近年来,随着通信技术的高速发展，网络技术和移动终端性能的不断提高与完善,以及手机、电脑的高普及率,使得人们对终端系统应用开发的需求在不端增大，贪吃蛇游戏是受广大人群喜爱的一款的电脑单机游戏，在这个游戏设计中，牵涉到图形界面的显示与更新、数据的收集与更新，并且在这个游戏的开发中，还要应用c语言的图形库函数。
本文基于c语言，在MicrosoftVisualC++6.0下使用MFC实现需要用图形驱动文件的支持。
游戏所以操作均通过键盘完成，操作简便。
关键字：MFC；
贪吃蛇；
游戏

说话人确认属于说话人识别(Speakerrecognition)中的一个子任务。
根据任务目标不同,说话人识别可以分为说话人确认(SpeakerVerification)和说话人辨认(SpeakerIdentification)两大类。
说话人确认是判断某段语音是否为指定的说话人所说(YesorNo),是一对一的判别问题;而说话人确认则是对于众多候选说话人集合,给定一段语音,确定该段语音是候选人集合中的哪一个人所说,是多对一问题。
对于说话人辨认来说,随着候选说话人集合不断扩大,任务复杂度增大,识别的性能会下降,而说话人确认技术则只需在给定阈值下判断Yes或者No,其性能并不受人数影响。

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。
应用时间序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波算法。
速率试验和摇摆试验仿真结果表明在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。
针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波两个方面对算法进行改进。
仿真结果表明，两种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性。

为了预测微透镜阵列玻璃模压成型过程中微结构的加工工艺参数,利用高级非线性有限元软件MSC.Marc进行微透镜阵列的有限元建模;将不同微结构宽度的阵列光学元件进行分组,利用有限元模型分别计算每组硫系阵列光学元件的微结构高度对等效米塞斯应力的影响,得到微结构宽度相同、高度不同的硫系玻璃微透镜阵列结构对模压成型后等效米塞斯应力的影响,对微结构宽度相同、高度不同的阵列光学元件的最大等效米塞斯应力进行数据拟合处理,得出各组等效米塞斯应力的趋势,获得适合模压的硫系玻璃Ge23Se67Sb10阵列光学元件的微结构高度与宽度之比。
仿真结果表明:微结构高度越小,等效米塞斯应力越小;硫系玻璃微透镜阵列的等效米塞斯应力由中心到边缘逐渐增大,边缘处的等效米塞斯应力最大;当微结构高度与宽度之比大于0.322时,模压产生的等效米塞斯应力大幅增加。

在水溶液中利用脉冲激光消融制备有机染料酞菁氧钒(VOPc)纳米颗粒，利用原子力显微镜(AFM)观测显示，在入射光总能量一定的前提下VOPc纳米颗粒的平均直径随脉冲能量密度的增大而变大。
其纳米颗粒胶状水溶液的紫外可见(UV-Vis)吸收光谱显示，过长的激光消融时间并不能对纳米颗粒的产出提供持续贡献。
纳米颗粒的再聚集直接影响了制备效率和制备所得纳米颗粒的尺寸，最终将和纳米颗粒的产出达到动态平衡，而水溶液中的疏水作用力是造成纳米颗粒再聚集的主要原因。

尺寸链（dimensionalchain），是分析和技术工序尺寸的有效工具，在制订机械加工工艺过程和保证装配精度中都起着很重要的作用。
在零件加工或机器装配过程中，由互相联系的尺寸按一定顺序首尾相接排列而成的封闭尺寸组。
组成尺寸链的各个尺寸称为尺寸链的环。
其中，在装配或加工过程最终被间接保证精度的尺寸称为封闭环，其余尺寸称为组成环。
组成环可根据其对封闭环的影响性质分为增环和减环。
若其他尺寸不变，那些本身增大而封闭环也增大的尺寸称为增环，那些本身增大而封闭环减小的尺寸则称为减环。

增大工具

EMC（电磁兼容）问题分析与解决是电子设计和测试领域的重要议题。
在产品设计和开发过程中，EMC测试确保产品能够正常工作而不受电磁干扰影响，同时也不会对外部环境产生不可接受的电磁干扰。
EMC测试包括辐射发射测试、传导发射测试和静电放电测试。
辐射发射超标意味着产品在工作时对外发射的电磁波超过了限制标准，导致的电磁干扰可能导致其他设备不能正常工作。
传导发射超标则是指通过电源线或其他连接线路发出的干扰电流超过了标准。
静电放电问题则关注的是产品对外部静电放电的抵抗能力。
在EMC问题分析中，可以识别几个主要的要素：干扰源、耦合路径和敏感设备。
只有当这三个要素都存在时，才会形成EMC问题。
对于干扰源，常见的包括开关电源、继电器、马达、时钟等。
它们在运作过程中产生的电磁波可能超出限制，导致EMI（电磁干扰）问题。
耦合路径是干扰信号传输的通道，比如电缆、PCB线路、空间等。
敏感设备则是对电磁干扰比较敏感的电子组件。
工程师在进行EMC问题解决时，首先需要定位问题的源头。
定位的方式可以分为直觉判断和比较测试。
直觉判断依赖于工程师的经验积累，而比较测试则结合测试仪器和经验进行详细的定位。
对于辐射发射问题的解决，可以通过以下方法：1.减小差模信号的环路面积：在电路板设计阶段，通过合理布局，尽量减少差模电流形成的环路面积，从而降低辐射。
2.减小共模信号的回路路径：优化PCB布局设计，缩短共模电流的路径，减少辐射。
3.加大共模阻抗：在电源线路和信号线路上增加共模扼流圈、共模滤波器等，提高共模信号的阻抗，减少高频噪声电流。
4.增大干扰源与敏感电路的距离：物理上远离干扰源和敏感设备，以减少相互间的耦合。
另外，对于辐射发射超标的原因，工程师应该对辐射图进行分析，根据扫描图的不同形态判断出可能的问题所在。
例如，在30-300MHz频段内呈现包状扫描图，可能是电源问题引起的；
而扫描图中出现尖点，则可能是由电路中的晶振电路的倍频引起的。
通过频谱分析，在样机上找到远场中出现的频点，可以帮助确定辐射源。
此外，还可以采取一些基本的EMC设计措施，比如：-在连接线处加上磁环，以减少高频信号的辐射。
-使用屏蔽线缆，降低信号线的辐射和抗扰度。
-对PCB板的接口进行滤波处理，减少高频干扰信号的泄漏。
EMC问题的解决需要工程师在产品设计前期就充分考虑电磁兼容性问题，通过优化电路设计、PCB布局、器件选型以及采取适当的屏蔽和滤波措施，减少电磁干扰，确保产品能够通过EMC测试。
即使在产品设计阶段没有充分考虑EMC问题，通过后期的分析与整改，也可以有效解决EMC问题，达到电磁兼容标准。

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。