基于遗传算法的偏最小二乘法，是数据分析里因子分析和回归的利器。

明智智能充电器,串口曲线软件.2010-5-19Sunopux1.5.9(Build73)+Sunopux支持库升级到2.0+重新设计的数据接收机制,向下兼容+提供数据同步信号*修复帧数统计错误+导出数据提供同步信号+支持最小化到系统托盘+显示更多充电器状态-取消通道温度曲线输出*调整菜单布局*修复时间坐标计算的错误*修复帧数统计复位的错误*修复其他一些错误

参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术，特别是在处理非平稳信号时，它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件，是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码，可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析，如傅立叶变换，只能对静态信号进行分析，即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而，在实际工程和科学问题中，许多信号的频率成分会随时间变化，这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题，时频分析应运而生，它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支，它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数，可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率，同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中，实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤：1.**数据预处理**：需要对原始信号进行适当的预处理，例如去除噪声、滤波或者归一化，以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**：常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**：对选定的模型进行参数估计，通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化，以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**：根据估计的参数重构信号的时频表示，并使用MATLAB的图像绘制函数（如`imagesc`）进行可视化，以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**：分析重构后的时频图，识别信号的关键特征，如突变点、周期性变化等，然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中，可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本，如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库，你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能，更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践，这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档，理解每一步的作用，以便于将这些知识应用到自己的项目中。

STM32H743VIT6最小系统核心板AD设计原理图+PCB+封装库文件,采用2层板设计，板子大小为40x70mm，双面布局布线.AltiumDesigner设计的工程文件，包括完整的原理图、PCB文件，可以用Altium(AD)软件打开或修改，可作为你产品设计的参考。

包括STM32最小系统板封装库，STM32F103RCT6最小系统板原理图，STM32F103RCT6中文数据手册

这是一本详细介绍图论的书籍。
第一章基本概念第二章求最短路径的算法及应用第三章求最小生成树第四章图的连通性第五章支配集与独立集第六章网络流及其应用第七章匹配问题第八章着色问题第九章可行遍性问题

用VC++6.0实现的扫描线填充，裁剪算法及画线方法 CPenpen(PS_SOLID,1,fillcolor);//设置扫描线所用笔的属性 CPen*old=pDC-＞SelectObject(&pen); intj,k,s=0; intp[9];//每根扫描线交点 intpmin=1000; intpmax=0; for(inti=0;i＜inLength;i++)//建立边表 { edge[i].dx=(float)(inVertexArray[i+1].x-inVertexArray[i].x)/(inVertexArray[i+1].y-inVertexArray[i].y); edge[i].num=i; if(inVertexArray[i].y＜=inVertexArray[i+1].y) { edge[i].ymin=inVertexArray[i].y; edge[i].ymax=inVertexArray[i+1].y; edge[i].xmin=(float)inVertexArray[i].x; edge[i].xmax=(float)inVertexArray[i+1].x; } else{ edge[i].ymin=inVertexArray[i+1].y; edge[i].ymax=inVertexArray[i].y; edge[i].xmax=(float)inVertexArray[i].x; edge[i].xmin=(float)inVertexArray[i+1].x; } } //求多边形的最大最小值 for(intm=1;m＜inLength;m++) { for(intn=0;n＜inLength-m;n++) { if(pmaxinVertexArray[n].y) pmin=inVertexArray[n].y; } } for(intr=1;r＜inLength;r++) //边表edge排序 { for(intq=0;q＜inLength-r;q++) { if(edge[q].yminpmin;scan--)//扫描线遵守'“上开下闭”的原则 { intb=0; k=s; for(j=k;j=edge[j].ymin)&&(scan＜=edge[j].ymax))//判断扫描线与线段是否相交于顶点 { intpreNum=edge[j].num; intnextNum=edge[j].num+1; if(preNum==0) preNum=inLength-1; else preNum=preNum-1; if(nextNum==inLength) nextNum=0; if(scan==edge[j].ymax)//位于下顶点时，根据相临点的位置决定取几个点 { if(inVertexArray[nextNum].y＜edge[j].ymax) { b++; p[b]=(int)edge[j].xmax; } if(inVertexArray[preNum].yedge[j].ymin)&&(scan＜edge[j].

《精益创业》一书中曾为我们介绍到，小型的创业公司应先向市场推出极简的原型产品，然后在不断地试验和学习中，以最小的成本和有效的方式验证产品是否符合用户需求，并迭代优化产品，灵活调整方向。
而与之相同的精益用户体验也同样提倡把注意力从交付工作上移开。
同样的理念，只是处于不同的领域而已。
精益创业(LeanStartup)的基本思路及实践方式，从某种程度上讲，其实就是用户体验设计圈子中的行家们多年来所讲述和提倡的东西。
与过去不同，现在人们终于开始懂得去关注这些了。
而所谓的精益用户体验(LeanUX)本身也不是什么新事物；
类似于“AJAX”，它们都是对已有概念和技术的一种综合运用方式，这些名字本身更像是“

利用OpenCV开源视觉库来获取通过硬件解码的RGB图像，避免了通过调用AndroidCamera得到图像再转码为RGB格式，提高了系统的实时性。
然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。
最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。

各标定步骤实现方法1计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵，计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型，只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据，利用最小二乘方法计算得到[[ix]].2求解摄像机参数矩阵由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系，求解方程得到摄像机内部参数，考虑镜头的畸变模型，将上述解方程获得的内部参数作为初值，进行非线性优化搜索，从而计算出所有参数的准确值[[x]].3求解左右两摄像机之间的相对位置关系设双目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl,Tl,与Rr,Tr,，即Rl,Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，Rr,Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置[[xi]]。
因此，对于空间任意一点，如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,,Xl,Xr，则有:Xl=RlXw+Tl;Xr=RrXw+Tr.因此，两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl在实际标定过程中，由标定靶对两台摄像机同时进行摄像标定，以分别获得两台摄像机的内、外参数，从而不仅可以标定出摄像机的内部参数，还可以同时标定出双目视觉系统的结构参数[xii]。
由单摄像机标定过程可以知道，标定靶每变换一个位置就可以得到一组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl,Tl，因此，由公式R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl，可以得到一组结构参数R和T

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。