杨建国写的4本新书，分别为晶体管、负反馈和运算放大器基础、运放电路的频率特性和滤波器、信号处理电路

STM32单片机的PID算法实例，通过PID算法控制STM32的PWM输出反馈量是PWM低通滤波后得到的AD-STM32

LC滤波器设计软件，可以设计低通，高通，帯通，帯阻例：rffilterdesign:IndQo=35.0C=0.25pFCapRo=0.21L=0.50nHParasiTIcsde-embeddedDecadeSweepS21pdf

本人亲测非常好用的MPU6050姿态解算STM32源码(互补滤波)算法，希望帮助大家

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。

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。