通过51单片机，采用等精度测量法，可以测量1～1M以内的信号的频率，测量精度在＜1/1000，并通过LCD1602显示。
程序包内提供C51原程序代码（采用keil开发）和仿真电路图（采用proteus开发)。
并可通过外部添加分频器来扩展测量量程。
程序编写合理，方便阅读，容易扩展。
程序包内提供C51原程序代码（采用keil开发）和仿真电路图（采用proteus开发)。
并可通过外部添加分频器来扩展测量量程。
程序编写合理，方便阅读，容易扩展。
2018/4/4 13:20:10
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基于线性自抗扰技术的无人机定稿控制，纵向控制器分内环俯仰角控制器与外环高度控制器，以及控制控诉的控诉控制器，泳衣完成无人机定高精准控制
2021/9/16 23:46:35
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针对缩短某型车载雷达调平时长，提高调平精度的目的，采用了车载平台的四点式调平原理，也即一种基于单片机和可编程逻辑器件（CPLD）的车载平台机电式自动调平零碎的方法，通过样机调试试验，使得车载雷达调平时间由10分钟缩短到3分钟，调平精度由20“提高到3”。
2019/11/20 11:58:25
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引见了光伏电池的特性，并在Matlab/Simulink中进行建模仿真研究。
针对局部遮阴条件下光伏阵列的P-U特性呈现多个极值点，导致常规的最大功率点跟踪算法失效的问题，提出了一种基于粒子群算法（PSO）的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法。
仿真结果表明，该方法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点，具有较好的控制精度，有效地提高了光伏阵列的输出效率。
针对局部遮阴条件下光伏阵列的P-U特性呈现多个极值点，导致常规的最大功率点跟踪算法失效的问题，提出了一种基于粒子群算法（PSO）的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法。
仿真结果表明，该方法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点，具有较好的控制精度，有效地提高了光伏阵列的输出效率。
2021/5/20 14:16:54
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布谷鸟搜索算法的总结，每一个鸟巢地位对应着一组BP神经网络初始连接权值和阀值，BP网络根据连接权值和阀值对训练集进行训练，计算每个鸟巢地位对应的预测精度，并根据预测精度找到当前最优鸟巢
2018/10/25 22:46:16
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2003年抗击“非典”期间，迫切需要一种能在公共场所测出并记录特定人体体温，又不干扰人们正常活动的非接触式体温测量仪。
基于此，一种不接触式的红外快速检测人体温度装置应运而生了。
为了克服传统温度计测量温度的主要缺点——需要测量者与被测目标近距离接触和测量不方便。
在顾及仪器测量高精度前提下，以追求最低成本为原则，研制了非接触式热释电红外测温仪，实现了对物体表面温度快速准确的测量。
本文也设计了红外测温仪的整体系统构架。
根据热释电原理，主要针对人体体温测量进行了具体的设计开发，开发包括整体方案，硬件电路，单片机程序和主机程序。
并利用设计出来的红外测温仪在环境温度30℃下对人体温度和水温进行了测量，对人体的温度测量的误差低于±0.1℃，提高了测量精度。
人体测温仪的设计主要为适应人体体温快速无接触测量的需要。
主要引见热释电红外传感器的工作原理以及最适宜人体红外线检测的热释电传感器PM611的优点和等效电路，阐述了基于热释电传意器的红外测温仪的工作原理，讨论了该系统的设计与实现方法，简单引见了测温系统的适用条件。
基于此，一种不接触式的红外快速检测人体温度装置应运而生了。
为了克服传统温度计测量温度的主要缺点——需要测量者与被测目标近距离接触和测量不方便。
在顾及仪器测量高精度前提下，以追求最低成本为原则，研制了非接触式热释电红外测温仪，实现了对物体表面温度快速准确的测量。
本文也设计了红外测温仪的整体系统构架。
根据热释电原理，主要针对人体体温测量进行了具体的设计开发，开发包括整体方案，硬件电路，单片机程序和主机程序。
并利用设计出来的红外测温仪在环境温度30℃下对人体温度和水温进行了测量，对人体的温度测量的误差低于±0.1℃，提高了测量精度。
人体测温仪的设计主要为适应人体体温快速无接触测量的需要。
主要引见热释电红外传感器的工作原理以及最适宜人体红外线检测的热释电传感器PM611的优点和等效电路，阐述了基于热释电传意器的红外测温仪的工作原理，讨论了该系统的设计与实现方法，简单引见了测温系统的适用条件。
2015/5/22 13:44:12
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智能化的虚拟电压采集、测量、监控系统是采用数字化测量技术，把连续的量（输入电压）转换成不连续、离散的数字化方式并加以显示的系统。
作为现代电子测量中最基础与核心的一种系统，对其测量精度和功能要求也越来越高。
由于电压测量范围广，特别是在微电压、高电压及待测信号强弱相差极大情况下，既要保证弱信号测量精度又要兼顾强信号的测量范围，传统的手动转换量程的电压表在测量技术上有一定难度；
同时，若量程选择不当，不但会造成测量精度下降甚至损坏仪表。
基于此，本次课程设计提出具有16位分辨率，以单片机作为测量的主控制器，采用A/D转换信号处理技术自适应调整放大器放大倍数实现全量程无档电压表的电路设计。
作为现代电子测量中最基础与核心的一种系统，对其测量精度和功能要求也越来越高。
由于电压测量范围广，特别是在微电压、高电压及待测信号强弱相差极大情况下，既要保证弱信号测量精度又要兼顾强信号的测量范围，传统的手动转换量程的电压表在测量技术上有一定难度；
同时，若量程选择不当，不但会造成测量精度下降甚至损坏仪表。
基于此，本次课程设计提出具有16位分辨率，以单片机作为测量的主控制器，采用A/D转换信号处理技术自适应调整放大器放大倍数实现全量程无档电压表的电路设计。
2022/9/19 10:40:28
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在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
2016/5/11 17:46:49
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动态神经网络是深度学习领域的一个新兴研究课题。
与静态模型在推理阶段具有固定的计算图和参数相比，动态网络可以根据不同的输入调整其结构或参数，在精度、计算效率和顺应性等方面具有显著优势。
与静态模型在推理阶段具有固定的计算图和参数相比，动态网络可以根据不同的输入调整其结构或参数，在精度、计算效率和顺应性等方面具有显著优势。
2019/1/16 16:55:08
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摘要本课题的主要任务是开发一款代码行数统计器，专门用于统计C语言或C++语言程序代码文件。
该统计器的主要功能是统计代码文件的文件行数、有效代码行数、正文行数、空白行数，以及计算代码的正文率。
和那些只能统计单个文件的统计器不同，这款统计器能够接受文件夹路径，批量统计整个文件夹的所有文件，包括子文件夹中的有效文件。
这样可以大大的提高统计效率，节约用户的时间，使编程人员能集中更多精力编写程序。
该统计器在测试时统计了大量的文件，基本上没有错误，精度相当高，用户可安全使用。
本课题所用的编译环境是C-free5，最终结果exe可执行文件。
该统计器的主要功能是统计代码文件的文件行数、有效代码行数、正文行数、空白行数，以及计算代码的正文率。
和那些只能统计单个文件的统计器不同，这款统计器能够接受文件夹路径，批量统计整个文件夹的所有文件，包括子文件夹中的有效文件。
这样可以大大的提高统计效率，节约用户的时间，使编程人员能集中更多精力编写程序。
该统计器在测试时统计了大量的文件，基本上没有错误，精度相当高，用户可安全使用。
本课题所用的编译环境是C-free5，最终结果exe可执行文件。
2019/10/21 8:37:58
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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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