数字峰检原理下面介绍的一种数字峰值测量方法，是依据等效采样的原理，能利用较低采样率的A/D采样频率甚至比A/D采样率高很多的信号的峰值。
基于等效采样的数字峰检 本峰值检波电路基于信号频域频谱搬移理论，采用两个特殊频率（双频）对信号先后完成采样，互补采样中的“盲区”，通过采样的最大值提取得到周期信号的峰值。
这种方法可以兼顾高低频，全幅度段达到良好的线性。
可以做到0.1Hz~100MHz频率段，同时，此检峰原理很有研究价值，变换灵活，在具体设计电路时考虑实际频率段的需求来做设计，可以将此电路的功能应用的灵活自如。

均方误差（mean-squareerror,MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。
设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。
它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
psnr是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景乐音之间的一个工程项目。

艾滋病疗法的评价及疗效的预测摘要艾滋病是至今人类仍未征服的疾病，流行发展趋势越来越严峻，攻克艾滋病是人类面临的一大难题。
本文给出了艾滋病患者的临床治疗数据，要考虑预测继续治疗的效果，并评价各种治疗方案优劣，预测即根据已有的数据信息推算将来的数据，评价方案的优劣属于决策类问题。
对问题（1），先分析CD4和HIV的浓度的变化趋势，建立微分方程模型，无法求解析解，用软件matlab求出CD4和HIV的参数表达式，从附件的数据信息中挖掘出具有普遍特征的数据，用回归法求参数的值，因为得到的表达式不是常规的形式，只能回归出HIV表达式的参数，CD4的无法求出。
作数据分布图，发现描出的形状同二次曲线的图形相近，二次曲线的图形特性符合CD4的浓度变化趋势。
于是建立待定系数的二次曲线方程模型，先拟合出多组参数值，再用回归法确定最后的值，得出的二次曲线方程。
根据HIV和CD4的浓度表达式结合可以作出提前终止治疗的预测，终止时间在第30周。
问题（2），预测四种疗法的继续治疗效果。
首先将患者按CD4初始浓度分类，仍引用前面的二次曲线模型，用附件二的数据回归出曲线方程的参数。
回归过程中考虑到是要评价不同的疗法，根据疗法的不同把数据分为四类，回归得出四组参数，相应的表达式就是这种疗法的CD4的浓度变化曲线方程。
比较四种疗法的优劣，采用CD4浓度最大值和取得最大值的时间为评判标准，结合更加细化的分类数据画出的图形，从理论上和直观上都证实了评价的结果：疗法4效果最好，疗法3次之，疗法2再次之，疗法1效果较差；
利用二次曲线模型得出最佳方案停止用药的最佳时间为20周，同时由分类法模型得出在四种不同CD4初始浓度的条件下最佳方案停止用药的最佳时间分别为：24周、16周、16周、24周。
两种模型的结果相接近。
问题（3）要考虑药品价格因素的影响，价格和药效的权重无法确定，通过假设权重参数来定量表示价格和药效的关系。
采用层次分析法构建层次结构模型，用特征向量归一化并求组合权向量，找到疗法功能和价格权重的关系。
根据不同经济状况的国家的价格权重的值不一样，得到不同的疗法评价结果。
总结出如下的结论：不发达国家经济落后，价格权重较大，疗法1的评价值较高，疗法4的评价值较低，适合疗法1，对于发达国家应当推广疗法4。
文章的最后对模型地优缺点进行了评价，并作了推广。
关键词艾滋病疗法评价微分方程二次曲线回归层次分析

利用CO2激光对火焰喷涂制备的Ni-WC复合涂层进行了重熔实验,通过扫描电镜(SEM)观察了其重熔后表面形貌,测试了含有不同WC体积分数样品重熔前后的涂层显微硬度,并分析了WC含量对涂层组织及耐磨性的影响。
实验结果表明,火焰喷涂制备的涂层气孔随着WC颗粒含量增大而增多,经激光重熔后气孔明显减少;激光重熔后的涂层显微硬度比火焰喷涂的涂层显微硬度提高约20%,WC体积分数为6%时涂层显微硬度达到最大值;激光重熔处理后的涂层耐磨性随着WC含量的增加而增大,WC体积分数为6%时,其耐磨性达到最佳值。

二、粒子群算法的具体表述上面罗嗦了半天，那些都是科研工作者写论文的语气，不过，PSO的历史就像上面说的那样。
下面通俗的解释PSO算法。
PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。
大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。
这个过程我们转化为一个数学问题。
寻找函数y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。
-----------------------------------------------------------------标准粒子群算法的实现思想基本按照粒子群算法(2)----标准的粒子群算法的讲述实现。
主要分为3个函数。
第一个函数为粒子群初始化函数InitSwarm(SwarmSize......AdaptFunc)其主要作用是初始化粒子群的粒子，并设定粒子的速度、位置在一定的范围内。
本函数所采用的数据结构如下所示：表ParSwarm记录的是粒子的位置、速度与当前的适应度值，我们用W来表示位置，用V来代表速度，用F来代表当前的适应度值。
在这里我们假设粒子个数为N，每个粒子的维数为D。
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软件提供三种搜索方式：1.输入网址进行搜索此搜索方法可以搜索某一特定公司的所有邮件地址。
填写好此公司的网址。
选种“仅搜索此服务器上的页面”，然后点“开始”按扭，即可。
*搜索论坛邮件地址：6.0版本开始《搜寻家》开始支持论坛搜索：　　⑴　打开　InternetExplorer浏览器，然后打开要搜索的论坛，并输入用户名、密码登录进去。
（不要关闭浏览器）　　⑵　打开《搜寻家》输入论坛的主页网址，也可以输入论坛任何一个页面的网址，然后按“开始”即可。
2.根据搜索引擎搜索输入相应的关键字，并选择好引擎，然后点“开始”按扭即可。
为了搜索完整的搜索结果，可以按照第3种方式，以参数搜索方式搜索，请看下边说明和举例。
3.带参数网页搜索带参数网页指网页地址后边带变量的页面，或者页面地址中有有规律变化的数字。
使用方法：输入地址的时候，把可变部分用“{INT}”替换（不包含引号）。
在最大最小值中输入相应的数值，如果数字不连续变化，则输入相应的步长值，否则请输入１。
比如：http://www.test.com/test298.htm，这就是一个带参数的页面，可变部分为test与.htm中间那个数字。
则输入如下：　　＊假设变化范围为1-1000搜索引擎的参数搜索举例(以百度为例）：地址的确定：用浏览器在百度输入关键词“TEST”，然后搜索。
转到搜索结果的第2页，得到浏览器地址栏的地址为“http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd=TEST&pn=10&cl=3”经过分析可以知道pn=10代表的是第2页，类推可以知道pn=20就是第3页，（经过查看后边页面可以知道我们的推测是正确的。
这样我们用{INT}替换掉地址中pn=10的“10”，即得到搜索中要填写的地址“http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd=TEST&pn={INT}&cl=3”。
最小值的确定：经过查看每个页面，可以看出这个pn=的值是以10为单位变化的，可以确定第1页此值为0步长值的确定：经过查看每个页面，可以看出这个pn=的值是以10为单位递增的。
所以步长值为10最大值的确定：经过用浏览器查看，总共搜索结果有76页，第76页这个参数的值为750，也就是我们要找的最大值。
那么我们在软件的搜索参数设置中就应该按如下填写地址：http://www.baidu.com/s?lm=0&si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd=TEST&pn={INT}&cl=3最小值：0最大值：750步长值：10*此搜索方式，特别适合分页显示的页面、以及按参数显示的页面比如产品分类，公司目录等等，只需其中参数是数值，并且变化后页面是变化的就可以使用。

采用c#编写的三元函数求最值问题,例子是有三个未知数,且三个未知数有取值范围,根据遗传算法求得三元函数的最大值

我的思路是这样的：最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍耐的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。
再者我们考究一下牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。
如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。
但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。
就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。
思路概括如下：1。
用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的）2。
在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。
3。
这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。
这就充分吸收各自的优点，扬长避短。
得到理想的结果了。

该代码提出了遗传算法(GA)来优化3连杆(冗余)机器人的点对点轨迹规划手臂。
所提出的遗传算法的目标函数是在不超过最大值的情况下最小化旅行时间和空间预先定义的扭矩，不与机器人工作空间中的任何障碍物发生碰撞。
四次多项式和五次多项式用于描述连接起始点、中间点和最起点的连接段。
使用了直接运动学为了避免机器人手臂的奇异配置。

本文介绍了buck变换器功能研究型实验的要点和结论。
Buck变换器的输入直流电压由三相调压器输出的单相交流电经HKDT07挂箱上的单相桥式整流及电容滤波后得到。
接通交流电源，观测波形，记录其平均值。
（注：本装置限定直流输出最大值为50V，输入交流电压的大小由调压器调节输出）

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。