为提高基于渐开线原理的快速光学延迟线（FODL）装置的扫描频率和延迟时间，提出一种具有高速及高稳定性特点的光学延迟线装置，分析了延迟线装置装配误差引起的出射光束角度偏转和光程差变化。
通过迈克耳孙干涉系统验证装置的扫描频率、延迟时间、延迟平稳性和延迟线性度四个方面的特性。
实验结果表明，延迟线装置的装配精度较高，可实现高速高稳定性扫描和较大的光学延迟，其扫描频率为100Hz，延迟时间为167.45ps，延迟距离为50.06mm，平稳性误差为0.25%，线性度误差为0.05%。
通过迈克耳孙干涉系统验证装置的扫描频率、延迟时间、延迟平稳性和延迟线性度四个方面的特性。
实验结果表明，延迟线装置的装配精度较高，可实现高速高稳定性扫描和较大的光学延迟，其扫描频率为100Hz，延迟时间为167.45ps，延迟距离为50.06mm，平稳性误差为0.25%，线性度误差为0.05%。
2025/2/12 22:46:03
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这是我自己采用STM32的定时器外部计数模式，考虑到了计数溢出中断。
开设1s的时钟窗口。
数据均通过MATLAB二次拟合处理过，以纠正误差。
理论上可以测到1hz-无穷的频率范围（但在本实验中只是测到了1Mhz.对1Mhz以上数据并没进行数据拟合，故认为不在指标内），分辨率为1Hz（因为是开了1s的时间窗口，时间窗口越大，分辨率越高）高精度频率计。
避免了输入捕获受输入时钟的大小限制。
自己设计的方案。
当然数据拟合部分还能分段拟合，精度就更高了。
开设1s的时钟窗口。
数据均通过MATLAB二次拟合处理过，以纠正误差。
理论上可以测到1hz-无穷的频率范围（但在本实验中只是测到了1Mhz.对1Mhz以上数据并没进行数据拟合，故认为不在指标内），分辨率为1Hz（因为是开了1s的时间窗口，时间窗口越大，分辨率越高）高精度频率计。
避免了输入捕获受输入时钟的大小限制。
自己设计的方案。
当然数据拟合部分还能分段拟合，精度就更高了。
2025/2/7 20:41:04
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本文结合锂电池充放电特性，详细介绍和比较了三种锂电池电量的计算方法：电压估算法、模型查表法和电流检测法，分析了系统侧电量计量和电池侧计量的优缺点，并以意法半导体电量计量芯片STC3100为例，介绍了其使用方法和设计中的注意事项，在其Demo板上实现1%精度的电量计量，同时说明和实现了锂电池的电量初次预估和减小电量计量偏差的软件算法。
实验证明，电流检测法具有更高的精度和稳定性，并且能消除由于电池老化带来的测量误差，更适合应用在电池组中或手持设备的主电路板中。
实验证明，电流检测法具有更高的精度和稳定性，并且能消除由于电池老化带来的测量误差，更适合应用在电池组中或手持设备的主电路板中。
2025/2/3 8:44:30
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为初学者做RTKlib精密单点定位PPP提供一定的参考（更改后的代码），支持北斗、GPS三频、双频以及组合PPP，误差项仍需改正
2025/2/2 18:33:08
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支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。
2025/1/31 20:31:55
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DAC7612是ti一款12位DAC芯片，内部基准，双通道输出。
输出为0mV~4095mV,步进为1mV,转换速度快，误差很小，容易使用
输出为0mV~4095mV,步进为1mV,转换速度快，误差很小，容易使用
2025/1/28 20:38:04
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MIMO检测，线性ZF,MMS,ML码性能比较-MIMODetectionMIMO检测技术，迫零（ZF），最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）
2025/1/27 12:33:51
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：提出一种反演晴空地表反照率快速稳健的新算法———混合算法。
该方法首先利用双参数模型函数确定正则参数的初始值，然后由基于Ｍｏｒｏｚｏｖ偏差原则的高阶收敛算法确定正则参数，继而通过Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化手段来反演ＢＲＤＦ模型。
从ＰＯＬＤＥＲ－３／ＰＡＲＡＳＯＬ ＢＲＤＦ数据库中任意挑选不同覆盖的地表像元测量数据，与ＭＯＤＩＳ全反演法结果作比较，对比较结果给予了讨论；
最后选择天津市地区的卫星图像进行反演实验，并就反演结果给出了误差分析和算法模型的评价。
该方法首先利用双参数模型函数确定正则参数的初始值，然后由基于Ｍｏｒｏｚｏｖ偏差原则的高阶收敛算法确定正则参数，继而通过Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化手段来反演ＢＲＤＦ模型。
从ＰＯＬＤＥＲ－３／ＰＡＲＡＳＯＬ ＢＲＤＦ数据库中任意挑选不同覆盖的地表像元测量数据，与ＭＯＤＩＳ全反演法结果作比较，对比较结果给予了讨论；
最后选择天津市地区的卫星图像进行反演实验，并就反演结果给出了误差分析和算法模型的评价。
2025/1/27 1:01:39
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本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
2025/1/24 21:36:25
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采用运算放大器，设计出电流-电压转换电路。
将标准电流信号转换为标准电压信号，误差控制在5%以内。
将标准电流信号转换为标准电压信号，误差控制在5%以内。
2025/1/24 13:01:01
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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。
2024-04-09 15:03
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