pi*fc*t);%载波ask=x.*car;%载波调制subplot(322);plot(t,ask);axis([0200e-6-22]);title('PSK信号');gridon;%=====================================================vn=0.1;noise=vn*(randn(size(t)));%产生乐音subplot(323);plot(t,noise);gridon;title('乐音信号');axis([0.2e-3-11]);askn=(ask+noise);%调制后加噪subplot(324);plot(t,askn);axis([0200e-6-22]);title('加噪后信号');gridon;%带通滤波%======================================================================fBW=40e3;f=[0:3e3:4e5];w=2*pi*f/fs;z=exp(w*j);BW=2*pi*fBW/fs;a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a)p=(j^2*a^2);gain=.135;Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));subplot(325);plot(f,abs(Hz));title('带通滤波器');gridon;Hz(Hz==0)=10^(8);%avoidlog(0)subplot(326);plot(f,20*log10(abs(Hz)));gridon;title('Receiver-3dBFilterResponse');axis([1e53e5-31]);%滤波器系数a=[100.7305];%[10p]b=[0.1350-0.135];%gain*[10-1]faskn=filter(b,a,askn);figure(2)subplot(321);plot(t,faskn);axis([0100e-6-22]);title('通过带通滤波后输出');gridon;cm=faskn.*car;%解调subplot(322);plot(t,cm);axis([0100e-6-22]);gridon;title('通过相乘器后输出');%低通滤波器%==================================================================p=0.72;gain1=0.14;%gain=(1-p)/2Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));subplot(323);Hz1(Hz1==0)=10^(-8);%avoidlog(0)plot(f,20*log10(abs(Hz1)));gridon;title('LPF-3dBresponse');axis([05e4-31]);%滤波器系数a1=[1-0.72];%(z-(p))b1=[0.140.14];%gain*[11]so=filter(b1,a1,cm);so=so*10;%addgainso=so-mean(so);%removesDCcomponentsubplot(324);

OpenOffice.org是一套跨平台的办公室软件套件，能在Windows、Linux、MacOSX(X11)和Solaris等操作系统上执行。
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包括以下内容：1、10%原数据集+数值化&归一化后.zip2、5000条原比例数值化&归一化后.zip3、500条随机数值化&归一化后.zip

详细讲述了BR、EDR、BLE的RF测试用例，包含测试参数设置和测试标准。
2017年7月最初更新。

EnableTelnetAccessForHG6201T_v0.1，将192.168.1.1替换成你的光猫的IP地址，开启HG6201T的Telnet访问，或者在浏览器中访问上面的地址。

本书为教育部研究生工作办公室推荐的研究生教学用书。
多体系统是指有大范围相对运动的多个物体构成的系统，它是航空航天器、机器人、车辆、兵器与机构等复杂机械系统的力学模型。
本书筛选了国内外在计算多体系统动力学方面的成熟成果，收录了著者及其研究群体17年来在该领域的主要研究成果，按照著者的观点进行分类，较全面覆盖了多刚体系统动力学与柔性多体系统动力学的研究方法。
在叙述上力求理论推导、计算方法与软件实现三方面相互贯通。
全书分为四篇。
第_一篇引见本书所需的数学、刚体运动学、刚体动力学与数值方法等基础知识。
第二篇引见多体系统拓扑构型的描述、基于拉格朗日坐标的多刚体系统动力学方程的建立、数值处理方法与软件实现要点。
第三篇引见多刚体系统笛卡儿坐标的描述方法、系统运动学约束方程组集与分析方法、带拉格朗日乘子动力学方程的推导、动力学分析的计算方法与软件实现要点。
第四篇为刚一柔混合多体系统动力学，引见变形体的有限元与模态离散方法、基于笛卡儿与拉格朗日坐标的系统各物体运动学正向递推关系、基于拉格朗日坐标与模态坐标的系统动力学方程组集、开闭环柔性多体系统的计算方法与软件实现要点。
本书是一本学术著作，可作为高等工科院校的力学、机械、航空航天、机器人、车辆与兵器等专业的研究生教材，也可供上述专业的大学本科高年级学生、教师及有关研究人员和工程技术人员参考。
作者简介洪嘉振，1944年生。
1966年毕业于清华大学工程力学与数学系六年本科。
1978年攻读上海交通大学精密仪器系陀螺力学硕士研究生，1982年获工学硕士学位。
现任上海交通大学教授、博士生导师、建筑工程与力学学院副院长、工程力学系系主任。
兼任教育部工科力学课程教学指导委员会目录引论　0.1计算多体系统动力学的任务　0.2　机械系统的多体系统力学模型　0.3　计算多体系统动力学的进展　0.4　本书的安排第一篇　基础篇　第l章　数学基础　　1.1　矩阵　　1.2　矢量　　1.3　并矢二阶张量　　1.4　方向余弦阵　　1.5　欧拉四元数　第2章　刚体运动学基础　　2.1　连体基　　2.2　刚体的有限转动

opencc-1.0.1-win64简繁体转换对象opencc-1.0.1-win64简繁体转换对象

VTK9.0.1版本源代码编译后的库文件，编译平台：Win10+VS2019+CMake3.19.4,库文件包含X64和X86两个版本的文件，下载后可直接运用。

windows版本的Libtiff编译版本，在windows10上基于VisualStudio2017的编译完成，间接解压配置环境即可。

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

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。