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。

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。

基于FIR数字滤波器的原理和层次化、模块化设计思想，结合Altera公司的CycloneII系列FPGA芯片，提出了FIR数字滤波器的实现硬件方案，给出了采用Matlab、QuartusⅡ设计及实现32阶低通FIR滤波器的方法步骤，仿真及实际测试结果验证了设计方案的正确性，与传统的数字滤波器相比，本文设计的FIR数字滤波器具有更好的实时性、灵活性和实用性。

该文件详细讲述了如何通过查表的方法设计一个有源切比雪夫低通滤波器，本人亲自按此文件设计并制作成功了相应的低通滤波器。
希望能对大家在滤波器的设计应用上有所帮助。

自己写的线性相位的FIR低通和带通的数字滤波器程序，绝对没有错误，注释非常详细。
用的是窗函数法，画了单位冲击响应和幅频响应的图。

FIR低通滤波器，滤除信号中100HZ以上的高频噪声；
FIR工频陷波器，抑制信号中的50HZ工频干扰；
小波去噪：滤除信号中的白噪声；
基线矫正：矫正由肌电干扰等带来的基线漂移现象。

matlab代码仿真设计的导通低通带通带阻四种fir数字滤波器，亲测可用，并且做了非常详细的代码说明，

问题1：采用高斯低通滤波器对彩色图像进行滤波操作, 取半径为5, 20, 50, 80和250, 分别输出空域和频域的结果图像。
问题2：自行选择一种频域的高通滤波器对彩色图像进行滤波操作, 取3组不同的参数进行实验，根据实验效果进行参数的比较分析。

《电路基础》是一本深入浅出的电路理论学习资料，被广泛用于国内外的高等教育课程中。
这份PDF版本是由经典教材经过整理，包含了丰富的书签，方便读者快速定位和查阅相关章节，是学习电路理论的理想资源。
电路基础是电子工程、通信技术、自动化等多个领域的基石，它涵盖了电阻、电容、电感、电压、电流等基本概念，以及欧姆定律、基尔霍夫定律等基本定律。
以下是这份教材可能涵盖的一些关键知识点：1.**电路元件**：电路中的基本元件包括电阻、电容和电感。
电阻表示元件对电流的阻碍，单位为欧姆（Ω）；
电容储存电荷，单位为法拉（F）；
电感储存磁场能量，单位为亨利（H）。
2.**电路模型**：电路模型是用抽象的元件来代表实际电路的一种方式，如串联电路、并联电路、混联电路等，帮助我们理解和分析电路行为。
3.**电压与电流**：电压是电能传输的原因，单位为伏特（V），电流是电荷流动的现象，单位为安培（A）。
两者之间的关系由欧姆定律描述：电流=电压/电阻。
4.**基尔霍夫定律**：包括电流定律（KCL）和电压定律（KVL）。
KCL指出，任何节点处流入的电流总和等于流出的电流总和；
KVL则表明，闭合回路中的电压降之和等于电源电压之和。
5.**交流电路**：除了直流电路，电路基础还包括交流电路的学习，涉及复数表示、阻抗、相位差、谐振等概念。
6.**电源**：电源提供电路所需的电压或电流，有直流电源（如电池）和交流电源（如发电机）两种。
7.**功率与能量**：功率是电流做功的速率，单位为瓦特（W）；
能量则是电流在一定时间内做的功，单位为焦耳（J）。
8.**网络分析方法**：包括电阻串并联计算、星形-三角形变换、源的等效变换、超前滞后网络分析、诺顿定理和戴维宁定理等。
9.**滤波器设计**：通过选择适当的电容和电感组合，可以设计低通、高通、带通和带阻滤波器，以滤除特定频率范围内的信号。
10.**电路仿真**：利用电路模拟软件，如Multisim或LTSpice，可以帮助学生在不实际搭建电路的情况下理解电路行为。
这本《电路基础》教材将这些知识点系统地组织起来，结合实例和习题，帮助初学者逐步建立起电路理论体系。
书签功能则使得学习者可以迅速找到感兴趣的章节，提高学习效率。
无论是自学还是课堂学习，这本书都是一个宝贵的参考资料。

小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%

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。