基于STC89c52的环境数据采集DHT11+BH1750+LCD1602通过串口打印调试信息LCD显示实时数据
2024/5/18 2:20:23 119KB DHT11 BH1750 1602
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Amazon关键词下拉框联想采集可批量添加关键词,然后进行下拉框联想采集。
如果你是亚马逊卖家,就必须使用关键词联想采集,可以帮助商品的关键词做排名,有利于优化。
2024/5/17 20:28:07 450KB Amazon
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数据采集器
2024/5/17 20:16:50 45.59MB 后裔采集
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OPCUA统一架构高清版电子书OPC统一架构(OPCUA),涵盖了OPC实时数据访问规范(OPCDA)、OPC历史数据访问规范(OPCHDA)、OPC报警事件访问规范(OPCA&E)和OPC安全协议(OPCSecurity)的不同方面,但在其基础之上进行了功能扩展。
OPCUA,是在传统OPC技术取得很大成功之后的又一个突破,让数据采集、信息模型化以及工厂底层与企业层面之间的通讯更加安全、可靠。
2024/5/17 0:22:37 2.97MB OPC UA
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脑电信号(Electroencephalograph,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,其包含了大量的生理与病理信息,并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时,在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波,是事件相关电位(Event-RelatedPotential,ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动,适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点,即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的,所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位,然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号,再用Net-Station软件对原始数据进行预处理,预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等,最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极,确定少量活跃电极分布在头顶位置,活跃电极主要集中在后脑区域,为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。
2024/5/17 0:11:15 4.6MB 脑电信号
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该程序用API实现了语音采集并实时写入wav文件,用wave系列函数实现
2024/5/15 13:13:35 4KB 语音采集
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spss是一个非常专业的数据统计软件,能够对信息的采集、处理、分析进行全面评估和预测。
spss22.0版软件针对初学者,熟练者及精通者都比较适用,它界面友好,输出结果美观漂亮,功能齐全且操作简单,是我们做统计报表的好帮手
2024/5/15 12:55:11 133.33MB 统计软件
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采用LabVIEW编程的声源定位系统,需连接NI公司的9215采集卡以及麦克风才能正常工作。
2024/5/15 8:34:27 104KB LabVIEW 声源定位
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对语音信号的采集、分析、处理与报表生成等。
语音信号由计算机进行分析和处理,在程序中通过设置采样点和采样率,对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择,分为低通,高通,带通滤波。
同时也具有开始采集,停止采集,报表生成,停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为:配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量,速率越快,采样点数越多,采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小,不利于观测,因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音,由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间,故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后,将滤波后的信号进行信号分解,将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较,如果幅值大于所设定的阈值,则认为有人对计算机讲话,程序跳出循环等待模块。
2024/5/14 19:51:17 626KB LabVIE 语音识别
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使用delphi7+spcomm采集体检血压仪数据
2024/5/14 16:56:46 110KB 串口通信 spcomm delphi7 血压仪
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡