利用STM32_USB-FS-Device_Lib_V4.0.0移植的USB虚拟串口程序，基于STM32L152

金融行业经典数据仓库模型FS-LDM,下卷。
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为了稳定地采用多频带kp模型来分析半导体异质结构中的无杂散解（SS）的能带结构，提出了一种用于有限差分法（FDM）的埃尔米特向前和向后差分（HFBD）方案。
HFBD是一种离散化方案，它消除了差异的不稳定性，并采用Burt-ForemanHermitian算子排序，而没有几何不对称性。
差异的不稳定性来自采用Foreman策略（FS）。
FS消除了散布曲线中非物理弯曲导致的SS，而HFBD是唯一可以准确适应它的差异方案。
与其他最新策略相比，本文提出的方法与FS一样准确，可靠，并且保留了FDM的快速性和简便性。
这种差异方案显示出稳定的收敛性，并且在可变网格大小下没有任何SS。
因此，无论它们最初生成的SS是什么，都可以使用这种方法将各种实验确定的频带参数应用于大规模稳定仿真。

RivieraWaves系统RW-BT-KERNEL-SW-FS.pdf，讲解RivieraWaves微系统，英文版。

下载后，解压后，把里面的29个文件拖到U盘根目录，插到复印机上，重启复印机自动升级，升级好后，拔掉U盘，再重启复印机就OK了

12-NodeJS基础-第2天-{fs案例、http}（2018.7.14）.rar

（1）E-＞TG（2）G-＞+TG|—TG（3）G-＞ε（4）T-＞FS（5）S-＞*FS|/FS（6）S-＞ε（7）F-＞(E)（8）F-＞i

%线性调频信号的实部和虚部及时域脉压输出clearall;clc;T=16e-6;B=5e6;K=B/T;fs=6*B;Ts=1/fs;N=T/Ts;t=-T/2:T/(N-1):T/2;s=exp(j*pi*K*t.^2);y=conv(s,conj(s));len=length(y);t1=-T/2:T/(len-1):T/2;figure;plot(t,real(s));gridon;axis([-1.2e-51.2e-5-11]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');title('LFM信号的I路');figure;plot(t,imag(s));gridon;axis([-1.2e-51.2e-5-11]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');title('LFM信号的Q路');figure;plot(t1,20*log10(abs(y)/max(abs(y))));gridon;axis([-1.2e-51.2e-5-900]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(dB)');title('时域脉压后的波形(未加权)');subplot(311);plot(t,real(s));gridon;xlabel('time(s)');ylabel('amplitude(dB)');title('realpartofLFM:T=16us,B=4MHz');axis([-T/2T/2-11]);subplot(312);plot(t,imag(s));gridon;xlabel('time(s)');ylabel('amplitude(dB)');title('imagepartofLFM:T=16us,B=4MHz');axis([-T/2T/2-11]);subplot(313);plot(t1,20*log10(abs(y)/max(abs(y))));gridon;axis([-1.2e-51.2e-5-900]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(dB)');title('时域脉压后的波形(未加权)');

FeaturescalingforkernelFisherdiscriminantanalysisusingleave-one-outcrossvalidation.FS-KFDAisapackageforimplementingfeaturescalingforkernelfisherdiscriminantanalysis.-FeaturescalingforkernelFisherdiscriminantanalysisusingleave-one-outcrossvalidation.FS-KFDAisapackageforimplementingfeaturescalingforkernelfisherdiscriminantanalysis.

设定：一个房间中两个麦克风，一个放在远处采集房间噪声，一个放在说话人附近采集带噪语音信号，认为两个音频文件的噪声相似。
目标是使用LMS自适应滤波算法来抑制噪声还原语音。
仿真：现给定一录音.mat文件，其中：s是原音频内容；
ref_noise是均值为0，方差为1的高斯噪声；
mixed是叠加上高斯噪声序列；
fs为信号采样率。
要求使用LMS自适应滤波法抑制噪声。

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。