2016年度工作总结暨2017年度工作计划编写要求：1、总结2016年度的主要工作内容及完成情况，请列举说明并尽量以数据形式表现；
2、分析个人在工作中存在的不足及改进措施；
3、列举工作中遇到的问题及希望得到哪些帮助和支持；
4、对本部门管理的合理化建议，列举存在的问题并提出改进意见；
5、2017年度个人工作计划：主要目标、具体措施及办法。

飞秒激光的低热输入、极小热影响区的特点使其在微纳米尺度材料连接领域有明显的优势。
为了将石英玻璃与硅可靠地连接在一起，使用功率为4~30mW，频率为1kHz，波长为800nm的飞秒激光对石英玻璃与硅进行连接，测试了接头的剪切强度，对接头横截面进行腐蚀处理，观察截面，分析了接头断裂前后的形貌特征，研究了激光参数，如激光功率、扫描速度、聚焦物镜的数值孔径以及离焦量对接头强度的影响规律。
实验结果表明，根据焊接工艺的不同，接头强度分布在7~54MPa之间。
将激光准确定位到界面处，在合适的激光功率和扫描速度下可以降低焊缝缺陷，得到剪切强度较高的接头。

史上最全USBHID开发资料，悉心整理一个月，亲自测试。
涉及STM32C518051F例子都有源码，VC上位机例子以及源码，USB协议，HID协议，USB抓包工具，开发文档，开发过程文档。
详细内容就不都说了，看目录。
有了这个资料包，你再说开发不了USBHID，打死我都不信！好资料当然一分都不能少！目录：STM32_USB_HID_PC_demo:USBHIDDemonstratorRelease软件和文档STM32_USB_HID_分析:STM32USBHID固件学习分析STM32_USB_HID_例子：STM32USBHID方式收发例子。
STM32_USB_HID_学习心得:基于STM32的USB程序开发笔记、修改STM32的USB例程为自己所用、初涉USB，初学者USB入门总结——枚举。
STM32_固件库说明文档:STM32_USB_Demo例子的中文说明文档。
STM32F107鼠标USB改HID数据发送程序。
USB_HID_8051F例子。
USB_HID_C51源码。
USB_HID_PC_源码:PC端打开HID设备、读写操作实例。
USB_HID_PC接收发送工具:用于调试USBHID设备，就相当于串口工具啦。
自己写好了HID设备，用它接收发送调试非常方便。
USB_HID_PC通信详解:PC端HID读写操作说明。
USB_HID_VC++6.0_入门级例子：简单读写USBHID设备，很好的参考作用。
USB_HID_VC++6.0_入门级例子开发步骤（图解说明，真详细啊！）：一步一步手把把手教你开发VC++6.0USBHID程序。
USB_HID_VC++6.0读写设备源码：简单打开HID设备，读写源码，参考的好例子。
USB_HID_VC++6.0源码：出具雏形的VC++6.0USBHID工具源码。
非常完善了，可以直接当工具使用，关键是有源码！USB_HID_开发过程详细说明：长篇论文一篇，详细说明HID开发过程，包括下位机、上位机、HID驱动的开发，牛！USB_HID协议（英文）。
USB_STM32_HID开发笔记:里面有USB设备枚举的详细过程，抓包说明的哦。
当然包括开发过程啦。
令牌包、握手包、数据包中的数据都看得到。
USB_URB分析：抓包工具抓到的数据包的详细解析。
USB_VC教程:短论文一篇，用VC++编写USB接口通信程序，简洁扼要说明VC++6.0开发步骤，提纲挈领，值得一看！USB2.0协议(英文)。
USB技术规范（中文）：中文的USB技术规范说明，中文的！USB抓包软件:两种抓包工具，bushound和usbtrace。
都是破解版，哈哈，自己偷着乐吧！深入解析STM32_USB库：STM32USB的库说明。

基于广义的惠更斯-菲涅耳原理得到的部分相干电磁涡旋光束经光阑透镜聚焦后的传输方程,研究了聚焦场几何焦平面附近的光强分布和相干度分布。
结果表明,部分相干电磁涡旋光束的拓扑荷数、截断参数、归一化相干长度均会影响聚焦场的涡旋暗区域的大小和相干度分布,可以通过选择合适的参数值获得所需的涡旋暗区：涡旋暗区域的大小随着拓扑荷数和归一化相干长度的增大而增大,其涡旋亮环的最大强度的位置随着归一化相干长度和截断参数的减小而向光阑处移动。
此外,聚焦场的有效相干长度随着归一化相干长度和拓扑荷数的增加而减小;并且随着传输距离的增大,有效相干长度越大。

高级PID控制算法－PID控制器是一种闭环控制系统,由于它形式简单固定,在很宽的操作范围内都能保持较好的鲁棒性,同时工程技术人员能够用简单直接的方式来调节系统,所以在工业控制领域得到很好应用。

这份Matlab源代码可以实现1到8阶的贝塞尔曲线拟合，从而帮助你更好地分析和处理数据。
贝塞尔曲线拟合是一种常用的数学方法，它可以通过调整曲线的控制点来拟合数据，从而得到更加平滑的曲线。
此外，我们还附上了一个拟合后的评价标准，它可以帮助你评估拟合结果的准确性和可靠性。
通过使用这份源代码和评价标准，你可以更加深入地研究你的数据，并得出更加准确的结论。

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

IKVM的安装与使用，C#项目调用java代码。
接到一个微信接口开发的项目，参数用到了改过aes加密，发现使用C#无法得到同样的加密值，遂决定使用IKVM转换java包成dll，C#直接调用，结果很理想，下面把我把使用IKVM的过程写了个文档分享给大家，希望对大家有帮助，也欢迎大家提意见和建议。

一个TypeScriptRollup插件，捆绑了声明并尊重Browserslists描述这是一个汇总插件，可以在Typescript，Babel，Browserslists和汇总之间进行集成。
它首先是Typescript插件，可实现与Rollup的完全互操作性。
随之而来的是非常强大的绑定和生成的Typescript声明文件的树状摇晃，可与代码拆分无缝地协同工作。
产品特点编译器诊断信息已正确发出，并进入汇总构建生命周期得到正确处理支持定义文件（.d.ts）的生成和捆绑，并完全支持代码拆分支持增量编译。
可以提供一个而不是ECMAScript的目标版本，这样就可以相对于您的Browserslist中定义的浏览器的基准来转换代码。
Babel可以用作编译器，而不是Typescript，这样Typescript可以处理诊断，声明和剥离类型，Babel用于语法转换。
目录安装npm$npminstall@wessberg/rollup-plugin-ts--save-dev纱$yarnadd@wessberg/rollup-plugin-ts

将爬虫爬下的数据进行异常值分析，然后将异常值删除后得到正常值数据集。

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。