为提高线性调频连续波(LFMCW)雷达的测距精度,提出一种多段同频正弦信号频谱融合的测距算法。
首先,通过易于工程实现的间断采样方式,将LFMCW雷达若干规则区差拍信号采样为多段同频正弦信号,有效避开不规则区;其次,构造加权因子对多段规则区差拍采样信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段规则区差拍采样信号的最优加权积累频谱和其累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现差拍信号频率的精确估计,从而实现LFMCW雷达的高精度测距。
仿真和现场实验结果表明,在5～30m的测距范围内,该算法频率估计的平均绝对误差约为FFT+CZT法的1/5,测距精度始终保持在1mm以下,其平均测量误差约为DEVONL80手持激光测距仪的1/3,约为基于FFT+CZT的测距法的1/5。

DDS原理的详尽介绍，DDS是直接数字式频率剖析器(DirectDigitalSynthesizer)的英文缩写，是一项关键的数字化本领。
与传统的频率剖析器相比，DDS具备低资源、低功耗、高分说率以及快捷转换功夫等短处，普及使用在电信与电子仪器规模，是实现配置配备枚举全部字化的一个关键本领。
DDS芯片中首要搜罗频率抑制寄存器、高速相位累加器以及正弦盘算器三个部份(如Q2220)。
频率抑制寄存器能够串行或者并行的方式装载并寄存用户输入的频率抑制码;而相位累加器依据频率抑制码在每一个时钟周期内举行相位累加，患上到一个相位值;正弦盘算器则对于该相位值盘算数字化正弦波幅度(芯片普齐全过查表患上到)。
DDS芯片输入的普通是数字化的正弦波，于是还需经由高速D/A转换器以及低通滤波器才气患上到一个可用的模拟频率信号。

2016TI杯电赛题目写，功能：矩阵按键功能选择，去皮，小数点，清零，累加，确定等功能。
代码本人动手，亲测可用。

代码范例列表第1章示例描述：本章演示如何开始使用JDK进行程序的开发。
HelloWorldApp.java第一个用Java开发的应用程序。
firstApplet.java第一个用Java开发的Applet小程序。
firstApplet.htm用来装载Applet的网页文件第2章示例描述：本章引见开发Java的基础语法知识。
accumulationByDoWhile.java用do~while语句写的累加程序accumulationByFor.java用for语句写的累加程序accumulationByWhile.java用while语句写的累加程序boolExample.java演示boolean变量的程序charExample.java演示char变量的程序compare.java演示前缀、后缀自加之间区别的程序constCharExample.java演示转义字符converseNumber.java逆向输出数字daffodilNumber.java求水仙花数division.java演示整除结果errorCompoundVariable.java错误使用局部变量示例factorial.java求阶乘Fibonacci.java求Fiblnacci数列GcdAndGcm.java求最大公约数和最小公倍数errorInit.java演示变量初始化错误的程序integerExample.java演示各种整型变量的使用isPrime.java判断素数leapYearByIf.java用if语句判断闰年leapYearByLogical.java用逻辑表达式判断闰年lowToUpper.java小写字母转换成大写字母lozengeStar.java输出一个由*组成的菱形multiplyTable.java求乘法口诀表narrowingConversion_1.java缩减转换引发错误示例1narrowingConversion_2.java缩减转换引发错误示例2notMultipleOfThree.java把100-200之间不能被3整除的数输出outputByDoWhile.java用while循环随机输出数据outputByWhile.java用do~while循环随机输出数据outputMax.java求两个数中的最大数overflowExample.java演示溢出precedence.java演示自加运算符的优先级primeNumber.java输出100-200之间的所有素数ranking.java评定成绩等级rankingBySwitch.java用switch语句评定成绩等级realExample.java演示浮点数的有效位数remainder.java取余运算示例showBreak.java利用标号语句跳转出所有循环嵌套showCount.java循环计数示例showDoubleLoop.java演示双重循环showDoubleLoopSe.java改进的双重循环showOrder_1.java演示操作数求值顺序示例1showOrder_2.java演示操作数求值顺序示例2sign.java用条件运算实现符号函数示例signByIF.java用if语句实现符号函数示例triangleStar.java输出一个由*组成的直角三角形upperToLowCase.java大写转换成小写variableScopeExample.java变量使用范围示例第3章示例描述：本章学习对象和类。
accessMember.java访问成员变量示例constructNoPara.java无参数的构造方法constructWithPara.java带参数的构造方法declareDefault.java缺省访问权限的使用declarePrivate.java私有访问权限的使用dec

GM(1_1)模型建立与预测方法实例：根据GM（1,1）建模原理，经过对数据的累加生成和累减还原，得到2010—2015年的数据分别为2010：851.0925262011：858.2460062012：865.4596112013：872.7338462014：880.0692232015：887.466252平均误差：0.065%

本设计用keil和protues完成0到100的实时累加显示，请大家多多指教！

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

SQL如何完成阶梯式累加

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代码中有联系方式不懂之处可联系解答~题目要求：自制一个单片机最小系统，包括串口下载、复位电路。
由系统随机生成0—99的数字在数码管上显示，操作人员必须在2S内按下对应的按键，按键正确获得一分，在2分钟内，对得分进行累加，到时后，由数码管显示得分值。
游戏的启动、暂停（继续）可以由按钮控制。

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。