Java入门书籍，内容包括：Java语言介绍，简单的Java程序，Java中的变量与数据类型，运算符、表达式与语句，循环与选择结构，数组与方法的使用

主要介绍CarSim和C语言、simulik联合仿真设置，输入输出变量设置，Simulink参数设置，并以四轮独立驱动模型为例详细介绍carsim和simulink联合仿真的过程，具有实际工程价值！

编写此软件概要设计说明书是为了使开发方可以了解到此系统基于需求规格说明书内的顶层及各层数据流图产生的功能结构图，了解系统内数据变换的过程及数据的流向，以及本系统的数据设计：数据库中E-R图设计和表结构设计以及全局变量的设计。

五子棋游戏是一个深受人们喜爱的游戏，通常是人机对弈，本程序设计为人与人对弈，一方执黑棋，一方执白棋，轮流走棋，每方都试图在游戏结束前让自己的棋子五子相连。
按键盘上的方向键可以移动光标，回车键可以摆放棋子。
这个程序是对编程基本功的一个训练，将分支、循环、数组、函数综合应用，而不仅限于编制独立的小程序，通过游戏过程增加编程的兴趣，提高编程水平。
编制该程序我对以下的知识点进行的巩固和掌握：1.数组元素为结构体的数组应用。
2.全局变量应用。
3.按键的处理。
4.数组元素对应关系。
5.图形方式等等。
虽然该程序是一个普通而又简单的程序，但是对于语言初级阶段的我来说，是一个很好的锻炼甚至可以说是一个很好的提高。

第2章-变量类别.zip

含有全部工程文件，使用C++Builder6.0完成开发，可重新编译运行。
创作权归曹润泽所有，使用者不可用于商业目的，否者后果自负。
本软件功能：上层的应用软件的模块主要有：初始化模块、用户设置模块、COM串行通信数据采集模块、数据矫正模块、数据绘图模块、数据存储模块、网络传输模块、功能整合模块等。
其中网络传输模块又可以根据工作模式分为服务端网络传输模块和客户端网络传输模块。
用户设置模块：主要是通过用户设置设置窗口中的信息来完成软件的设置，这些可以设置的变量都非常重要，包括基本设置：采样频率设置、COM端口选择、警告限设置（是否使用警戒限、高警戒限的大小、低警戒限的大小）、矫正表设置（是否使用矫正表、选择矫正表）；
绘图设置：显示点数设置、曲线宽度设置、曲线颜色设置（高警戒曲线的颜色、正常时曲线颜色、低警戒曲线的颜色设置）；
网络设置：是否使用网络传输、网络基本设置（服务端选择、客户端选择、端口号设置、服务端IP设置）。
COM串行通信数据采集模块：用于从串行口中读取数据。
本系统使用专门用于RS-232串行通信通信控制的控件TComm控件来完成COM通信。
数据矫正模块，顾名思义，是用于对数据进行矫正的。
若需要矫正数据，必须使用矫正表，矫正表实际上只是个用户可自定义的文本文件，但在编写矫正表文件时必须按照一定规则进行编写。
数据绘图模块：对于采集数据的实时绘图是通过BorlandC++Builder6.0自带的功能强大的TChart控件来实现。
数据存储模块：该模块除了使用了编译器所提供的几个基本数据类型之外，基本上是使用纯C++编写（不使用编译器的控件）。
数据存储并未使用数据库存储，而是使用文本文件的方式对所有采集到的时间进行存储，存储时要先把采样信息写入到数据文件的头部，包括创建时间、采样起始时间、采样持续时间、采样结束时间、采样频率、采样数等等信息，之后就是所采集的数据，采样数据包括数值和采集的该点所对应的时间，以及该点是否被警告（过低用!Low表示、正常用-表示、过高用!High表示）。
网络传输模块：网络传输模块是本数据采集系统比较新颖的模块，可以使用互联网进行速率较低的数据传输，考虑到网络传输的延迟，故设计时设置的采样速率比较低。
网络传输模块实际上是使用Socket编程实现的，在BorlandC++Builder中有封装好的用于网络通信的控件：TServerSocket和TClientSocket。

python版本为2.7.9，大家注意别下错了，里面有一个txt文件是进行压缩的，可以更改文件中的变量path1来对其他文件进行压缩与解压，代码中有详细注释，实现过程虽然简单，但是包含自己很多一些独特的想法，自己的知识产权，所以可能贵点，谢谢大家！

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

谢谢大家支持（^__^）

博士推荐的好书，主要讲h无穷，飞行器设计可看

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。