次要内容及要求1．功能与次要技术指标⑴输出电压：0∽9．9V步进可调，调整步距0．1；
V⑵输出电流：≤500mA；
⑶精度：静态误差≤1%FSR，纹波≤10mV；
⑷显示：输出电压值用LED数码管显示；
⑸电压调整：由“+”、“-”两键分别控制输出电压的步进增减；
⑹输出电压预置：输出电压可预置在0∽9．9V之间的任意一个值；
⑺其它：自制电路工作所需的直流稳压电源，输出电压为±15V，+5V；

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

基于matlab灰色模型GM(1，1)预测数据,通过对已知数据进行处理，预测出新的数据，然后对比其结果，求出误差，已经对结果进行后验差检验，从而来判断预测精确性。

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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运用最小二乘法拟合y=ae^(bx)型曲线，包括了求对数后拟合和直接拟合两种方法，后者的拟合精确度最高，并给出了均方误差和最大偏差点。

matlab编写的最速下降法，十分详细functionx=fsxsteep(f,e,a,b)%fsxsteep函数最速下降法%x=fsxsteep(f,e,a,b)为输出函数f为函数e为允许误差(a,b)为初始点;

求解二维热传导方程，文档中有过程和matlab程序。
本文利用无限差分法来求二维热传导方程的数值解，通过Matlab编程求解并作图，进而与解析解做出的图进行比较，画出误差图。

几个关于图像质量评价的函数。
均方误差rms，可用于去噪图像和紧缩图像的质量评价

一个小工具，将TS流文件发送到以太网络上。
支持使用UDP或者RTP协议。
根据TS流的PCR值跟踪时间同步发送。
我用的GetTickCount进行发送时间同步，线程按照10毫秒进行轮回，按照Win32系统普通线程切换时间，应该可以保证到10毫秒左右的同步精度。
但听人提过使用GetTickCount进行时间同步，长时间会有时间漂移现象，而且误差会逐渐累加，直到客户端缓冲溢出。
对方提出的处理方案是使用GPS卫星时间同步...个人以为GetTickCount是使用Win32底层的某个高精度时间结果。
在微观上不是很精确，但是宏观上应该是很精确。
我实际曾经使用这个工具，发送过同一个文件三天三夜，客户端使用VideoLan进行在线播放，缓冲设置300ms，没有发现VideoLan缓冲有溢出的情况。
如果这种同步方式，长时间发送，确实有精度问题，希望有同志给出例证和处理方案(除了使用GPS卫星时间以外的方案...)。
以便我改进。
demo中根据以太网通常的MTU值直接按7个TS包进行封装：SetGetTsPacketDataCB(GetTsPacketData,NULL,TS_PACKET_SIZE_MIN*7);如果是其他网络类型，需要根据网络的MTU值调整TS包数量。

梯形调制LFMCW的目标解算流程，包括发射信号以及回波信号的建模，基带信号处理过程，以及最初目标参数的解算和误差分析

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。