基于matlabsimulink的BPSK仿真连线图，二进制相移键控，是把模拟信号转换成数据值的转换方式之一，利用偏离相位的复数波浪组合来表现信息键控移相方式。
BPSK使用了基准的正弦波和相位反转的波浪，使一方为0，另一方为1，从而可以同时传送接受2值(1比特)的信息。

ARKit：当您四处走动时，使用相机和运动数据来绘制局部世界。
CoreLocation：使用wifi和GPS数据来确定您的全球位置，但准确性较低。
ARKit+CoreLocation：将AR的高精度与GPS数据的规模相结合。
结合这些技术的潜力是巨大的，它在许多不同领域具有许多潜在的应用。
该库具有两个主要功能：允许使用真实世界的坐标将物品放置在AR世界中。
通过使用最新的位置数据点以及有关在AR世界中移动的知识，极大地提高了位置准确性。
改善的定位精度目前处于“实验”阶段，但可能是最重要的组成部分。
因为在那里还有其他地方仍有工作要做，所以这个项目最好由开放社区提供服务，这比GitHubIssues所能提供的更多。
因此，我将开放一个Slack组，任何人都可以加入，讨论该库，对其进行改进以及他们自己的工作。
要求ARKit需要iOS11，并支持以下设备

ADF4351是ADI公司的高频率锁相环，此资源是AltiumDesigner工程文件，适用于硬件开发（电子设计）等场合。
环路滤波参数需要结合自己应用场合使用ADIsimPLL进行仿真。

完整的Matlab计算程序，可以使用。
李雅普诺夫指数是指在相空间中相互靠近的两条轨线随着时间的推移，按指数分离或聚合的平均变化速率。

以太坊genesis.json配置文件中各参数解释：mixhashA256-bithashwhichproves,combinedwiththenonce,thatasufficientamountofcomputationhasbeencarriedoutonthisblock:theProof-of-Work(PoW).ThecombinationofnonceandmixhashmustsatisfyamathematicalconditiondescribedintheYellowpaper,4.3.4.BlockHeaderValidity,(44).ItallowstoverifythattheBlockhasreallybeencryptographicallymined,thus,fromthisaspect,isvalid.一个256位的哈希证明，与nonce相结合，已经对该块进行了足够的计算：工作量证明（PoW）。
nonce和mixhash的组合必须满足黄皮书4.3.4中描述的数学条件。
块头有效性，（44）。
它允许验证块确实已经加密地挖掘，因此，从这方面来说，它是有效的。
nonceA64-bithash,whichproves,combinedwiththemix-hash,thatasufficientamountofcomputationhasbeencarriedoutonthisblock:theProof-of-Work(PoW).ThecombinationofnonceandmixhashmustsatisfyamathematicalconditiondescribedintheYellowpaper,4.3.4.BlockHeaderValidity,(44),andallowstoverifythattheBlockhasreallybeencryptographicallyminedandthus,fromthisaspect,isvalid.Thenonceisthecryptographicallysecureminingproof-of-workthatprovesbeyondreasonabledoubtthataparticularamountofcomputationhasbeenexpendedinthedeterminationofthistokenvalue.(Yellowpager,11.5.MiningProof-of-Work).证明64位散列与混合散列相结合，在该块上进行了足够的计算：工作量证明（PoW）。
nonce和mixhash的组合必须满足黄皮书4.3.4中描述的数学条件。
块头有效性，（44），并允许验证块确实已经加密地挖掘，因此，从这方面来说，是有效的。
nonce是加密安全的挖掘工作证明，证明在确定该令牌值时已经花费了特定量的计算。
（Yellowpager，11.5。
采矿工作证明）。
difficultyAscalarvaluecorrespondingtothedifficultylevelappliedduringthenoncediscoveringofthisblock.ItdefinestheminingTarget,whichcanbecalculatedfromthepreviousblock’sdifficultylevelandthetimestamp.Thehigherthedifficulty,thestatisticallymorecalculationsaMinermustperformtodiscoveravalidblock.ThisvalueisusedtocontroltheBlockgenerationtimeofaBlockchain,keepingtheBlockgenerationfrequencywithinatargetrange.Onthetestnetwork,wekeepthisvaluelowtoavoidwaitingduringtests,sincethediscoveryof

**CEGUI与MFC**CEGUI（C++EnchancedGUI）是一个开源的图形用户界面库，它为游戏开发、模拟器和其他实时应用程序提供了一种灵活且可扩展的解决方案。
CEGUI提供了一套完整的组件，包括窗口、按钮、列表框等，支持多种渲染后端，如OpenGL和Direct3D，允许开发者创建出丰富的、动态的图形界面。
MFC（MicrosoftFoundationClasses）是微软提供的一个C++类库，用于构建Windows应用程序。
MFC封装了WindowsAPI，使得开发者可以使用面向对象的方式来编写Windows程序，大大简化了Windows编程的工作。
在本文中提到的“MFC重写的CEGUI界面编辑器”，是指将CEGUI的界面组件和功能与MFC框架相结合，创建了一个用于设计和编辑CEGUI布局的工具。
这种结合允许开发者利用MFC的窗口管理、事件处理和对话框功能，同时享受到CEGUI的图形用户界面灵活性和可定制性。
**LayoutEditor**“UILayoutEditor”可能是指这个界面编辑器的主程序或核心模块，它的主要功能可能是允许用户通过图形化的方式设计和预览CEGUI布局。
布局编辑器通常包含以下功能：1.**组件库**：提供各种CEGUI组件，如窗口、按钮、列表视图等，供用户拖放到设计区域。
2.**属性编辑器**：允许用户修改每个组件的属性，如大小、位置、字体、颜色等。
3.**布局管理**：支持网格布局、流式布局等多种布局方式，方便调整组件的位置和相对关系。
4.**事件绑定**：可以为组件设置事件处理器，例如点击事件、鼠标移动事件等。
5.**预览功能**：实时预览设计的界面效果，确保在实际运行时能达到预期。
6.**导出与导入**：将设计好的布局保存为XML或其他格式的文件，以便在应用程序中加载和使用。
通过MFC实现的LayoutEditor，可能还集成了MFC的文件对话框、资源管理等特性，使用户能够更方便地保存、打开和管理布局文件。
**开源优势**开源的“MFC重写的CEGUI界面编辑器”意味着代码对公众开放，开发者可以自由查看、学习、修改和分发代码。
这带来了以下好处：1.**透明度**：源代码的可见性使得任何感兴趣的开发者都能理解其工作原理。
2.**社区支持**：开源项目通常有活跃的社区，可以提供问题解答、代码贡献和持续改进。
3.**自定义性**：开发者可以根据自己的需求修改编辑器，添加特定功能。
4.**成本效益**：开源软件通常是免费的，降低了开发成本。
MFC与CEGUI的结合提供了一种强大的工具，用于设计和管理图形用户界面。
开源的“MFC重写的CEGUI界面编辑器”不仅方便了CEGUI应用的开发，也为社区的交流和创新提供了平台。
对于想要深入理解和定制GUI设计工具的开发者来说，这是一个宝贵的资源。

介绍了锁相放大器的相关知识给出了硬件及软件设计还有结果图哦挺全面的大家一起分享吧

A题运动界面追踪的相关资料两相流相界面迁移的数值模拟

为解决复杂曲面点云在平滑去噪中存在的问题，提出基于曲率信息混合分类的特征保持点云精细算法。
该方法将平面投影与离散算法相结合，采用主成分分析法对点云的局部曲率特性进行评估，使用线性组合混合分类方法将数据分为平面，次特征，富特征类型以及组合类型。
针对不同特征邻域类型，提出平面类型的投影平滑方法，次特征和富特征类型的可变参数校正法平滑方法的线性组合方法实现点云数据的平滑去噪。
转换方法用于激光三维扫描人体扫描系统所获得的高密度点云数据，实验结果表明该方法能够在有效光顺点云的同时保持其表面的几何特征，并简化了法向调整的繁杂运算。

本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。

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。