脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

报道了1064nm单频激光抽运的KTP晶体外腔单谐振光参量振荡器(OPO)，获得了波长为2.05μm的纳秒激光脉冲输出。
在平-平腔中，将2块II类相位匹配KTP晶体按走离补偿方式放置，在400Hz重复频率下，抽运单脉冲能量达到5mJ时获得了单脉冲能量为0.9mJ的2.05μm信号光输出，其脉宽约为3.7ns，对应抽运光-信号光转换效率约为18%，光束质量因子M2在x、y方向分别为2.08、3.03。

为消除双向全桥DC-DC变换器的回流功率，实验发现电压型双重移相控制不但可以消除回流功率、降低了电流应力而且实现了软开关，在不同输出功率下都有较好的转换效率

介绍了verilog编写的AD转换的程序，对开发人员有一定的参考价值

基于一点、两点定标的红外图像非均匀校正。
%0,1,2分别代表三幅图：高温，低温，手型图%A代表原图；
B代表数据类型转换或者校正后的图；
D代表一点校正系数%C代表高温图和低温图的灰度值差矩阵；
G代表两点校正斜率系数矩阵；

各种坐标和经纬度间随意转换，满足你的需要各种坐标和经纬度间随意转换，满足你的需要

高程异常计算，GPS高程转换，可快速对各经纬度地区的高程异常进行获得，从而用GPS的大地高得到正常高

osgb倾斜摄影数据转cesium平台下3dtiles数据处理工具。
无任何限制，支持超过10GB的大场景数据转换，有附属操作说明，简单易用。

由于公司需求,自己修改的离线地图API.该压缩包具有如下功能:1.支持使用google地图瓦片(不建议使用,效率不高,缩放级别较高时拖动有些卡顿,建议注释该代码块:overlayTileLayer.getTilesUrl,使用google转baidu的jar转换代码,源码文章:http://blog.csdn.net/leiyong0326/article/details/42687753)2.包含拉框放大,测距,画线,打印等功能(已修改工具源码,支持右键取消放大,测距手势)3.自定缩放级别显示指定标签4.快速定位及隐藏指定类型注意事项:1.该示例不包含地图瓦片,所以访问时无背景(可以点击切片/影像查看在线地图效果).2.临时修改作为可运行示例,只有三角符号的文字点击有弹框,弹出框的详细本是显示flex的曲线图,因为无后端所以删除参数查询部分.3.定位站点时需放大缩放级别才可以看到对应站点4.因涉及公司隐私,该代码为未完成之前的测试产品,功能不够完善.

今天小编就为大家分享一篇Python图片转换成矩阵,矩阵数据转换成图片的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
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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。