灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。
关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。
关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。
2025/3/22 2:43:45
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用Qt编写（非OpenCV）纯C++，数字图象处理。
含采样，旋转，平移，平滑，锐化压缩，直方图，反色，窗口，均值，折线等图像处理。
含采样，旋转，平移，平滑，锐化压缩，直方图，反色，窗口，均值，折线等图像处理。
2025/3/15 18:28:39
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实验内容：⑴用matlab语言代码实现。
⑵产生粉红色噪声和高斯色噪声：让高斯白噪声通过低通、带通、高通滤波器中的任意一个就可以产生高斯色噪声。
让高斯白噪声通过每倍频程衰减3dB的衰减滤波器的滤波器就可以产生粉红噪声。
⑶对粉红色噪声和高斯色噪声进行相关分析和谱分析。
计算粉红色噪声、高斯色噪声的均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度、相关函数。
⑷所有结果均用图示法来表示，能读出具体值。
⑵产生粉红色噪声和高斯色噪声：让高斯白噪声通过低通、带通、高通滤波器中的任意一个就可以产生高斯色噪声。
让高斯白噪声通过每倍频程衰减3dB的衰减滤波器的滤波器就可以产生粉红噪声。
⑶对粉红色噪声和高斯色噪声进行相关分析和谱分析。
计算粉红色噪声、高斯色噪声的均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度、相关函数。
⑷所有结果均用图示法来表示，能读出具体值。
2025/3/13 18:11:22
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使用STM32F407VGT6读取ADS1262数据（外部压力传感器+内部温度传感器），读取压力传感器数据后做均值+低通软件滤波（没有经过软件滤波的码值跳动范围在4000左右，经过软件滤波的码值跳动在1500左右）。
读取五次压力传感器数据后，将ADS1262通道切换到内部温度传感器，得出温度°。
读取五次压力传感器数据后，将ADS1262通道切换到内部温度传感器，得出温度°。
2025/3/3 9:18:12
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从码字的非周期互相关函数出发,分析异步相干扩时光码分多址(OCDMA)系统的多址干扰(MAI)和差拍噪声(BN)。
干扰用户不同的传输时延,非周期互相关强度均值随之变化,差拍噪声和多址干扰也随之变化。
给出了差拍噪声和多址干扰与非周期互相关强度均值的关系,讨论了异步相干扩时OCDMA系统的误码率(BER)与非周期互相关强度均值的关系。
最后,以码长511的Gold码为例,针对干扰用户之间不同的传输时延,得到了异步相干扩时OCDMA系统的误码率上界与平均误码率性能。
在平均误码率情况下,OCDMA系统能支持12个干扰用户,而在最差情况下(误码率上界),系统容纳的干扰用户数不超过4个。
干扰用户不同的传输时延,非周期互相关强度均值随之变化,差拍噪声和多址干扰也随之变化。
给出了差拍噪声和多址干扰与非周期互相关强度均值的关系,讨论了异步相干扩时OCDMA系统的误码率(BER)与非周期互相关强度均值的关系。
最后,以码长511的Gold码为例,针对干扰用户之间不同的传输时延,得到了异步相干扩时OCDMA系统的误码率上界与平均误码率性能。
在平均误码率情况下,OCDMA系统能支持12个干扰用户,而在最差情况下(误码率上界),系统容纳的干扰用户数不超过4个。
2025/3/1 5:47:05
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雨流计数法的MATLAB程序。
雨流计数法是20世纪50年代由英国的两位工程师M.Matsuishi和T.Endo提出来的。
该计数法的主要功能是把实测载荷历程简化为若干个载荷循环，供疲劳寿命估算和编制疲劳试验载荷谱使用。
它以双参数法为基础，考虑了动强度(幅值)和静强度(均值)两个变量，符合疲劳载荷本身固有的特性。
雨流计数法主要用于工程界，特别在疲劳寿命计算中运用非常广泛。
雨流计数法是20世纪50年代由英国的两位工程师M.Matsuishi和T.Endo提出来的。
该计数法的主要功能是把实测载荷历程简化为若干个载荷循环，供疲劳寿命估算和编制疲劳试验载荷谱使用。
它以双参数法为基础，考虑了动强度(幅值)和静强度(均值)两个变量，符合疲劳载荷本身固有的特性。
雨流计数法主要用于工程界，特别在疲劳寿命计算中运用非常广泛。
2025/2/11 2:06:58
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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。
2024-04-09 15:03
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