哈工大高频课程设计，接收发射调幅装置，1中波发射机系统 发射机包括三个部分：高频部分，低频部分和电源部分。
高频部分一般包括主振荡器、缓冲放大、中间放大、功放推动级与末级功放。
主振器的作用是产生频率稳定的载波。
为了提高频率稳定性，主振级可以采用西勒电路，并在它后面加上缓冲级，以削弱后级对主振器的影响。
低频部分包括声电变换、低频电压放大级、低频功率放大级与末级低频功率放大级。
低频信号通过逐渐放大，在末级功放处获得所需的功率电平，以便对高频末级功率放大器进行调制。
电源部分需要采用稳压电源，以减少对系统稳定性的影响。

通过比较研究，讨论了尘埃粒子的存在对等离子体衰减特性的影响。
主要讨论了三种情况下的衰减系数：1)仅考虑粒子间的碰撞；
2)考虑粒子间的碰撞以及电子、离子对尘埃粒子的充电；
3)在2)的基础上考虑背景等离子体电势的影响。
在推导出衰减系数的基础上，选取火箭喷焰为典型实例，详细给出了衰减系数随温度、压强以及频率变化趋势。
研究结果表明：在微波段低频区时，温度、压强皆有临界值，使得对应的衰减系数变化产生低谷。
当温度、压强一定时，尘埃等离子体的衰减系数峰值出现在共振频率附近，峰值与共振频率之间的距离取决于温度、压强对共振频率的影响；
温度、压强、频率相同时，计算三种情况下的衰减系数，第三种的总是大于前两种的，且所得衰减系数正好处在实测范围内。
所以，在计算衰减系数时需要考虑背景等离子体电势的影响。

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

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设计步骤：1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；
关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；
（2）单频噪声（正弦干扰）；
（3）多频噪声（多正弦干扰）；
（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；
或者根据如下给定的滤波器性能指标：(1)低通滤波器的性能指标：=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB；
(2)高通滤波器的性能指标：=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

本设计是本人的结课设计，能力有限，不是很完美，但可以使用。
使用qt5编写的门禁系统，基于串口通信及rfid技术。
有两个串口一个与rfid阅读器链接，另一个可连接步进电机等控制型器件，使用低频125k阅读器。
数据库为QT自带QSqlite。

分析了电力系统产生低频振荡的原因，在MATLAB环境中建立了PSS辅助励磁控制系统的仿真模型，并针对该系统进行MATLAB仿真试验。
通过比较在有无PSS辅助励磁控制时，系统在大小扰动下机端电压稳定性的变化，

【TIDM365原版PCB_SCH】是一个与TexasInstruments（TI）的DM365芯片相关的项目，该项目包含的是原始的PCB（印制电路板）设计和SCH（电路原理图）文件。
这个设计是基于OrCAD软件进行的，这是一款广泛用于电子设计自动化（EDA）的专业工具，用于电路设计、仿真、布局和布线。
DM365是TI公司推出的一款基于DaVinci技术的数字媒体处理器，主要应用于高清视频处理和图像处理应用。
它集成了高性能的视频处理器和ARM9CPU，可以处理复杂的多媒体任务，如视频编码、解码、缩放、色彩转换等。
在开发基于DM365的产品时，理解其PCB和SCH设计至关重要，因为它们直接影响到系统的性能、可靠性和成本。
在OrCADDSN文件中，我们可以找到以下关键知识点：1.**电路原理图设计**：EVMDM365_Orcad_RevC.DSN是OrCAD的电路原理图文件，它包含了所有组件的电气连接关系。
工程师可以通过这个文件查看和分析DM365如何与其他组件交互，如电源管理、存储器、接口芯片等。
每个元件都用符号表示，并通过导线连接，展示信号流和电源路径。
2.**元器件库**：OrCAD提供了丰富的元器件库，包括了DM365在内的各种芯片及其引脚定义。
理解这些元器件的特性对于正确设计电路至关重要。
3.**信号完整性**：在设计PCB时，必须考虑信号完整性和电源完整性。
DM365的高速数据传输需要确保信号质量不受损失，这就需要精心设计PCB布线，避免串扰、反射等问题。
4.**热管理**：由于DM365在运行时可能会产生大量热量，所以PCB设计中会涉及到散热解决方案，比如使用散热片或热管，确保芯片不会过热。
5.**电源分配网络(PDN)**：强大的PDN设计能够提供稳定、低噪声的电源，对DM365这样的高性能处理器来说尤其重要。
PDN设计需要考虑电源层的布局、去耦电容的配置以及电源轨的分割。
6.**布局与布线**：OrCAD支持自动和手动布局布线，DM365的PCB设计需要考虑信号的敏感性，合理安排高频和低频元件的位置，优化布线路径以减少干扰。
7.**版本控制**：“RevC”可能表示这是设计的第三版，意味着可能经过了多次迭代和改进，每次修订可能解决了上一版存在的问题或者加入了新的功能。
8.**设计规则检查(DRC)**：在PCB设计完成后，OrCAD会执行DRC检查，确保设计符合制造工艺和电气规则，避免潜在的设计错误。
9.**仿真与验证**：OrCAD支持电路模拟和PCB设计前后的仿真，帮助工程师在制造之前预测并解决可能出现的问题。
这份"TIDM365原版PCB_SCH"资源对于开发者来说是一份宝贵的参考资料，它涵盖了从电路设计到物理实现的全过程，有助于深入理解DM365系统的工作原理和优化设计。

区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的，然而传统的匹配算法计算量大，匹配速度慢，效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大，时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域，然后对得到的图像低频部分进行分割，然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换，通过特征向量排序缩小匹配空间，最后通过经验阈值进行真伪鉴定，实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余，减少检测块数，降低了时间复杂度，提高了检测效率。

随着人们交通出行的日益频繁，环境噪声已严重影响到出行的质量。
传统的降噪手段主要有隔音、材料吸收等，但受限于布置空间、材料特性和成本等因素，传统方法对高频噪声去除效果较好，但对低频噪声效果不太理想。
因此，主动降噪开始从民航军事领域逐渐走入大众生活。
与传统降噪手段不同，主动噪声控制(ANC)是通过声波干涉相消的原理，利用次级声源发声抵消原有噪声从而实现噪声消除。
主动降噪可以根据环境变化自动调整降噪策略，并且能够选择性的处理特定频段的噪声，从而显著的提升降噪质量。
目前，主动降噪耳机采用的最著名控制算法是由Widrow提出的滤波-XLMS算法(FXLMS)。
该算法特点是在基准信号通道放置一个与次级通道传递特性相同的滤波器来进行LMS算法权修改，以解决引入次级通道带来的系统不稳定性问题。
但基于FXLMS算法设计的降噪耳机，使用过程中存在收敛速度慢，仅对窄带噪声效果好，而对宽带噪声控制效果不理想等问题，因此在很多场景下无法得到较好的降噪效果。

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。