摘要：基于构件的开发（CBD）观念已广泛应用于软件开发中，便于构件的重用。
众所周知的CBD体系结构有ActiveX,CORBA,RMI以及SOAP等。
文章主要通过与传统软件开发方法的比较研究支持基于CBD的实践，同时也评价了面向对象的过程模型以及提出了一种新型的基于CBD的软件开发过程模型，并探讨了仓储的重要概念。
关键字：构件重用；
基于构件的开发；
软件开发过程；
仓储1.引言软件重用的观念起源于制造业和土木工程领域，通过配件组装汽车、砖瓦搭建房屋就是很好的例子，基于配件的产品在市场上已取得了很大的成功。
软件公司采用同样的方式开发软件，通过软件配件的方式使他们在市场上取得了成功，软件配件是通过包的

智能交通系统(ITS)已经是一个非常活跃的研究领域，是一项涉及众多组织协调合作，共同研究、开发、实施、调控的大系统。
现代系统仿真技术为智能交通系统的发展提供了更多的先进技术和分析手段。
系统仿真，是以控制论、相似原理和计算机技术为基础，借助系统模型对系统或未来系统进行实验研究的一门综合性新兴技术。
利用系统仿真技术，研究系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特性，以此来估计和推断现有系统或未来系统的真实参数和真实性能，这个过程称为系统仿真过程。
而交通流理论既要考虑总体流动特性的宏观模型，也要考虑单一车辆行为的微观模型，是一门运用物理学和数学工具描述交通特性的科学。
研究的方法包括跟驰模型、动力学模型、动力论方法及元胞自动机方法等。
交通流仿真平台应该综合比较先进的技术来为系统仿真提供基本的的交通流理论模型和方法，且能够扩展方法，并使用想象力综合平台分析的手段和方法验证想法并且得到实验的结果，从而为某项具体实验节省费用和时间。

在Java开源GIS领域中，OpenJUMP无疑是敏捷小巧，且功能全面的GIS客户端代名词，能为使用者带来类似ESRIArcExploer般的地图浏览、编辑和空间分析功能。

数字几何处理如今是计算机图形学的热门研究领域,而这本书是这一方向大牛MarioBotsch,LeifKobbelt,MarkPauly,PierreAlliez所著,非常值得一看.Digitalgeometryprocessingisnowahotresearchfieldofcomputergraphics,thisbookisinthisdirection,DanielMarioBotsch,toLeifKobbeltMarkPauly,PierreAlliezbook,wellworthalook.

本书介绍正交频分复用（OFDM）技术的原理及其在无线通信领域内的应用。
全书共分10章。
第1章简要介绍无线通信系统的发展历程以及无线衰落信道的基本特性；
第2章介绍OFDM技术的基本原理与特性；
第3章叙述了OFDM技术内峰值平均功率比的问题，并且讨论若干抑制过高峰均比的方法；
第4章详细介绍OFDM技术内非常关键的同步问题；
第5章介绍OFDM技术内的信道估计；
第6章针对动态功率、比特分配在OFDM系统内的灵活应用进行讨论；
第7章介绍各种编码在OFDM技术内的应用，并且讨论最新的编码方法；
第8章分析多种不同的多址方案与OFDM技术的结合；
第9章详细介绍OFDM在多个领域内的应用，其中包括DAB、DVB、WLAN和ADSL等；
最后第10章简单介绍未来移动通信系统（NextG）的关键概念，以及适于传输高速数据流的MIMOOFDM系统。

摘　要在现代电子产品中，步进电机广泛应用于ATM机、喷绘机、刻字机、写真机、喷涂设备、医疗仪器及设备、计算机外设及海量存储设备、精密仪器、工业控制系统、办公自动化、机器人等领域。
所以步进电机的控制是一门很实用的技术。
本实验主要是基于唐都——PIT试验箱的步进电机控制的设计。
主要使用到了并行接口电路8255、LED七段数码管电路、8086cpu、步进电机等元件。
主要是通过按键的不同来设置直流电机的转速、运行状态和方向。
软件部分采用了汇编语言编写程序代码和C语言编写的步进电机控制程序，通过判断、跳转、循环、延时等基本技术实现。
此系统可以通过键盘输入相关数据,并根据需要,实时对步进电机工作方式进行设置,具有实时性和交互性的特点。
该设计可应用于步进电机控制的大多数场合目录摘要…………….…………………………………………...…...3一.课程设计目的……………………………………….....…...4二.设计题目名称及要求……………………………….....…….4三.实验设备…………………………………………...…..…….4四.设计的思想和实施方案……………………………..….…….5五.硬件原理图…………………………………………………….11六.典型程序模块及典型编程技巧…………………….…....…13七.课程设计中遇到的问题及解决方法………………...………16八.程序流程图………………………………………….…......19九.汇编程序清单及程序注释…………………………..…..……..23十.C语言程序清单及注释………………………….……..…..…30十一.收获体会………………………………….………..……..…37十二.参考文献………………………………………..….…..……38

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

自动驾驶是汽车产业与人工智能、高性能计算、大数据、物联网等新一代信息技术以及交通出行、城市管理等多领域深度融合的产物,对降低交通拥堵、事故率,帮助城市构建安全环境

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本人翻遍了CSDN都找不到一个正确的TOA定位算法程序，唯一找到的一个是用最小二乘解的（参考文献N.Patwari,J.N.Ash,S.Kyperountas,A.O.Hero,R.L.Moses,andN.S.Correal,"Locatingthenodes:cooperativelocalizationinwirelesssensornetworks,"IEEESignalProcessingMagazine,vol.22,no.4,pp.54-69,2005.），性能无法达到克拉美罗界。
因此本人自己重新写了一个程序，参考该领域著名学者K.C.Ho的文章（参考文献Z.MaandK.C.Ho,"TOAlocalizationinthepresenceofrandomsensorpositionerrors,"in2011IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP),2011,pp.2468-2471.）。
该算法适用于传感器位置有误差/无误差的情况，算法性能能够达到克拉美罗界。
示例程序中给出了CRLB的程序，场景为传感器有误差的情况。
程序运行结果与参考文献一致。
（搞不懂现在的人都是要什么50积分，多分享下不好吗？）******特别提示******：本代码多处使用了Matlab2016a以后支持的新语法，旧版本无法正常运行的，请自行修改代码或更新Matlab版本！！！

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。