从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳（Wiener）滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号（波形），而不只是它的几个参量。
维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。
对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。

我自己在用的程序，我是用keil编译的，需要配合sys.c/sys,h使用，也用到delay函数。
基于STM32，程序里面包含了简单的低通滤波，这个不想要也可以注释掉，移植注意事项和读取注意事项已经在程序注释好了

1.1doublegauss_ch1(double(*f)(double),intn);求积分∫_(-1)^1f(x)dx/√(1-x^2)实现n点Gauss-Chebyeshev积分公式；
返回积分的近似值。
在区间[-1,1]上关于权函数1/√(1-x^2)的正交多项为T_n(x)=cos(narccos(x))，T_n(x)在[-1,1]上的n个根是x_k=cos⁡((2k-1)/2nπ)，k=1,…,n.n点Gauss-Chebyeshev积分公式为∫_(-1)^1f(x)dx/√(1-x^2)≈π/n∑_(k=1)^nf(cos⁡((2k-1)/2nπ))1.2doublegauss_ch2(double(*f)(double),intn);求积分∫_(-1)^1√(1-x^2)f(x)dx实现n点Gauss-ChebyeshevII型积分公式；
返回积分的近似值。
在区间[-1,1]上关于权函数√(1-x^2)的正交多项为U_n(x)=sin⁡((n+1)arccos⁡(x))/sin⁡(arccos⁡(x))，U_n(x)在[-1,1]上的n个根是x_k=cos⁡(kπ/(n+1))，k=1,…,n.n点Gauss-ChebyeshevII型积分公式为∫_(-1)^1√(1-x^2)f(x)dx≈π/(n+1)∑_(k=1)^nsin^2(kπ/(n+1))f(cos⁡(kπ/(n+1)))1.3doublecomp_trep(double(*f)(double),doublea,doubleb);求积分∫_a^bf(x)dx函数实现逐次减半法复化梯形公式；
返回积分的近似值。
1.4doubleromberg(double(*f)(double),doublea,doubleb);求积分∫_a^bf(x)dx函数实现Romberg积分法；
返回积分的近似值。
1.5doublegauss_leg_9(double(*f));求积分∫_(-1)^1f(x)dx实现9点Gauss-Legendre求积公式。
使用上面实现的各种求积方法求下面的积分：∫_(-1)^1e^x√(1-x^2)dx(=∫_(-1)^1(xe^x)/√(1-x^2)dx)使用第3，4，5个函数求积分：∫_0^(π/2)sin⁡xdx(=1)

详细介绍了STM32f系列32位控制器的固件库，对每一个函数都进行了详细的说明，内容详实，适合初学者参考使用

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在区间[-1,1]上对函数，选取不同的插值节点构造插值多项式，比较他们的误差。

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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。