激光诱导击穿光谱已用于测量大气条件下粉煤无烟煤中的有机氧含量。
提出了特殊的光谱处理方法，包括通过与N（I）线比较光谱相关系数，选择与O（I）线的光谱相关系数，与N（I）线进行内部归一化以及温度校正来选择最佳的O（I）发射线，以满足多光谱分析线分析方法，可得出最精确的定量结果。
提出了确定煤中有机氧含量的标定方法，通过对六个无烟煤样品进行的实验评估，其精确度为1.15-1.37％，平均相对误差为19.39％。
还研究了相对测量误差分布。

一、1.Pleasedownloadandinstalltheglutlibrary.2.WriteacompleteprogramusingthefollowingcodestodrawaSierpinskigasket.voidmyinit(){//attributesglClearColor(1.0,1.0,1.0,1.0);glColor3f(1.0,0.0,0.0);//setupviewingglMatrixMode(GL_PROJECTION);glLoadIdentity();gluOrtho2D(0.0,50.0,0.0,50.0);glMatrixMode(GL_MODELVIEW);}voiddisplay(){GLfloatvertices[3][3]={{0.0,0.0,0.0},{25.0,50.0,0.0},{50.0,0.0,0.0}};//anarbitrarytriangleintheplanez=0;GLfloatp[3]={7.5,5.0,0.0};//orsetanydesiredinitialpointwhichisinsidethetriangle;intj,k;intrand();glBegin(GL_POINTS);for(k=0;k＜5000;k++){/*pickarandomvertexfrom0,1,2*/j=rand()%3;//computenewlocation;p[0]=(p[0]+vertices[j][0])/2;p[1]=(p[1]+vertices[j][1])/2;//displaynewpointglVertex3fv(p);}glEnd();glFlush();}#includevoidmain(intargc,char**argv){glutInit(&argc;,argv);glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE|GLUT_RGB);glutInitAWindowSize(500,500);glutInitWindowPosition(0,0);glutCreateWindow(“SimpleOpenGLExample”);glutDisplayFunc(display);myinit();glutMainLoop();}3.实现DDA和Bresenham画线算法(1)画10万以上随机生成的直线段，比较两个算法的平均时间.(2)分别把屏幕上的1*1，5*5,9*9像素当作直线段上的一个点，观察线段的走样情况.二、请写一个OpenGL（如果熟悉WebGL也可以用）程序完成如下任务(1)读入三维网格模型的obj文件;(2)用OpenGL函数glTranslatef()对模型模型进行平移，使得其重心位于原点;(3)用函数glLookAt()设置视点，并且要求试点绕模型一周，以便用透视投影观察各个侧面;(4)要求利用真实感绘制对模型进行渲染.(利用OpenGL函数设置光源，材质，计算好每个三角形的法向量后，利用OpenGL的glNormal函数给待绘制的三角形设置法向量).绘制的结果大概如下：三、本实验为综合实验,任务是利用光线跟踪算法进行Whitted全局光照计算，并对读入场景进行真实感绘制。
（特别提示:网上类似的projects可以参考，但不能照抄.如http://tobias.isenberg.cc/graphics/LabSessions/RaytracingProject,http://physbam.stanford.edu/links/ray_tracing/project_ray_tracing.htmlhttps://www.cs.utexas.edu/~fussell/courses/cs354/assignments/raytracing/handout.shtml）(1)参加对象:本实验针对所有选课同学，3-5人组成一个小组，共同实现；
非15级同学在组队方面有困难的话可与老师沟通.(2)实验结果提交:每人都要求提交一份.内容包括a.源程序;可执行代码;三维场景数据;同组的同学这部

基于时域反射仪（TDR）的电缆毛病定位的主要技术难点在于对​​飞行时间（TOF）的准确测量。
这种时间间隔的测量是通过一个数字计数器和一个参考时钟来实现的。
建立了理论分析，以证明通过对大量重复测量的计数结果求平均值，可以将分辨率提高到纳秒级。
微控制器用于产生重复的步进信号，以执行重复的测试。
8MHz时钟和8位数字计数器用于测量飞行时间。
实验结果表明，使用平均30,000次测量结果，计数器方法的定时分辨率提高到了纳秒级。
制造用于电缆毛病定位的便携式原型来验证这种配置。
测试结果表明，电缆毛病的位置误差小于0.1m。

系统概述：研究生招生信息的管理工作大致分为三个阶段，第一阶段是考生报名，第二阶段是初试阶段，第三阶段是复试阶段，，第三阶段是录取情况统计。
在第一阶段，每个考生都要将自己的简历和报考情况填入一张表中。
这些信息将作为每个考生的档案，由招生人员管理，后两个阶段的统计工作要用到这些信息。
第二阶段是进行初试与复试。
初试设定考生的分数线以对使筛选合格的同学进入复试，初试分数线分单科分数线与总分分数线，任何一个科目不过线或者总分不过线均不能参加复试。
初试后对筛选出来的考生进行复试，复试后公布录取分数线，当考生的总分达到录取线后方会被录取。
此阶段还需要做数据的分析工作，主要是将每个考生的各科成绩汇总起来，计算出总分、平均分，同时统计出各科的及格率、不及格率及各分数段的考生人数来，由此来分析本年考生的质量和水平。
第三阶段的工作是进行录取后的统计。
当录取名单确定之后，招生人员要进行统计、分析本年的录取情况，如统计录取生的成绩、年龄、来源等情况，并进行计划招生数和实际招生数的比较等。
由此获得本年研究生的录取情况。
2.2数据要求：考生档案：考号、姓名、性别、年龄、政治面貌、能否应届、学历、来源、报考专业、报考类别。
初试成绩：考生的政治成绩、考生的外语成绩、专业基础科目。
复试成绩：考生的复试专业科目成绩、考生的面试成绩、考生的上机成绩录取名单：考号、录取系别、初试成绩、复试成绩。
专业字典：专业代码、专业名称、计划内招生数、计划外招生数。

将两幅或多幅图像成功导入系统中。
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误

经典非线性系统教材(中文翻译),包含目录和书签.手工制作目录,可跳转.适合各种电子阅读器.高清无水印.本书内容按照数学知识的由浅入深分成了四个部分。
基本分析部分引见了非线性系统的基本概念和基本分析方法；
反馈系统分析部分引见了输入-输出稳定性、无源性和反馈系统的频域分析；
现代分析部分引见了现代稳定性分析的基本概念、扰动系统的稳定性、扰动理论和平均化以及奇异扰动理论；
非线性反馈控制部分引见了反馈控制的基本概念的反馈线性化，并给出了几种非线性设计工具，如滑模控制、李雅普诺夫再设计、反步法、基于无源的控制和高增益观测器等。
全书已根据作者2011年2月所发勘误表进行了内容更正。

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非线性反馈控制部分引见了反馈控制的基本概念的反馈线性化，并给出了几种非线性设计工具，如滑模控制、李雅普诺夫再设计、反步法、基于无源的控制和高增益观测器等。

实现多服务台模仿类，同时统计得到服务台的平均服务时间，以及每个服务台的工作时间。

时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数，本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。
一、信号产生函数：amexpo1s单边指数幅值调制信号amexpo2s双边指数幅值调制信号amgauss高斯幅值调制信号amrect矩形幅值调制信号amtriang三角形幅值调制信号fmconst定频调制信号fmhyp双曲线频率调制信号fmlin线性频率调制信号fmodany任意频率调制信号fmpar抛物线频率调制信号fmpower幂指数频率调制信号fmsin正弦频率调制信号gdpower能量律群延迟信号altes时域Altes信号anaask幅值键移信号anabpsk二进制相位键移信号anafsk频率键移信号anapulse单位脉冲信号的解析投影anaqpsk四进制相位键移信号anasingLipscjitz奇异性anaste单位阶跃信号的解析投影atoms基本高斯元的线性组合dopnoise复多普勒任意信号doppler复多普勒信号klauder时域Klauder小波mexhat时域墨西哥帽小波二、噪声产生函数noiseecg解析复高斯噪声noiseecu解析复单位高斯噪声tfrgaborGabor表示tfrstft短时傅立叶变换ifestar2使用AR(2)模型的瞬时频率估计instfreq瞬时频率估计sqrpdlay群延迟估计三、模糊函数ambifunb窄带模糊函数ambifuwb宽带模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数tfrbert单式Bertrand分布tfrdflaD-Flandrin分布tfrscalo尺度图tfrspaw平滑伪Affine类Wigner分布tfrunterUnterberger分布五、Cohen类双核线性时频处理函数tfrbjBorn-Jordan分布tfrbudButterworth分布tfrcwChoi-Williams分布tfrgrd归一化的矩形分布tfrmhMargenau-Hill分布tfrmhsMargenau-Hill频谱分布tfrmmce谱图的最小平均互熵组合tfrpagePage分布tfrwv伪Wigner-Ville分布tfrriRihaczek分布tfrridb降低交叉项的分布（Bessel窗）tfrridbn降低交叉项的分布（二项式窗）tfrridh降低交叉项的分布（汉宁窗）tfrridt降低交叉项的分布（三角窗）tfrsp谱图分布tfrspwv平滑伪Wigner-Ville分布tfrwvWigner-Ville分布tfrzamZhao-Atlas-Marks分布六、其他处理函数：friedman瞬时频率密度htl图像直线检测中的Hough变换margtfr时频表示的能量momftfr时频表示的频率矩momttfr时频表示的时间矩renyiRenyi信息度量ridges波峰提取plotifl绘制归一化的瞬时频率规律tfrparam前往用于显示时频表示的参数tfrqview时频表示的快速可视化tfrsave保存时频表示的参数tfrview时频表示的可视化

贪婪算法：设有n个顾客同时等待一项服务。
顾客i需要的服务时间为ti,1＜=i＜=n。
应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n个顾客等待服务时间的总和除以n。
编程任务：对于给定的n个顾客需要的服务时间，编程计算最优服务次序。

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。