本文主要是研究目的是掌握如何通过双线性变换法设计无限长数字低通滤波器对已加噪声的音乐信号进行滤波。
首先通过调用matlab中函数读取一段音乐信号，再对此音乐信号分别加上高斯白噪声、单音频噪声、多音频噪声，之后通过双线性变化方法设计无限长数字脉冲响应低通滤波器，并分别对所加不同噪声的音乐信号进行滤波，并观察滤波前后的时域以及频域波形进行对比。
双线性变换法设计滤波器的优点是克服了频谱混叠现象，缺点是数字频率以及模仿频率之间的非线性关系。
首先通过调用matlab中函数读取一段音乐信号，再对此音乐信号分别加上高斯白噪声、单音频噪声、多音频噪声，之后通过双线性变化方法设计无限长数字脉冲响应低通滤波器，并分别对所加不同噪声的音乐信号进行滤波，并观察滤波前后的时域以及频域波形进行对比。
双线性变换法设计滤波器的优点是克服了频谱混叠现象，缺点是数字频率以及模仿频率之间的非线性关系。
2021/11/22 7:33:25
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全国土壤数据集，来源于联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际使用系统研究所(IIASA)所构建的世界和谐土壤数据库(HarmonizedWorldSoilDatabase)(HWSD),该数据库于2009年3月26日发布了1.1版本.该数据可为建模者提供模型输入参数,农业角度可用来研究生态农业分区,粮食安全和气候变化等。
2019/10/3 12:45:31
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主要功能记录行走的步数，行走的时间根据录入的体重，步长可以计算出每天行走的历程，消耗的热量对每天行走的历程进行记录，并给出星级评价软件原理判断人能否处于行走中，主要从以下几个方面判断：人如果走起来了，一般会连续多走几步。
因此，如果没有连续4-5个波动，那么就极大可能是干扰。
人走动的波动，比坐车产生的波动要大，因此可以看波峰波谷的高度，只检测高于某个高度的波峰波谷。
人的反射神经决定了人快速动的极限，怎么都不可能两步之间小于0.2秒，因此间隔小于0.2秒的波峰波谷直接跳过通过重力加速计感应，重力变化的方向，大小。
与正常走路或跑步时的重力变化比对，达到一定相似度时认为是在走路或跑步。
实现起来很简单，只要手机有重力感应器就能实现。
软件记步数的精准度跟用户的补偿以及体重有关，也跟用户设置的传感器的灵敏度有关系，在设置页面可以对相应的参数进行调节。
一旦调节结束，可以重新开始。
手机QQ早就加入了计算步幅功能，还能和好友PK“炫步”。
本项目可以作为一个独立的模块放到合适的项目里面。
因此，如果没有连续4-5个波动，那么就极大可能是干扰。
人走动的波动，比坐车产生的波动要大，因此可以看波峰波谷的高度，只检测高于某个高度的波峰波谷。
人的反射神经决定了人快速动的极限，怎么都不可能两步之间小于0.2秒，因此间隔小于0.2秒的波峰波谷直接跳过通过重力加速计感应，重力变化的方向，大小。
与正常走路或跑步时的重力变化比对，达到一定相似度时认为是在走路或跑步。
实现起来很简单，只要手机有重力感应器就能实现。
软件记步数的精准度跟用户的补偿以及体重有关，也跟用户设置的传感器的灵敏度有关系，在设置页面可以对相应的参数进行调节。
一旦调节结束，可以重新开始。
手机QQ早就加入了计算步幅功能，还能和好友PK“炫步”。
本项目可以作为一个独立的模块放到合适的项目里面。
2018/4/25 2:06:04
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通晓matlab最优化计算的随书源码，PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题SecPSO 用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题SecVibratPSO 用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题CLSPSO 用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题SelPSO 用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问BreedPSO 用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问SimuAPSO 用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题
2015/4/21 19:57:10
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猪皮包装器，可通过RaspberryPiZero，1、2、3或4上的Node.js启用快速GPIO，PWM，伺服控制，形态更改通知和中断处理。
目前，piggioNode.js模块和piggioC库都在RaspberryPi4ModelB上进行了实验。
Pigpio支持Node.js版本10、12、13、14和15。
内容产品特点数字IO每秒高达350万次数字读取*）每秒高达250万次数字写入*）GPIO0至31中的任意一个上的PWM支持多种频率和占空比范围GPIO0到31任意一个上的伺服控制无抖动当GPIO0到31中的任何一个形态改变时发出警报形态更改的时间精确到几微秒通知流，用于同时监视GPIO0到31中任何一个的形态变化形态更改的时间精确到几微秒低延迟中断处理程序每秒处理多达20000次中断*）作为一组操作的GPIO，最多可读取或写入32个GPIO触发脉冲产生上拉/下拉电阻器配置产生GPIO电平变化的波形（时间精确到几微秒）*）在运行RaspbianBuster2019-07-10的RaspberryP
目前，piggioNode.js模块和piggioC库都在RaspberryPi4ModelB上进行了实验。
Pigpio支持Node.js版本10、12、13、14和15。
内容产品特点数字IO每秒高达350万次数字读取*）每秒高达250万次数字写入*）GPIO0至31中的任意一个上的PWM支持多种频率和占空比范围GPIO0到31任意一个上的伺服控制无抖动当GPIO0到31中的任何一个形态改变时发出警报形态更改的时间精确到几微秒通知流，用于同时监视GPIO0到31中任何一个的形态变化形态更改的时间精确到几微秒低延迟中断处理程序每秒处理多达20000次中断*）作为一组操作的GPIO，最多可读取或写入32个GPIO触发脉冲产生上拉/下拉电阻器配置产生GPIO电平变化的波形（时间精确到几微秒）*）在运行RaspbianBuster2019-07-10的RaspberryP
2018/3/12 21:46:21
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《2019年中国教育信息化行业研究报告》是一份教育行业toB市场的行业研究报告，报告将研究视角聚焦于“教育信息化行业发展为什么会发展？天花板有多高？服务链路如何？市场特征有哪些？未来应该关注哪些变化？”这5个问题，既希望协助大众更好的理解当前国内教育信息化行业的发展状况，又希望能够为业内其他玩家的发展规划提供参考。
2018/11/13 16:32:53
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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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