研究了自适应补偿器(ANC)中两大补偿器——可变形镜(DM)和部分补偿镜之间的轴向距离标定技术，提出了一种多零位约束方法，利用一块校准镜，通过DM形变实现不同位置的零位检测，从而构建多个测量方程用以限制误差耦合，实现ANC空间间距自标定。
通过仿真和实验验证了该标定方法的高精度。
该方法摒弃了外部直接测量手段，使得ANC和整体干涉仪的集成化成为可能。
通过仿真和实验验证了该标定方法的高精度。
该方法摒弃了外部直接测量手段，使得ANC和整体干涉仪的集成化成为可能。
2023/11/6 9:45:49
10.73MB
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本资源是Unity技术应用，脚本直接应用在地面模型上，加上相对应的shader能达到即时地面反射效果，可调节精度。
2023/11/5 5:44:17
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本次课程要求利用传感器设计制作一款高精度传感器，要求传感器有大小两个量程，量程之间可自动或手动切换，小量程的量程为0-200g，误差范围控制在1%以内；
大量程的量程为0-2000g，误差范围控制在1%以内。
全过程只采用用模拟量实现测量，不使用单片机等控制芯片设计电路。
本系统主要电路部分均采用模拟电路完成，前端信号采集采用悬臂梁式电阻应变片式压力传感器完成。
传感器采集的信号送入信号放大电路，信号放大电路采用仪用放大器INA128芯片完成，INA128需要精准的零电压作为参考电压，因此采用OP07芯片输出零值电压给INA128作为精准的参考电压。
传感器采集的信号经INA128放大后，送入信号处理电路完成信号的模数转换及数码管信号译码，本部分采用ICL7107芯片完成。
ICL7107芯片完成信号的模数转换后，将译出的数据送入显示电路完成用户终端的显示，本部分采用三位半数码管完成。
大量程的量程为0-2000g，误差范围控制在1%以内。
全过程只采用用模拟量实现测量，不使用单片机等控制芯片设计电路。
本系统主要电路部分均采用模拟电路完成，前端信号采集采用悬臂梁式电阻应变片式压力传感器完成。
传感器采集的信号送入信号放大电路，信号放大电路采用仪用放大器INA128芯片完成，INA128需要精准的零电压作为参考电压，因此采用OP07芯片输出零值电压给INA128作为精准的参考电压。
传感器采集的信号经INA128放大后，送入信号处理电路完成信号的模数转换及数码管信号译码，本部分采用ICL7107芯片完成。
ICL7107芯片完成信号的模数转换后，将译出的数据送入显示电路完成用户终端的显示，本部分采用三位半数码管完成。
2023/11/4 23:38:04
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本资源结合两个实验（1.数值函数实验；
2.图像聚类），用matlab语言实现了猫群算法，取得了较好的精度。
算法类似于粒子群算法（PSO），但是不同的是增加了SeekingMode和TracingMode两个模式，其中，SeekingMode用于变异，TracingMode用于更新速度、位置点的坐标，
2.图像聚类），用matlab语言实现了猫群算法，取得了较好的精度。
算法类似于粒子群算法（PSO），但是不同的是增加了SeekingMode和TracingMode两个模式，其中，SeekingMode用于变异，TracingMode用于更新速度、位置点的坐标，
2023/11/4 13:55:03
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稀疏度自适应正则回溯匹配追踪算法（SAMPalgorithmbasedonregularizedbacktracking，SAMP-RB）是一种有效的压缩感知重构算法，在原子选择阶段引入回溯的思想，提高了重构精度，减少了重构时间。
但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。
针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。
理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。
但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。
针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。
理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。
2023/11/3 19:16:27
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MmTimer是一个多媒体定时器的C#简单封装。
使用这个定时器，你可以得到1ms精度的单次延时或周期定时。
最初是想用来做播放midi文件的时钟，当然你也可以用它来做任何它能做到的事情。
使用这个定时器，你可以得到1ms精度的单次延时或周期定时。
最初是想用来做播放midi文件的时钟，当然你也可以用它来做任何它能做到的事情。
2023/11/3 13:36:58
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纵观《PRML》（《PatternRecognitionandMachineLearning》），讲述解决问题的方法的只有20%不到的内容，而其余的内容都是在讲述怎样将问题解决得更好（精度更高）！模式识别逃不掉的一本书，还出了中文版！！
2023/11/3 2:48:42
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为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visualword模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
2023/10/31 6:44:35
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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。
2024-04-09 15:03
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