压缩包包含三个文件，分别采用低通滤波滤波法、插值法、希尔伯特变换法实现数字下变频，每个MATLAB程序都有详细的注释，给出下变频之前和之后的时域及频域图，可以根据结果进而分析镜频抑制比等下变频性能...

好用的STM32F412工程模板STM32F412的新型大量数据获取模式（BAM），为数据处理进行了功耗优化，将DynamicEfficiency提升到了一个新的水平。
BAM允许通信外设实现批量数据交换，同时器件的其它部分（包括CPU）可保持在省电模式。
性能：在100MHz频率下，从Flash存储器执行时，STM32F412能够提供125DMIPS/339CoreMark性能，并且利用意法半导体的ART加速器实现FLASH零等待状态。
DSP指令和浮点运算单元扩大了产品的应用范围。
功效：ST该系列产品采用意法半导体90nm工艺，使用ART加速器和动态功耗调整功能，从Flash存储器执行指令，运行模式下可实现低至112µA/MHz的电流消耗。
停机模式下，功耗低至18µA。
集成度：STM32F412器件内置高达512至1024KB的Flash存储器和高达256KB的SRAM。
具备从48到144引脚各类封装。
4路USART，速度高达12.5Mbit/s5路SPI（I²S多路传输），速度高达50Mbit/s4个I²C，高达1Mbps2xCAN（支持2.0B）1个SDIO，运行于高达48MHz，所有封装都提供1个USB2.0OTG全速（FS）2个全双工I²S，最高32-bit/192kHz3个单工I²S，最高32-bit/192kHz2个数字滤波器，用于∑Δ调制器4个PDM接口，支持立体声麦克风速度高达2.4MSPS的12位ADC，14个定时器，频率高达100MHz的16和32位定时器硬件随机数发生器

基于混沌的变换域图像数字水印算法及其测试，综合运用混沌和变换域方法完成图像水印的嵌入与提取，并对改水印方案的鲁棒性进行测试。
用了混沌序列加密图像，dct变换域数字水印算法，并对图像进行了置乱、相关性分析，还有对水印图像的攻击测试，里面有代码和实验报告书，要运行dct22.m和hundun.m再运行其他的,有一个变量Fuck2是运行了hundun.m才会产生的，不要把工作区给清空了

#include#include#include#includeusingnamespacestd;intw=0;//尾数累加器intp=0;//指数累加器intj=0;//十进制小数位数计数器inte=1;//用来记录十进制数的符号，当指数为正时为1，为负时为-1inti=0;//用来标志元素位置intd=0;//用来表示每个数值型元素对应的数值constintN=40;//用来确定输入识别符的最大长度chardata[N];//存放输入的识别符boolis_digit;//标志是否是数字stringCJ1;//确定是整形还是实型doubleCJ2;//记数值//函数声明voidcheck(charc);//检查首字母是否是数字的函数voiddeal_integer(charc);//处理识别符的整数部分voiddeal_point(charc);//用来处理小数部分voiddeal_index(charc);//用来处理指数部分voids_next();//确定实型voidz_next();//确定整型voidlast();//计算CJ2voiderror();//程序中错误处理程序voiddeal();//处理函数主体intmain(){//主函数coutdata;deal();//处理函数主体last();//计算CJ2system("pause");return0;}voidcheck(charc)//判断输入的首字母是否是数字{is_digit=isdigit(c);while(is_digit!=true){//输入的首字母不是数字时coutdata;check(data[0]);}}voiddeal_integer(charc){//处理识别符的整数部分d=(int)c-48;w=w*10+d;i++;if(isdigit(data[i])!=0)//下一个仍是数值时，调用程序本身deal_integer(data[i]);}voiddeal_point(charc){//用来处理小数部分inttemp=i;if(isdigit(c)!=0)//是数值字符时deal_integer(c);else{error();//错误处理程序deal();//处理函数主体}j=i-temp;//记录十进制小数位数}voiddeal_index(charc){//用来处理指数部分if(c=='-'){e=-1;i++;}//是'-'号时else{if(c=='+')i++;//是'+'号时else{if(isdigit(c)==false)//非数值字符时{error();//错误处理程序deal();//处理函数主体}else

基于Matlab_Simulink的开关磁阻电动机数字仿真提出了以傅立叶级数为基础的开关磁阻电动机(SRM)的电感模型。
计算结果与实际测量结果吻合,验证了该模型的准确性和适用性;同时运用该电感模型建立了开关磁阻电动机的非线性模型,并用于电机控制方式的研究,进一步验证了非线性模型的正确性。
在建立非线性模型的基础上,对SRM的关断角进行优化,仿真结果符合优化的结论。

基于数字证书的文件数字信封加解密工具（支持RSA算法与SM2算法）

STM32+OLED驱动，模拟SPI通信，可显示字符，数字，图案。
显示串口收到的数据

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

基于Qt实现的猜数字游戏，先在主界面设置猜数字的时间。
使用进度条来显示剩余时间。
当输入数字过大提示数字过大，反之提示数字过小。
如果输入正确则跳出成功动画。

针对纸币清分机对人民币编号自动识别，在处理速度和识别率方面的高标准要求，提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法，该算法在图像预处理时，利用改进的滤波法去离散噪声；
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。

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。