DQPSK调制解调技术是在QPSK基础上发展起来的一种技术，其在发射方采用差分编码，对原来的传递信息码进行一次相对编码，利用载波相位的相对变化来表示传输信息。
主要任务是研究数字信号调制技术中的四进制数字信号的调制调解，熟练掌握差分四相相移键控(DQPSK)在信号传输中的应用，以及其性能特点。
然后着重对四进制数字信号的调制调解进行研究，重点掌握其中差分四相相移键控（DQPSK）的原理，并对其在MATLAB平台进行设计与仿真。

2018最新微信墙微信上墙婚庆会议大屏幕3D签到抽奖摇一摇微信上墙源码。
这是我在淘宝上面花了200大洋买的，php版本5.4以上，亲测可用，上墙，抽奖，摇一摇。
都可以使用。
绝对没有问题。
之前在网上花了2天时间也找了一些类似的，有免费下载的，也有包括在csdn上面用5个资源分下载类似的，发现都不能用，至少我在本地或有服务器上都没有调试成功，看了一下他们的代码，发现代码用的是公众号帐号和密码，来模拟微信登陆来获取用户信息。
微信已经在2016年就已经停止模似登陆了，登陆微信公众号，必须要扫描后，管理员确认后才可登陆。
所以，那些代码都不能用。
有些有csdn上传的这些代码基本上不能用(可能2015年前可以用，但是现在不能用)，感觉太不负责任了，都是骗积分的。
当时因为公司年会要弄个微信上墙及现在抽奖活动，找这个代码也很辛苦，相信大家也一样辛苦，所以，把代码放出来，供大家下载学习使用。
这个代码，我是在淘宝上买的，本身内置了第三方的微信公众号授权，所以，如果你的公众号没有微信认证也可以用，直接扫码就可以发送微信上墙弹幕，不会出现第三方公众号信息。
如果你的微信公众号认证了，就用自己的，后台可以配置，填写你的公众号appid和appsecret即可。
好了，不多说了，大家下载使用，如果不能用，我退积分。
不清楚的，大家可以在评论区留言。

初学数字图像处理的实验报告以及程序，先频域处理（陷波滤波）再空域（中值）陷波采用的是设置全1矩阵，逐点处理的方法，下面是实验报告的描述，天鹅图像可以完全去除，小狗图像不能完全去除。
图像增强处理：设计2套空间域与频率域结合的图像增强算法，处理以下两组图片中的带噪声图像，去除噪声，提高图像质量。
（1）已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声；
（2）要求：a）去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果b）撰写完整的科技报告（形式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与算法评估过程。

五子棋游戏是一个深受人们喜爱的游戏，通常是人机对弈，本程序设计为人与人对弈，一方执黑棋，一方执白棋，轮流走棋，每方都试图在游戏结束前让自己的棋子五子相连。
按键盘上的方向键可以移动光标，回车键可以摆放棋子。
这个程序是对编程基本功的一个训练，将分支、循环、数组、函数综合应用，而不仅限于编制独立的小程序，通过游戏过程增加编程的兴趣，提高编程水平。
编制该程序我对以下的知识点进行的巩固和掌握：1.数组元素为结构体的数组应用。
2.全局变量应用。
3.按键的处理。
4.数组元素对应关系。
5.图形方式等等。
虽然该程序是一个普通而又简单的程序，但是对于语言初级阶段的我来说，是一个很好的锻炼甚至可以说是一个很好的提高。

详细讲解广义矩阵及其相关问题求解的算法设计问题，这是该书的课后习题答案

openscenegraph的VS2015x64第三方编译库，包含了官网上的所有依赖库，方便大家直接编译OSG3.4.0。

以太坊安全:red_exclamation_mark::warning:请勿在此存储库中使用合同。
它们很容易造成安全隐患。
:warning::red_exclamation_mark:带有一些以太坊安全漏洞的存储库。
使用Mocha测试演示了错误和修复。
到目前为止添加的错误：溢出下溢重入（DAOhack）Delegatecall（奇偶校验黑客风格）DOS（例如，永远担任拍卖负责人）DOS（无界数组循环）强制以太（依靠不变this.balance==0）Tx起源未经检查的send（）输出存储覆盖（通常在蜜罐中使用-或真正的错误）阵列存储覆盖（长度下溢-存储覆盖）extcodesize在用于检查调用方是否为合同时被绕过跑：tru

podStationChrome扩展程序关于podStation是Chrome的播客聚合器。
它作为浏览器扩展分发（请参阅），但其行为本质上类似于使用Chrome作为平台的独立应用。
如何安装您可以在安装它。
尽管尚未得到正式支持（尚无测试），但它也适用于：个人电脑Opera（）Chrome（我认为，）Edge（基于Chrome的新产品，）勇敢（）移动版（可以，但是体验不是很好）猕猴桃（Android，）Yandex（Android，）我尝试在iOS上安装，但我不支持扩展Firefox的端口正在开发中。
如果上面没有列出任何使用podStation的浏览器，请告诉我。
如果要为浏览器请求端口，请在此处创建问题，或向我们发送邮件（请参阅“支持和联系”会议）历史早在我拥有一台优质的蓝牙耳机之前，现在我已将其与所有设备一起使用，从PC（在工作和在家中）到移动音频之间的切换并不是最舒适的事情。
因此，我一直在寻找一种经济高效的解决方案，以侦听台式机操作系统上的播客，并在家庭和工作PC之间同步播客列表。
市场上有解决方

老黑莓OS经典软件合集大全,独家整理,适合黑莓blackberry7XXX8XXX9XXX等黑莓老机型,格式为cod,alx,jad等格式;;怀旧经典,软件清单如下Twitter70.zipWacaiBlackberry.zip[BerryCN.com_DZH_v5.18]XECurrency-Blackberry.zipBerryDict.zip中国农历.rarCallAssistant.zip列出目录.BATESCode_工程模式解锁码生成工具.zip在线翻译.rarLabi.rar改名软件强大的快捷键系统同步.rar新浪v盘.rarlulutong090405.zip时间校对.rarsb-中国电信CDMA.zip短信保存为记事.zipSmartMail1.06_BBERCN.zip第三方新浪微博客户端.rarSMS_Backup.zip语盒.zipTalkBox.rar

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

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。