单自由度中心差分法MATLAB实现，只做了位移图，速度和加速度图下载者可自行绘制

一．插件目的：：1.我们使用的U3D引擎产生的游戏资源包容量太大，故全方位优化动画资源；
2.在max曲线编辑器内，点取轴向太过麻烦，费事，直观清除帧大大提高效率。
如：二：插件设计思路1.动画关键帧的原理：Key帧是记录骨骼bone的位移，转换，缩放的信息的，会产生容量，所以一套骨骼会产生很多关键帧，使文件增大，有的动作，部分轴向不参与动画，却又记录了下来，比如：胳膊的挥动，只是旋转在作用，移动缩放根本没有作用，又比如：一个bone垂直接触了地面，只是移动在作用，所有旋转缩放没有作用，如下图：注：横向是时间长度，纵向数值大小。
有动画的，才会有高低起伏的，平的曲线，没有起伏，但是参与了关键帧的记录，是会产生字节的，移动旋转缩放的XYZ都会在视图中出现，所以：假如移动的XY有动画，但Z也有动画，可并没有任何作用，为了减少导出FBX的容量，就把Z轴的删掉，整体是这样的思路，UI菜单决定由我来删除哪个需要删除，1.当我鼠标选取一个或多个Bone对象，之后点选UI界面，由我选择清除哪个轴向，快捷删除轴向帧。
比如我选择了5根骨骼，点击了”MOVE：：XYZ下的ClearZAxis“，所以，这5根骨骼的位移的Z轴全部清除，同理我点击了”MOVE：：XYZ下的ALL“，那5根骨骼位移的XYZ轴动画都被清除；
三：使用方法。
全部：就是整个max文件里面所有没有变化信息的轴向选择的：就是只针对选中的骨骼单个或者多个的轴向信息。
清理：清除完成，可以在曲线编辑器内部查看操作图解：1.拖入插件进入max直接点击清除就行，导出FBX文件容量会小，省资源用的。
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激光位移传感器最新设置调试软件,ver1.60,是目前的最新版,希望对需要的朋友有所帮助!只需在解压后点击Setup.exe即可

光学测试仪器在各类光学工程、激光、激光器、激光工程中肩负着光学材料、元件、组件、系统、仪器的检测任务，包括非光学量如位移、形变、流场、间隙、轮廓、粒(棒)等的精密检测任务。
不难想象，如果没有现代光学测试仪器，现代科学、尤其是现代光学科学与工程，是不可能得到如此迅猛的发展。
纵览我国近六十年来光学测试仪器的发展，令人自豪，也存在遗憾——与国外某些差距依然存在。
本文在评述现代光学检测发展前沿的同时，揭示我国光学测试仪器发展现状的几个特征并指出主要的差距，以及由此引起的思考和应对的策略。

基于单片机的加速度传感器信号采集并积分求速度和位移的c语言源码

1.转动惯量1.1转动惯量合成1.2平移1.3旋转1.4主惯性距1.5扭矩轴2.频率解耦率（4）3.位移控制4.频响特性5..频率解耦率（4+2）6.位移控制7.频响特性

基恩士激光位移传感器使用方法及场景简介，基恩士官方出品。

各种运动估计算法基础，基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。
视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

UGUI轮播功能目前只支持左右一位位移，没有自己去写缓动，用的DoTween暂定1.0版本吧，后面会继续优化其实就是列表存储，后面根据目标位置信息，去做位移和缩放等行为

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。