压缩包中包含一个使用Matlab视频分析工具对四分量高斯包络信号进行视频分析，对比STFT、CWD、WVD等算法分辨率和交叉项的简单例子，并附带Matlab时频分析工具箱源代码。

DS18B20fpga控制逻辑用verilogHDL进行控制,DS18B20单线数字温度传感器，即“一线器件”，其具有独特的优点：(1)采用单总线的接口方式与微处理器连接时仅需要一条口线即可实现微处理器与DS18B20的双向通讯。
单总线具有经济性好，抗干扰能力强，适合于恶劣环境的现场温度测量，使用方便等优点，使用户可轻松地组建传感器网络，为测量系统的构建引入全新概念。
(2)测量温度范围宽，测量精度高DS18B20的测量范围为-55℃~+125℃;在-10~+85°C范围内，精度为±0.5°C。
(3)在使用中不需要任何外围元件。
(4)持多点组网功能多个DS18B20可以并联在惟一的单线上，实现多点测温。
(5)供电方式灵活DS18B20可以通过内部寄生电路从数据线上获取电源。
因此，当数据线上的时序满足一定的要求时，可以不接外部电源，从而使系统结构更趋简单，可靠性更高。
(6)测量参数可配置DS18B20的测量分辨率可通过程序设定9~12位。
(7)负压特性电源极性接反时，温度计不会因发热而烧毁，但不能正常工作。
(8)掉电保护功能DS18B20内部含有EEPROM，在系统掉电以后，它仍可保存分辨率及报警温度的设定值。
DS18B20具有体积更小、适用电压更宽、更经济、可选更小的封装方式，更宽的电压适用范围，适合于构建自己的经济的测温系统，因此也就被设计者们所青睐。

多GPU无合成绘制算法采用混合sort-first与sort-last的并行绘制模式,将绘制任务划分为多个子任务集合进行并行绘制并异步合成显示。
原方法中对屏幕的分割方式过于平凡,未明确提出一种高效的屏幕分割策略,从无合成算法本身特性出发,提出一种自适应屏幕划分策略,该算法根据GPU数目及绘制分辨率参数,启发式计算屏幕初始划分方式,再采用统计性能反馈的方式动态选择最佳屏幕划分方式,较原有方法更易于实现子屏幕任务的负载平衡,实验表明,算法在带来很少额外计算开销的同时,能够有效平衡并行绘制任务负载,进一步发挥多GPU无合成并行绘制系统的绘制效率。

为了快捷平稳地跟踪到光伏电池最大功率点，提出基于牢靠电压法以及导纳增量法相松散的光伏电池最大功率点跟踪（MPPT）方案.牢靠电压法用来快捷跟踪类似最大功率点，导纳增量法则用来举行准确跟踪，仿真下场评释此方案能快捷地跟踪到光伏电池的最大功率点.在此底子上到场情景分辨因子，普及了光伏电池在多云天色情景下最大功率点跟踪的平稳性.

ANSYS后处置中节点反力的统计盘算，可作为后处置验证下场准确性的分辨

JTree上的每一个节点就代表一个TreeNode货物，TreeNode自身是一个Interface,外面定义了7个无关节关键点的方式，譬如分辨能否为树叶节点、有多少个子节点(getChildCount())、父节点为甚么(getparent())等等、这些方式的定义你能够在javax.swing.tree的package中找到，读者可自行查阅javaapi文件。
在实际的使用上，普通咱们不会直接实作此界面，而是付与java所提供的DefaultMutableTreeMode类，此类是实作MutableTreeNode界面而来，并提供了其余许多适用的方式。
MutableTreeNode自身也是一个Interface,且络续了TreeNode界面此类主若是定义一些节点的处置方式，譬如新增节点(insert())、删除了节点(remove())、配置

东华理工2014-2018年岁据结构与算法试卷数据结构与算法c语言版，注：试卷题目是一种尺度的起首不遴选题，分辨题，满是大题

破产描摹：用多线程轮回向一个账户充值1元，测试账户余额能否普通。
类：Account（账户类）、AddMoney（充值破产类）以及Test（main函数实施测试类）。
三个不合package：一、惟独多线程；
二、同步账户内充值方式；
三、同步破产挪用充值方式。
线程实施竣事分辨语句：假如executorService.isShutdown()以及executorService.isTerminated()都为true，则实施竣事。

基于FPGA的中值滤波算法的方案与实现摘要在图像的收集、传输以及记实等进程中，由于受到多方面因素的影响，图像信号会不可防止地受到椒盐噪声的传染，这将会严正影响图像的前期阐发以及识别等处置，于是有需要用中值滤波器对于图像的椒盐噪声举行滤波预处置。
实际使用中，对于滤波器件不光申请能够将图像中的椒盐噪声滤除了，满足图像处置的实时性申请，并且还申请能够很好地保护图像细节，防止滤波后图像变患上模糊。
针对于传统的快捷中值滤波算法在滤除了图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改善的快捷中值滤波算法。
该算法在中值滤波进程中，起首依据设定的阈值分辨滤波窗口的中间像素点的能否为噪声点，若是噪声点，就行使快捷中值滤波算法求出中值并交流中间点的原像素值，若不是噪声点，就不举行中值滤波处置。
行使MATLAB软件对于该算法举行仿真的下场评释，该算法具备精采的去噪以及图像细节相持的才气。
在该算法的FPGA实现进程中，欠缺行使FPGA硬件的并行性，并且付与流水线本领，普及了图像滤波的处置速率。
FPGA硬件实现的下场评释，该算法与传统的快捷滤波算法相比，不光能够满足图像处置的实时性申请，并且还能在滤除了图像椒盐噪声的同时，防止滤波后图像变患上模糊的缺陷，抵达了保护原始图像细节的目的。

 文中在钻研现有先验学识与反对于向量机领悟的底子上，针对于信托度函数凭阅历给出的不够，提出了一种未必信托度函数方式，更好地举行分类。
该方式是建树在模糊体系实际的底子上：将样本的大雅度信息作为先验学识使用于反对于向量机的结构中，在未必样本的信托度时，不光思考了样本到地址类中间之间的距离，还思考样本与类中另外样本之间的关连，经由模糊毗邻度将反对于向量与含噪声样本举行分辨。
文中将基于先验学识的反对于向量机使用于医学图像联系，以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不合噪声的图像举行试验，试验下场评释付与基于先验学识的反对于向量机比传统反对于向量机具备更好的抗噪成果及分类才气。

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。