CAN过滤器测试代码

importnumpyasnpimportsysdefconv_(img,conv_filter):filter_size=conv_filter.shape[1]result=np.zeros((img.shape))#循环遍历图像以使用卷积运算forrinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[0]-filter_size/2.0+1)):forcinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[1]-filter_s

clearall;closeall;fs=8e5;%抽样频率fm=20e3;%基带频率n=2*(6*fs/fm);final=(1/fs)*(n-1);fc=2e5;%载波频率t=0:1/fs:(final);Fn=fs/2;%耐奎斯特频率%用正弦波产生方波%==========================================twopi_fc_t=2*pi*fm*t;A=1;phi=0;x=A*cos(twopi_fc_t+phi);%方波am=1;x(x＞0)=am;x(x＜0)=-1;figure(1)subplot(321);plot(t,x);axis([02e-4-22]);title('基带信号');gridoncar=sin(2*pi*fc*t);%载波ask=x.*car;%载波调制subplot(322);plot(t,ask);axis([0200e-6-22]);title('PSK信号');gridon;%=====================================================vn=0.1;noise=vn*(randn(size(t)));%产生乐音subplot(323);plot(t,noise);gridon;title('乐音信号');axis([0.2e-3-11]);askn=(ask+noise);%调制后加噪subplot(324);plot(t,askn);axis([0200e-6-22]);title('加噪后信号');gridon;%带通滤波%======================================================================fBW=40e3;f=[0:3e3:4e5];w=2*pi*f/fs;z=exp(w*j);BW=2*pi*fBW/fs;a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a)p=(j^2*a^2);gain=.135;Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));subplot(325);plot(f,abs(Hz));title('带通滤波器');gridon;Hz(Hz==0)=10^(8);%avoidlog(0)subplot(326);plot(f,20*log10(abs(Hz)));gridon;title('Receiver-3dBFilterResponse');axis([1e53e5-31]);%滤波器系数a=[100.7305];%[10p]b=[0.1350-0.135];%gain*[10-1]faskn=filter(b,a,askn);figure(2)subplot(321);plot(t,faskn);axis([0100e-6-22]);title('通过带通滤波后输出');gridon;cm=faskn.*car;%解调subplot(322);plot(t,cm);axis([0100e-6-22]);gridon;title('通过相乘器后输出');%低通滤波器%==================================================================p=0.72;gain1=0.14;%gain=(1-p)/2Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));subplot(323);Hz1(Hz1==0)=10^(-8);%avoidlog(0)plot(f,20*log10(abs(Hz1)));gridon;title('LPF-3dBresponse');axis([05e4-31]);%滤波器系数a1=[1-0.72];%(z-(p))b1=[0.140.14];%gain*[11]so=filter(b1,a1,cm);so=so*10;%addgainso=so-mean(so);%removesDCcomponentsubplot(324);

本论文引见了在matlab平台下的数字音效处理的实现。
主要使用了matlab中的GUI、FDAtools、audio函数、fft函数、filter函数等制作了图形用户界面、声音的采集和播放、信号在时域和频率的多种处理、滤波器的制作和应用。
通过对声音的时域和频域分析，利用梳状滤波器、IIR2阶滤波器、信号加权线性叠加算法、频域差值算法等理论工具最后实现出对声音的均衡、变声、回声和混音的音效处理

很多音视频的SDK库包括OpenCV需要用摄像头作为视频源，这个工具处理了没有摄像头也能采集图像的问题。
安装了插件之后，在系统中就模拟出一个虚拟的视频采集设备，使用Directshow的枚举视频设备方法能枚举出来。
这个插件输入的视频源需为媒体文件，通过VirtualCamConfig这个工具来设置文件的路径，文件路径被保存到注册表后，插件被加载和运行的时候则会输出文件里的图像。

本程序包含了DirectShow开发的示例程序。
合适DirectShow初学者进行学习。
它包含了以下几个子程序：simplest_directshow_player:最简单的基于DirectShow的视频播放器。
simplest_directshow_player_custom:最简单的基于DirectShow的视频播放器（Custom）。
playerGUI:最简单的基于DirectShow的播放器-图形界面版。
simplest_directshow_info:最简单的Directshow信息显示例子。
simplest_directshow_filter:目前还未完成。

项目基于jdk1.8整合了springboot+mvc+mybatis(通用mapper)+druid+jsp+bootstrap等技术,springboot+Listener(监听器),Filter(过滤器),Interceptor(拦截器),Servlet,springmvc静态资源,文件上传下载,多数据源切换,缓存,quartz定时任务(没有具体业务实现)等技术点都在项目中实现了,可谓是麻雀虽小五脏俱全!项目也整合了redis做缓存,把pom.xml中spring-boot-starter-data-redis和com.xe.demo.common.support.redis包下的正文去掉,即可开启redis支持.

druid-0.2.20.jarDruid首先是一个数据库连接池。
Druid是目前最好的数据库连接池，在功能、功能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBossDataSource。
Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。
同时Druid不仅仅是一个数据库连接池，它包括四个部分：Druid是一个JDBC组件，它包括三个部分：基于Filter－Chain模式的插件体系。
DruidDataSource高效可管理的数据库连接池。
SQLParser

将kalman_filter.m拷贝到MATLAB的根目录下，用simulink打开kalman_ghx运转即可！

testssl.sh处理器该项目旨在用作更大的管道的一部分，用于通过命令文件大规模并发调用出色的SSL/TLS测试工具。
请参阅同级项目，以testssl.sh可以对testssl.shJSON结果输出文件作出React以发送通知或执行其他操作的引擎。
testssl_processor.py提供一个长期的看门狗进程，该进程监视目录（通过）能否有testssl.sh命令文件。
当新文件出现在包含--filename-filter的--input-dir中时，它们就会被使用并针对testssl.sh命令进行评估，每行一个。
每个testssl.sh命令都在单独的线程中处理，并且处理结果记录在--output-dir下的YAML或JSON结果文件中。
每次调用的testssl.sh调用的实际输出（即通过--*file参数）也将写入到--output-dir下带有时间戳的输出目录中的磁盘要求Python3依存关系：pipinstalltwistedpyyamlpython-dateutilwatchdog用法./testssl_processo

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。