电子书：测量误差分析和实验数据处理.pdf，明晰版

用于数据处理与建树数学模型，TOPSIS方法的详细步骤及举例，

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学习一种技术最好的办法就是了解一个正在使用的应用系统是如何应用这种技术来解决问题的。
其中开源的OPenTSDB数据监控系统就是应用hbase解决数据存储的。
同时hbase还能很好的应对地理信息系统（GIS）中的两个挑战：大规模数据处理的延迟和空间位置建模。
地理信息系统常作为在线交互用户体验的基础使用，如基于位置的服务。
对应GIS系统的两大挑战，hbase是一个在线系统可以很好地解决大数据延迟，对应空间位置建模以下重点介绍。
地球数据最简单的方式就是地球上的一个点，由经度和纬度组成。
当我们查询数据是我们必须返回同一地点附近的信息，并且返回的数据越少越好，这样可以减少传输数据。
GIS使用专门的空间索

内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。

内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。

电子科技大学-詹惠琴-电子测量原理第1章测量的基本原理.ppt第2章测量方法与测量零碎.ppt第3章测量误差及数据处理.ppt第4章时间频率测量.ppt第5章电压测量.ppt第6章阻抗测量.ppt第7章信号波形测量(new).ppt第8章信号的产生.ppt第9章信号分析和频域测量(新）.ppt第10章线性零碎频率特性测量和网络分析（新）.ppt第11章数字零碎测试技术.ppt第12章测试零碎集成技术.ppt电子测量原理教材勘误表.doc

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这个你懂的！！淘宝卖380RMB该火车时辰表数据从官方获取，包含当前开行的4143个车次的所有数据（车站，票价等），共44663条记录。
本站的时辰表数据库将不断更新，但由于数据量庞大，无法做到每次都及时更新，如需最新数据库请和本人联系。
近期受数据源变动的影响，数据库和数据处理程序重新开发，部分数据库字段有所调整，在此给您带来的不便表示歉意，敬请希望继续关注本站。
应广大网友的要求，调整后的数据库中增加了“里程”和“列车类型”字段，方便大家计算票价。
“票价”和“里程”字段改为数字类型，“历时”改为时间型，方便计算和统计。
数据库中车次和站序两个字段被设为联合主键，便于索引和查询。
对于动车和高铁来说，票价字段依次代表一等座、二等座和特等座，对于其他车次来说，票价字段依次代表硬座，硬卧，软座，软卧。
其中，详细的车次信息如下：C字头城际列车：160个车次D字头动车组：　958个车次G字头高速动车：523个车次Z字头直快列车：52个车次T字头特快列车：296个车次K字头快速列车：1220个车次普快列车：　　845个车次Y字头旅游专列：6个车次L字头临时列车：48个车次Q字头列车：　　3个车次S字头列车：　　32个车次为了使数据冗余量和查询速度最优，所有的列车时辰数据均为一张表。
表结构如下：表：Train字段及数据类型：ID文本列车车次Type文本列车类型（普快，空调快速，动车…）S_No数字站序Station文本车站Day数字日期（当天，第2天，第3天）A_Time时间到达时间D_Time时间离开时间Distance数字里程P1数字硬座/一等座票价P2数字硬卧/二等座票价P3数字软座/特等座票价P4数字软卧票价数据库查询示例/*站站查询：从枣庄站到北京站的所有列车（两种不同方式的SQL语句）*/SelectT1.*FromTrainT1,TrainT2,TrainT3WhereT2.Station='枣庄'andT3.Station='北京'andT2.S_No＜T3.S_NoandT2.ID=T3.IDandT1.ID=T2.IDSelect*FromTrainWhereIDin(SelectT1.IDFromTrainT1InnerJoinTrainT2onT1.ID=T2.IDWhereT1.Station='枣庄'andT2.Station='北京'andT1.S_No＜T2.S_No)来自zhaoqi.org解压密码：Zhaoqi.Org

文章的第二章，从三维激光扫描数据的特点出发，引见了数据处理的基本程，重点引见了预处理的内容：其一，引见了使用FAROLaserScanner880的套软件FAROScene和商业软件GeomagicStudio对点云数据进行去噪的方法步骤；
其二，引见了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。
第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。
针对塑像面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格，细引见了该算法和流程；
针对三维激光扫描数据量大的特点，提出了基于构不均匀网格对点云数据进行压缩的算法，以减少数据量并达到保留扫描对象特征的目的。
第四章以贝多芬的头像为扫描对象，设计合理的实验方案来获取塑像点云据，并对数据进行去噪、配准和网格化处理，实验了本文所述的三维建模的程；
此外，对所获数据进行了压缩，取得了不错的效果。

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。