hsv空间双边滤波去雾MATLAB代码，经过测试，代码去雾效果良好。

微弱光信号前置放大，滤波电路及匹配供电电路设计

传统的滤波在去噪的同时，也损失了图像的层次造成图像的部分细节损失.所以，在传统的基础上进行了改进

介绍了卡尔曼滤波及各种改进算法，包括EKF,UKF等，并给出matlab仿真

学习并实现《实验教程》2.5FIR滤波器设计、2.6IIR滤波器设计两小节里“五、扩展练习”的各个小题，比较教程与教材中滤波器设计的方法，并将两种方法用于“四、实验内容”所给题目的设计。

杨建国写的4本新书，分别为晶体管、负反馈和运算放大器基础、运放电路的频率特性和滤波器、信号处理电路

STM32单片机的PID算法实例，通过PID算法控制STM32的PWM输出反馈量是PWM低通滤波后得到的AD-STM32

LC滤波器设计软件，可以设计低通，高通，帯通，帯阻例：rffilterdesign:IndQo=35.0C=0.25pFCapRo=0.21L=0.50nHParasiTIcsde-embeddedDecadeSweepS21pdf

本人亲测非常好用的MPU6050姿态解算STM32源码(互补滤波)算法，希望帮助大家

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。

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。