FM模块是集成了FM发射芯片和外围元件的部品,模块的发射频率是76-108MHz,可以传输调频立体声。
声音优美,信噪比超高,发射距离也远

基于单片机的超声波测距系统设计,系统主要由51单片机最小系统，超声波传感器HC-SR04，报警电路，LED数码管显示电路等组成。
该系统以51单片机STC89C51为核心，结合超声波测距传感器HC-SR04，测算出汽车与障碍物之间的距离，然后单片机会对数据进行计算和处理。
如果所测的距离低于预先设置的安全距离，单片机STC89C51会发出指令，命令蜂鸣器和指示灯报警.

一种近距离脉冲激光测距仪的设计，包括硬件设计和软件设计方案

该项目使用不同的聚类算法和距离度量实现智能电表数据集的时间序列聚类原型，以更好地了解智能电表在不同集群之间的分布。

光传感器(Light)距离传感器(Proximity)原理分析，适合手机、平板等涉及传感器的开发人员使用。

matlab线性调频信号匹配滤波器点目标回波距离分辨提高性噪比

摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。

这是一个邮票孔添加的应用程序，编写于2019年5月5日，由liangwave创作，在此之前由作者的cshell版本改编而来。
线形列孔数由连接位的宽度除于邮票孔的孔心距离取整得到，弧形列孔的数量是由相邻两个邮票孔跨过的等长弧段数来推算。
相切的线形列孔走的是三点式，即一个起点一个终点来表示连接位的宽度，两点连线一侧取一点作为邮票孔的侧向。
相交的邮票孔走的是两点式，即一个起点一个终点来表示连接位的宽度。
相切的弧形列孔走的是四点式，圆弧起点圆弧终点作为弧段，圆弧上一点是用来计算圆心坐标的，弧段一侧一点是用来推算邮票孔侧向的。
相交的弧形列孔走的是三点式，圆弧起点圆弧终点作为弧段，圆弧上一点是用来计算圆心坐标的。

压缩包中包含的具体内容：对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；
请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。
请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。
可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。
图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！

该程序对4个点目标进行仿真成像，距离向采用解线频调方法进行压缩，方位向采用传统的脉冲压缩，最后获得了4个点目标的像。

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。