采用matlab仿真了卷积编码在BPSK调制下通过AWGN信道是的性能分析。
包含不同参数下卷积码的误码率曲线比较，包括'未使用编码'与'使用卷积编码'的比较，不同回溯长度、不同码率、不同约束长度的误码率曲线

景观格局指数软件3.3使用说明，里面有参数配置，指数字母代表的意思

基本业务模块为：出租、返还。
同时在这两个模块的基础上，建立的其它功能有：出租图书管理、会员管理、图书缺货管理、系统参数设置、操作员及其权限设置、图书出租收费标准设置、各项数据资料（帐目）的查询、今日盘点。
涵盖了图书出租管理中的绝大部分功能，界面美观，操作上接近于日常手工操作，无需学习就可轻松上手，是您理想的经营管理好帮手。
配置要求：硬件要求：C433以上CPU，64MB以上内存(推荐128MB)，50MB以上活动硬盘空间，（推荐100MB以上），VGA彩色显示器、最佳分辨率800*600、增强色16色，键盘，鼠标。
软件要求：Windows98/Me/2000/XP操作系统。
其它说明：1、首次登陆时，操作员为：Admin，密码为Admin；
2、管理员的初始密码为：Admin（您可以在“个人信息”中的“密码修改”中修改密码）。
3、图书租赁系统采用SQL2005数据库。

详细介绍了3.3kW大功率CCM模式的PFC设计和参数的计算，包括电感的设计，磁芯的选择，MOSFET的选型，输入整流桥的选择，输出电容的计算等等，是一个很给力的PFC资料。

跨平台/全局/消息队列/共享内存/信号量/自动解锁//1个进程读,1个进程写//windows1000万条19秒//linux1000万条3秒//1个进程读,2个进程写//windows2000万条80秒//linux2000万条23秒//linux编译测试，加1个参数与不加参数来区分读写队列//g++-ot-DMESSAGE_QUEUE_TRACEMessageQueueMain.cpp-lpthread&&./t-r//清理消息队列编译命令//g++-ot-DMESSAGE_QUEUE_TRACE-DMESSAGE_QU

1、matlab代码，实现稀疏表示中L1范数最小化的求解问题。
2、稍微修改了一下函数的接口，解决了用C++调用这个matlab函数时参数传参问题。
因为该函数用到了varargin，可变参数传参，而C++参数传递都是固定的。
3、代码我自己亲自用opencv调用过，可以使用。
4、如果不用将Matlab的.m文件生成dll供c++调用，则可以去我的资源里面查找一下，里面我上传了一个由m文件生成的.h,.dll,.lib供C++调用的文件。
直接将三个文件放入到C++代码可以访问到的地方即可。

桂林电子科技大学2013年硕士研究生入学考试复试试卷考试科目代码：204考试科目名称：通信原理A请注意：答案必须写在答题纸上（写在试卷上无效）。
一、 问答题（每题5分，总共50分）（1） 根据你所学的通信原理知识，请回答下列问题：请画出数字通信系统模型；
简述各个组成部分的主要功能和特点；
回答衡量数字通信系统性能好坏的主要性能指标。
（2） 通信系统的同步需考虑哪些？（3） 调制信道模型用加性干扰和乘性干扰表示信道对于信号传输的影响，根据乘性干扰的不同，信道可分为哪两种？（4） 请写出信道容量的公式，有哪几个主要参数，其相互关系如何？（5） 实际中为了减小码间串扰，需要采用什么措施进行补偿？眼图为直观评价接收信号的质量提供了一种有效的实验方法，它的作用是什么？（6） 二进制的数字调制有那两种基本方式？试比较有效性和可靠性。
（7） 试写出下列英文缩写的中文全称：QAMCDMAOFDMQPSKAWGN。
（8） 模拟信号经过哪几个步骤变成数字信号？其中哪个步骤会带来什么误差？（9） 某数字传输系统的码元速率是1200b/s，接收端在0.5个小时内共收到216个错误码元，试计算该系统的误码率Pe。
（10） 英汉互译：（英译汉）Wedescribedvarioustypesofmodulationmethodsthatmaybeusedtotransmitdigitalinformationthroughacommunicationchannel.Aswehaveobserved,themodulatoratthetransmitterperformsthefunctionofmappingtheinformationsequenceintosignalwaveforms.（汉译英）本章将研究噪声对调制系统可靠性的影响，特别是深入研究各种调制方法的发送信号受到加性高斯白噪声恶化时，最佳接收机的设计和性能特征。

本文档为《UG_工程图ppt》，可适用于工程科技领域，主题内容包含UG制图UG制图广州华南UG培训中心目录目录综述图纸建立与编缉图视图建立与编缉图视图加视图:正交视图向视图细节视图剖切视图…图视图显示参数设置移去视符等。

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。

MSET是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。
当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。
最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。
目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

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。