输出功率P0=0.5W工作频率f0=7MHz调幅度ma=100%电源电压12v频率准确度△f/f0≤5×10-4；
画出调幅发射机组成框图，方案的确定，晶体振荡器设计计算

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。

OmronPLCCP1H型号模拟量输入输出测试程序，采用两个外接扩展模块，输入为0-10v电压信号，输出为4-20mA电流信号。

SuperIO的特点：1)支持二次开发，快速构建自己的通讯数据采集平台软件2)快速构建设备驱动、协议驱动、命令缓冲、自定义参数和实时数据3)快速二次开发图形显示、数据输出、服务驱动4)一个设备驱动，同时支持串口（COM）和网络（TCPServer/TcpClient）通讯机制，可以自由切换5)内置协议驱动，可以把第三方协议转换成自定义的协议6)内置设备命令缓冲器，可以设置命令发送的优先级别7)以插件的方式挂载设备驱动、显示、输出、服务模块等8)以服务驱动方式（IAppService）二次开发OPC服务、4-20mA输出、LED大屏显示、短信服务等9)快速开发、运行稳定、扩展性强大10)适用工业上位机软件，以及系统集成中采集远程设备数据http://www.bmpj.net

在以STM32为中心的设备中，使用它自带的DAC即可非常方便的实现4-20mA的输出接口，具有精度高、稳定性好、漂移小以及编程方便等特点。

涡格法计算，适用范围0＜=ma＜=0.5

整个煤气发生炉汽包水位的保护系统的工作原理为：利用压力传感器来检测发生炉的汽包水位，将送来的4-20mA或0-5A的标准信号经过信号调理模块送到现场控制单元（PLC），经过智能运算后形成控制信号，控制信号再经过信号调理模块返送到现场执行单元（电磁阀）。
对发生炉进行控制，同时把个单元通过以太网相连，将需要控制的信号送入上位机，实现人机交换和远程控制。

4-20ma转RS485,模拟量转RS485数字采集模块资料zip,4-20ma转RS485,模拟量转RS485数字采集模块资料

依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正（修正只需要提供思路和方法）。

1、所有功能都能通过按键设置2、高精度、测量范围为0.1HZ-300KHZ3、显示范围000001-9999994、可带RS485、232或4-20mA变送输出

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。