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。

阶跃阻抗滤波器HFSS模型

变采样和多相滤波器的实现。
本程序实现了一个变采样程序，中间设计滤波器设计和插值抽取。
其中滤波器设计用的是窗函数法，根据要求设计窗函数，得到窗函数的长度。
接着是插值，滤波，抽取，得到最后变采样之后的波形文件、另外对比了用直接卷积和多相分解卷积两种方法最后的结果。

本文首先介绍了GPS系统组成，在此基础上介绍了其定位的基本原理，然后通过对载体的运动进行动态建模将卡尔曼最优估计理论引入导航定位系统中，解决了滤波器的发散，非线性系统的线性化等一些常见问题，提高了系统的定位精度，并对卡尔曼滤波进行自适应的改进，进一步提高了其精确度和稳定性。
接着讨论了GPS定位的误差源和它们对定位精度的影响，并分析了怎样改进定位性能，并对GPS完整性进行了研究，在对卫星导航系统中现有RAIM算法进行研究的基础上，讨论了故障卫星的探测与分离方法，提出了一种新的有效的探测和分离故障卫星的方法。
文章的最后通过对整个定位过程进行仿真，对比了最小二乘算法和卡尔曼滤波算法的定位、测速精度以及其动态性能，并对所提出的新的RAIM算法进行了仿真，仿真结果表明了该算法的正确性及实用性。

框架已经写好只需要更改mqw0这些值可求的S11S12的曲线

为带通滤波器，需设置半阶数、高低截止频率和采样频率。
保存为function函数的m文件。
rar中为一肌电信号。

5509语言芯片成功但有噪声,里边有几个文件有做回声和滤波的但是效果都不太好，可见博文https://blog.csdn.net/zx66zx/article/details/93466142

各种滤波器设计完整设计程序，有线性相位的，窗函数的设计，以及滤波器的最优设计程序

《ADS应用详解——射频电路设计与仿真》【作者】陈艳华李朝晖夏玮【编辑】刘浩【ISBN】978-7-115-18407-8介绍使用ADS进行射频电路设计和仿真的基础知识和方法。
内容涉及射频电路的基础理论、ADS的基本概况以及ADS各种仿真功能，书中完整地介绍了6个利用ADS进行射频电路设计与仿真的实例，包括功率分配器、射频滤波器、低噪声放大器、混频器、压控振荡器和收发机。
分卷压缩的，这是第一部分，下载后放在一起才能解压。
part2：http://download.csdn.net/source/1435567文件较大，网速慢的朋友请耐心下载。
其它有用资料：《ADS2009射频电路设计与仿真》范例part1：http://download.csdn.net/source/3327661part2：http://download.csdn.net/source/3327724Agilent提供ADS2009自由下载，不用注册，并可申请试用license,地址在http://www.home.agilent.com/agilent/download.jspx?cc=US&lc=eng&nid=-34346.870777&pageMode=DL

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。

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。