[原创]电子烟方案说明（包含原理图、BOM表、PCB制板文件）目前市面上升压压型的电子烟都是同一套方案，最多是某些单品去掉了升压或者降压的功能而已。
而这种方案在设计上存在固有的缺陷,如不支持0V电池充电，烟嘴负极不能和系统地连接，用驱动电机的驱动芯片来驱动功率开关管使得功率开关管上的开关损耗很大，等。
本原创的电子眼方案为全新设计，比老方案成本更低，用料更少，实现更高的转换效率和更可靠性，同时解决了市面上电子烟存在已久的顽疾。
本原创的电子眼方案的说明和优点如下：1、资料中的电子烟，是基于此全新的升压及降压型电子烟方案，功率开关管上配散热片的情况下，最大额定输出功率为10秒钟45W，在常温环境下可连续输出5~7次10秒45W后，触发过温保护。
2、更换设计中的功率开关管、电感以及功率开关管上的散热片，就可以实现更大功率的升压及降压的输出。
3、本设计在关机状态下的漏电流小于20uA。
4、本设计支持电池反接保护，支持电池0V充电，长久放置没电的电子烟无需被扔掉了，可直接充电唤醒电池。
5、本设计使用专业的大功率DC-DC开关电源的驱动器件来驱动升压降压的功率开关管，可以极大地提升开关速度因此而降低开关损耗，提升整体的功率转换效率。
6、本设计的输出负极和系统共地，这样在电子烟机器中，可以使用金属外壳连接电池负极、系统地以及烟嘴的负极，不但可以减小功率回路的阻抗，还可以简化产品的机构设计。
7、本设计包含充电复位电路，因此即使是电池供电的单片机跑飞，也无需素手无措而返厂维修了。
8、本设计中采用I2C接口的0.69“的OLED屏。
如果需要支持其他屏可以改屏的供电和接口来更换。
9、本设计支持动态检测烟嘴是否存在，一边支持恒温度模式。
除了恒温度模式外还可以支持恒电压模式、恒功率模式、直通模式等。
（各模式需要软件之支持）10、市面上常规的电子烟的方案的软件可以移植到本设计上并使之正常工作。

基于STC89S52单片机的温度控制系统，可以通过按键设置最大最小温度值，DS18B20温度传感器采集回来温度通过1602液晶显示屏显示。
内含电路图和程序源码

诸如相变存储器（PCM）和忆阻器之类的非易失性存储器正在积极研究中由于其特性，可作为嵌入式系统中基于DRAM的主存储器的替代品，包括低功耗和高密度。
虽然PCM是最有前途的候选人之一商用产品可用，其有限的写入耐久性极大地降低了其采用率。
作为主存储器是访问量最大的组件之一，延长PCM的寿命至关重要。
在本文中，我们介绍了可感知写活动的页表管理（WAPTM），这是一种简单而有效的方法页表管理方案，用于通过重新设计系统软件来减少不必要的写入和利用硬件提供的可识别写入活动的功能。
我们在GoogleAndroid中实现了WAPTM基于ARM体系结构，并使用真实的Android应用程序对其进行了评估。
实验结果表明WAPTM可以显着减少页表中的写入次数，证明了WAPTM的可行性和潜力通过减少OS级别的写操作来延长基于PCM的主存储器的寿命。

采用了基于最大矩阵元法的改进RBF神经网络模型对MG时间序列进行建模预测。

STM32是一款基于ARMCortex-M内核的微控制器，由意法半导体公司（STMicroelectronics）生产，广泛应用于各种嵌入式系统设计，包括飞行控制系统、机器人、物联网设备等。
在本项目“S.BUSSTM32解析程序”中，我们将讨论如何利用STM32处理器解析FUTABA的S.BUS通信协议，并实现PWM波输出。
S.BUS是FUTABA公司推出的一种用于遥控模型系统的多通道双向数字通信协议。
相比于传统的PPM（PulsePositionModulation）信号，S.BUS提供了更高的数据传输速率、更稳定的信号质量以及更好的抗干扰能力。
它能支持最多18个通道的数据传输，同时还能提供故障检测功能，增强了系统的可靠性和安全性。
在STM32中解析S.BUS协议，首先需要理解S.BUS协议帧的结构。
一个完整的S.BUS帧通常包含起始位、16个通道数据、奇偶校验位和结束位。
每个通道数据以11位的二进制格式表示，其中前10位用于编码通道值，第11位为通道标志位。
STM32需要通过串行接口（如USART或SPI）接收这些连续的数字信号，并进行解码处理。
解析过程通常分为以下步骤：1.接收数据：STM32的串行接口配置为接收模式，监听S.BUS信号线上的数据。
可以使用中断服务程序来捕获每个数据位的到来。
2.检测起始位：S.BUS帧的起始位是一个低电平，STM32需要识别这个特定的信号边缘，作为帧开始的标志。
3.解码通道数据：接着，STM32逐位读取并解码16个通道的11位数据，将它们转换成对应的模拟控制值。
每个通道的值范围通常是1000到2000，代表伺服电机或马达的最小到最大角度或速度。
4.计算奇偶校验：S.BUS协议还包括一个奇偶校验位，用于检查数据传输的正确性。
STM32需要计算接收到的所有数据位的奇偶性，并与接收到的校验位进行比较。
5.检测结束位：S.BUS帧以高电平的结束位结束。
当检测到该高电平时，STM32知道一帧数据已经完整接收。
6.错误处理：如果在接收过程中发现错误，如奇偶校验不匹配或数据帧格式错误，STM32可能需要采取重传策略或忽略错误帧。
7.PWM波输出：解析完S.BUS数据后，STM32会根据每个通道的值生成相应的PWM波。
这通常通过定时器和比较单元实现，通过设置定时器的预装载值和比较值来调整PWM脉冲的宽度，从而控制输出的电压或电流。
在实际应用中，FUTABASUBS成功版本的代码可能包含了一些关键函数，如`sbus_init()`用于初始化串口和相关寄存器，`sbus_decode()`用于解码接收到的S.BUS数据，以及`pwm_generate()`用于生成PWM波。
这些函数的实现细节将直接影响到整个系统的性能和稳定性。
"S.BUSSTM32解析程序"项目涉及到STM32微控制器的串行通信、数据解析、错误处理以及PWM生成等多个关键知识点，对于理解和开发遥控模型系统具有重要的实践意义。
通过深入学习和实践，开发者可以掌握高级遥控系统的设计技术。

作为三维装箱问题的一种工程应用，集装箱装载问题(ContainerLoadingProblem，CLP)通常是指如何将一些小尺寸货物按照某种方式装入集装箱中。
集装箱装载质量的好坏，直接影响着企业运输成本的高低。
如何给出一个合理的布局及装载方案，以保证装运的稳定性(防止运输中货物的移动而导致货物损坏)、多目的地运送、负重限制、箱体内的重量分布、装箱的效率等问题的基础上，使集装箱的空间利用率或载重利用率达到最大，是这类问题的主要目标。

本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。
全书分为9章,内容包括：高斯过程与二阶统计量，高阶累积量和高阶谱，Alpha稳定分布与分数低阶统计量，基于以上信号的处理方法，基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。
第1章绪论1.1预备知识1.1.1信号与信号处理的概念1.1.2随机变量及其分布1.1.3随机信号及随机过程1.1.4统计信号处理的原理与方法1.2矩理论简介1.2.1矩及统计量的概念1.2.2二阶统计量及基于二阶统计量的信号处理1.2.3高阶统计量及基于高阶统计量的信号处理1.2.4分数低阶统计量及基于分数低阶统计量的信号处理1.3非高斯信号处理的发展参考文献第2章高斯分布与高斯过程2.1高斯分布2.1.1中心极限定理2.1.2高斯分布律2.2高斯过程参考文献第3章基于二阶统计量的信号处理方法3.1基本估计理论3.1.1最小二乘估计3.1.2线性最小方差估计3.1.3最小方差估计3.1.4最大似然估计3.1.5最大后验概率估计3.2维纳滤波与卡尔曼滤波3.2.1连续信号的维纳滤波3.2.2离散维纳滤波3.2.3卡尔曼滤波3.3参数模型功率谱估计3.3.1平稳随机信号的参数模型3.3.2AR模型功率谱估计3.3.3MA模型功率谱估计3.3.4ARMA模型功率谱估计3.4自适应数字滤波器3.4.1横向LMS自适应数字滤波器3.4.2递推自适应数字滤波器3.4.3自适应格型数字滤波器3.4.4递归型自适应数字滤波器参考文献第4章高阶累积量和高阶谱4.1高阶矩和高阶累积量4.1.1高阶累积量和高阶矩的定义4.1.2高阶累积量和高阶矩的关系4.1.3高阶矩和高阶累积量的性质4.1.4平稳随机过程的高阶矩和高阶累积量4.1.5随机过程的互累积量4.2随机过程的高阶累积量谱和高阶矩谱4.2.1累积量谱和高阶矩谱的定义4.2.2累积量谱的特例4.2.3k阶相干函数和互累积量谱4.3高阶谱估计的非参数方法4.3.1直接法4.3.2间接法4.4非高斯过程与线性系统4.4.1非高斯白噪声过程4.4.2非高斯白噪声过程与线性系统参考文献第5章基于高阶统计量的信号处理方法5.1基于高阶统计量的系统辨识5.1.1非最小相位系统5.1.2基于高阶统计量的系统辨识5.1.3高阶统计量用于MA系统辨识5.1.4高阶统计量用于非因果AR模型辨识5.1.5ARMA模型参数估计方法5.2有色噪声中的信号提取5.2.1复信号累积量的定义5.2.2谐波过程的累积量5.2.3高斯有色噪声中的谐波恢复5.2.4非高斯有色噪声中的谐波恢复5.3基于高阶累积量的参数模型阶数的确定参考文献第6章高阶统计量在信号处理中的应用6.1基于高阶累积量的自适应信号处理6.1.1基于高阶累积量的自适应FIR算法6.1.2基于累积量的MMSE准则6.1.3RLS自适应算法6.2高阶统计量在独立分量分析中的应用6.2.1问题的数学描述6.2.21CA问题的解法6.3基于高阶累积量的时间延迟估计6.3.1基于双谱估计的时延估计6.3.2基于互双倒谱的时延估计6.3.3自适应时延估计方法参考文献第7章Alpha稳定分布与分数低阶统计量7.1历史回顾7.1.1历史回顾7.1.2发展动因7.2Alpha稳定分布的概念7.2.1a稳定分布的概念7.2.2a稳定分布的几种特殊情况7.2.3广义中心极限定理7.2.4a稳定分布的性质7.2.5a稳定分布的概率密度函数7.2.6多变量O稳定分布7.2.7对称O稳定分布随机信号(随机过程)7.3分数低阶统计量7.3.1分数低阶矩7.3.2负阶矩7.3.3零阶矩7.3.4a稳定分布过程的分类7.3.5用于脉冲特性信号建模的其他分布7.4共变及其应用7.4.1共变的概念7.4.2共变的主要性质7.4.3共变在线性回归中的应用7.4.4复SaS分布的共变7.5对称Alpha稳定分布的参数估计7.5.1最大似然估计方法7.5.2基于样本分位数的参数估计方法7.5.3基于样本特征函数的参数估计方法7.5.4无穷方差的检验7.5.5基于负阶矩的方法7.5.6计算机模拟中的若干问题参考文献第8章基于分数低阶统计量的信号处理8.1稳定分布的参数模型方法8.1.1最

压缩包内包含完整程序、使用说明、实验报告1.关与距离本程序使用8作为路由投递的最大距离，通过吧距离设为8作为路由不可达的标志。
2.关于路由回路本程序同时采用了水平分割，毒性转换，和抑制时间来避免路由回路的产生。
即不再想X发送从X处学得的路由信息；
把到故障路由的距离设置为最大值8，表示不可达；
不接受除故障路由外的其它路由发来的故障路由恢复的信息。
3.程序操作指令说明：1.N动态输出路由器的邻居路由2.T动态打印路由器的路由表3.0~9转发分组。
注：本程序设置TTL=24.RX(注：此处R与X之间必须加空格)路由器拒绝包含X的路由更新信息5.rX（同上）路由器恢复接收包含X的路由更新信息6.“路由中止”和“路由恢复”按钮用来使路由器停止或恢复发送路由表

%实现欧式空间聚类算法，多种子点区域增长%输入:%二维或者三维点Ptsn*m矩阵%聚类使用的邻域半径bandWidth%建立KDTREE使用的邻域点个数numNeighbours%最大迭代次数maxIterTimes%输出：%输入点对应的类别号，维数为n*1，max(flag)代表聚类得到的类别数

1500组翼型的官方数据包括了每个翼型的80-120个坐标点。
以及最大升阻比，最大升力系数，最佳安装角等。

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。