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。

连续光谱的同步辐射光通过入射狭缝照射到光栅单色器后，在出射的单色光λ中总是不可避免的混有基波λ的高级次谐波λn=λ/n。
采用自制的33001p/mm金膜自支撑透射光栅和美国IRD公司的AXUVI00G光电二极管探测器，定量研究了光谱辐射标准和计量光束线在5~40nm波段的高次谐波。
研究了Zr，Si，Al和Al/Mg/Al滤片在不同能量范围对高次谐波的抑制作用，给出了实验数据和曲线。
在5~40nm波段，适当的选用Zr，Si，Al和Al/Mg/Al滤片可有效地抑制高次谐波，在5~34nm波段将高次谐波与基波的信号强度比例控制在8.06%以内，经量子效率修正后小于3.08%，在35~40波段经探测器量子效率修正后高次谐波比例小于10.00%。

基于多算法融合的小波降噪方法，可以实现一维信号的有效去噪，另外附有盲源分离代码！

带隔离的DC-DC变换器基本的DC-DC变换器输出与输入之间存在直接电联系反激变换器通过变压器先将电网电压整流滤波得到初级直流电压，再通过斩波或逆变电路将直流电变换成高频的脉冲或交流电，在经过高频变压器将其变换成合适电压等级的高频交流电，最后将这高频交流电整流滤波获得负载所需的直流电压。
(注：打开时注意是否有Powergui,如无添加即可，否则无法允许)

本实验要求设计一个简易的频率计，实现对标准的方波信号进行频率测量，并把测量的结果送到8位的数码管显示，所要求测量范围是1Hz~99999999Hz。
整个设计的基本原理就是对1秒钟之内输入的方波进行计数，把所得数据保存在计数器里，经过译码器处理之后，然后送往数码管显示。
这里采用的方案是在采样时钟的上升沿开始计数，然后在下一个上升沿把计数器里的数据送往数码管，并且把计数器清零，让其重新计数。
整个方案的实现主要分为四个模块：时钟分频(clk_div)模块、计数器模块(counter)、译码器模块(seg8)、扫描输出(saomiao)模块。

HR2000高分辨率微型光纤光谱仪是一种小型模块化的光谱仪，可提供光学分辨率为0.035nm(FWHM)。
HR2000特别适用于激光和LEDS等波

基于分块永磁磁极的永磁电机齿槽转矩削弱方法_杨玉波.pdf

有关小波分解的matlab基础应用，很常见的仿真,多层小波分解与重构matlab程序

LED一般是恒流点亮的，如何改变LED的亮度呢？答案就是PWM控制。
在一定的频率的方波中，调整高电平和低电平的占空比，即可实现。
比如我们用低电平点亮一个LED灯，我们假设把一个频率周期分为10个时间等份，如果方波中的高低电平占空比是9：1，这是就是一个比较暗的亮度，如果方波中高低电平占空比是10：0，这时，全部是高电平，灯是灭的。
如果占空比是5：5，就是一个中间亮度，如果高低比是1：9，是一个比较亮的亮度，如果高低是0：10，这时全部是低电平，就是最亮的。

本文介绍了一种基于小波变换的高分辨率频谱分析方法，该方法对信号频谱分辨率有明显的改善效果，尤其是在短数据采样点上，仍然具有较高的频谱分析效果，适合于快速变化信号的频谱分析。

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。