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。

FFT的verilog实现，这是专门的工程文件，可以试验仿真。

转动轴承的缺陷检测、分类源代码，且怪异有word版大报告。
图文并茂详尽做的内容是：针对于转动轴承这种非平稳振动信号付与的小波包剖析的方式来检测缺陷的存在，使用神经收集来实现缺陷的分类，还松散D-S实际领悟了多个传感器的诊断下场，普及了缺陷诊断的准确性并经由试验仿真证实。

该资源为MUSIC，PM，四阶积攒量等DOA估量算法的MATLAB试验仿真，资源收拾不易，请同砚们务必珍惜。

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。