文中介绍了一种基于集成运算放大器实现的宽带高增益放大器，本系统创造性地利用两级宽带运放VCA822压控放大，宽带运算放大器OPA690输出，完成了一个通频带50kHz~40MHz，增益0~68dB可调的宽带高增益放大器。
放大器噪声小，通频带范围宽，最大放大倍数大，后级加入了开关手动切换的自动增益控制电路模块，自制电源降压模块。
系统采用多种方式消除了高增益，高频自激。
放大器输入输出阻抗均为50Ω，方便和前后级电路匹配。

非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

随着人们交通出行的日益频繁，环境噪声已严重影响到出行的质量。
传统的降噪手段主要有隔音、材料吸收等，但受限于布置空间、材料特性和成本等因素，传统方法对高频噪声去除效果较好，但对低频噪声效果不太理想。
因此，主动降噪开始从民航军事领域逐渐走入大众生活。
与传统降噪手段不同，主动噪声控制(ANC)是通过声波干涉相消的原理，利用次级声源发声抵消原有噪声从而实现噪声消除。
主动降噪可以根据环境变化自动调整降噪策略，并且能够选择性的处理特定频段的噪声，从而显著的提升降噪质量。
目前，主动降噪耳机采用的最著名控制算法是由Widrow提出的滤波-XLMS算法(FXLMS)。
该算法特点是在基准信号通道放置一个与次级通道传递特性相同的滤波器来进行LMS算法权修改，以解决引入次级通道带来的系统不稳定性问题。
但基于FXLMS算法设计的降噪耳机，使用过程中存在收敛速度慢，仅对窄带噪声效果好，而对宽带噪声控制效果不理想等问题，因此在很多场景下无法得到较好的降噪效果。

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。

EMC（电磁兼容）问题分析与解决是电子设计和测试领域的重要议题。
在产品设计和开发过程中，EMC测试确保产品能够正常工作而不受电磁干扰影响，同时也不会对外部环境产生不可接受的电磁干扰。
EMC测试包括辐射发射测试、传导发射测试和静电放电测试。
辐射发射超标意味着产品在工作时对外发射的电磁波超过了限制标准，导致的电磁干扰可能导致其他设备不能正常工作。
传导发射超标则是指通过电源线或其他连接线路发出的干扰电流超过了标准。
静电放电问题则关注的是产品对外部静电放电的抵抗能力。
在EMC问题分析中，可以识别几个主要的要素：干扰源、耦合路径和敏感设备。
只有当这三个要素都存在时，才会形成EMC问题。
对于干扰源，常见的包括开关电源、继电器、马达、时钟等。
它们在运作过程中产生的电磁波可能超出限制，导致EMI（电磁干扰）问题。
耦合路径是干扰信号传输的通道，比如电缆、PCB线路、空间等。
敏感设备则是对电磁干扰比较敏感的电子组件。
工程师在进行EMC问题解决时，首先需要定位问题的源头。
定位的方式可以分为直觉判断和比较测试。
直觉判断依赖于工程师的经验积累，而比较测试则结合测试仪器和经验进行详细的定位。
对于辐射发射问题的解决，可以通过以下方法：1.减小差模信号的环路面积：在电路板设计阶段，通过合理布局，尽量减少差模电流形成的环路面积，从而降低辐射。
2.减小共模信号的回路路径：优化PCB布局设计，缩短共模电流的路径，减少辐射。
3.加大共模阻抗：在电源线路和信号线路上增加共模扼流圈、共模滤波器等，提高共模信号的阻抗，减少高频噪声电流。
4.增大干扰源与敏感电路的距离：物理上远离干扰源和敏感设备，以减少相互间的耦合。
另外，对于辐射发射超标的原因，工程师应该对辐射图进行分析，根据扫描图的不同形态判断出可能的问题所在。
例如，在30-300MHz频段内呈现包状扫描图，可能是电源问题引起的；
而扫描图中出现尖点，则可能是由电路中的晶振电路的倍频引起的。
通过频谱分析，在样机上找到远场中出现的频点，可以帮助确定辐射源。
此外，还可以采取一些基本的EMC设计措施，比如：-在连接线处加上磁环，以减少高频信号的辐射。
-使用屏蔽线缆，降低信号线的辐射和抗扰度。
-对PCB板的接口进行滤波处理，减少高频干扰信号的泄漏。
EMC问题的解决需要工程师在产品设计前期就充分考虑电磁兼容性问题，通过优化电路设计、PCB布局、器件选型以及采取适当的屏蔽和滤波措施，减少电磁干扰，确保产品能够通过EMC测试。
即使在产品设计阶段没有充分考虑EMC问题，通过后期的分析与整改，也可以有效解决EMC问题，达到电磁兼容标准。

很经典的程序化交易入门书，关于高频交易HTF

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)');%%%%%%%

BELLHOP模型是利用高斯波束追踪法，求解出水平但非均匀的水声环境中的声场。
而高斯波束追踪方法，是解决高频信号的水平变化问题相当有效的方法之一。
该工具箱中充分考虑信道中各种影响因素，包括风速、海底反射参数等。
同时也可根据自己导入的声速文件修改信道环境。

NFC读卡信息小例子源码，NFC技术由非接触式射频识别（RFID）演变而来，由飞利浦半导体（现恩智浦半导体）、诺基亚和索尼共同研制开发，其基础是RFID及互连技术。
近场通信（NearFieldCommunication,NFC）是一种短距高频的无线电技术，在13.56MHz频率运行于20厘米距离内。
其传输速度有106Kbit/秒、212Kbit/秒或者424Kbit/秒三种。
目前近场通信已通过成为ISO/IECIS18092国际标准、ECMA-340标准与ETSITS102190标准。
NFC采用主动和被动两种读取模。
本项目默认编码GBK编译版本4.4.2。
运行需要有NFC硬件支持。

利用AD9954产生频率高达160MHz的正弦波、方波信号，代码完整，已试验，效果不错。

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。