STM32CubeIDEAudio播放音频，DAC+TIM+DMA随言：建议下载该例程看看源码，然则由于民间使用的是内部TF卡存储音频，有一个读取内部数据拷贝到SRAM的延时下场，故民间使用了双缓存区方式。
而我只想约莫播放音频，故我找了一段15秒的16KHz_8bit_wav格式音频，直接转成C语言数组存在芯片内部flash。
由于是放在内部flash，故不用耽忧数据拷贝的速率下场，所以我使用单缓冲区就能够了。
致使能够不需要把内部flash数据拷贝到缓存区，直接让DMA指向flash数据的地址。
音频的采样位数为8bit16bit24bit32bit，采样位数越高当然音质越好，然则相对于的存储也急剧削减。
留意：STM32F4的DAC最大分说率为12bit，故咱们只能使用8bit的音频。
另有便是普通高采样位数音频转低采样位数音频的未必要安妥到场发抖（噪声）。

#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

针对于实际数据材料中频频因地表杂波等种种干扰而涌现小幅值风速以及怪异点,在举行速率方位展现(VAD)数据反演以前,提出了对于数据资料举行品质抑制的预处置方式,即剔除了小幅度数据以及怪异点,而后分别举行了全方位采样以及非全方位采样的反演,反演精度大幅度普及,仿真下场与实际下场合适宜。
模拟两种线性风场,即含有0,1阶谐波以及含有0,1,2阶谐波的线性风场。
行使这两种风场比力钻研了全方位采样以及非全方位采样的速率方位展现方式。
仿真下场评释,全方位采样速率方位展现方式对于这两种线性风场反演下场准确度都高,而非全方位采样速率方位展现方式对于不含2阶谐波的线性风场具备很小的实用采样规模,同时,2阶谐波对于其具备未必的影响。

本法度圭表标准是编写的C实现的重采样代码，能够实现信号的重采样。
并且能够提掏出重采样的算法

用Remez算法方案一个低通滤波器,分别满足成果参数:%滤波器1滤波器2滤波器3%采样率Fs:20kHz20kHz20kHz%通带:0-30-4kHz0-5kHz%带内涟漪:0.1dB0.1dB0.1dB%带内衰减:60dB60dB60dB

使用ad采样值经由pid双环抑制来实现pwm波形的数字开关电源的法度圭表标准-

基于stm32f407多通道数据收集，付与双buff，直接以文件方式留存留存到sd卡中，单通道前提下采样率135k.能够改为多通道。
法度圭表标准基于晚点原子写的。
能够直接用！！！！。
值患上以及巨匠分享

时域采样定理演示的实现.rar时域采样定理演示的实现.rar时域采样定理演示的实现.rar

用于全色度屏幕内容的稠浊色度采样率高效视频编码

Kullback-Leibler距离.KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保障未必滤波精度的前提下,能够实用地削减滤波进程中使用的粒子数,从而减小滤波功夫,普及滤波功能.

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。