首先还是把握大的系统框架： 我要实现的部分不包括DA以及AD的转换，主要是将SSP接收到的数据送入到FIFO中，然后经过FIR带通滤波器的处理后对该信号计算幅值并做PSD，然后处理的信号经过积分够一方面送入到FIFO一方面进行均值滤波（实际上就是在一定的积分门时间内做累加操作）。最后结果通过通信模块RS232 送入到上位机，此外信号源2经过缓冲放大然后AD转换后送入到FIFO，也是通过R
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2023-12-18 20:56:00
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一、先放一些相关的结论：1、傅里叶变换的幅值称为傅里叶谱或频谱。2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。3、卷积定理：空间域两个函数的卷积的傅里叶变换等于两个函数的傅里叶变换在频率域中的乘积。f(t)*h(t) <=> H(u)F(u)4、采样定理：如果以超过函数最高频率的两倍的取样率来获得样本，连续的带限函数可以完全地从它的样本集来恢复。5、严重的混淆甚至会产生完全的误解
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2024-10-22 18:21:10
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文章目录一、概述（一）二次规划标准形式（二）输入参数（三）输出参数二、MATLAB基础语法三、MATLAB典型求解样例（一）具有线性不等式约束的二次规划（二）具有线性等式约束的二次规划（三）具有线性约束和边界的二次规划 一、概述二次规划是指约束为线性的二次优化问题。在Matlab中，quadprog是具有线性约束的二次目标函数求解器。（一）二次规划标准形式其实H是Hessian 阵，是n乘n的对
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2023-10-25 18:10:22
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## Python 二次约束二次规划的实现指南
二次约束二次规划是一种优化问题，目标是最小化二次目标函数，同时满足线性约束。本文将指导刚入行的小白实现这个问题，介绍步骤及相关代码。
### 整体流程
首先，我们定义解决问题的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义目标函数 |
| 3 | 设置约束条件
1.原理在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到一个reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到，这本身就是一个二次排序。如果没有通过job.setSortComparatorClass设置key比较函数类，则使用key的实现的compareTo方法。
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2024-05-26 17:30:51
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前面提到，当概率密度函数满足高斯分布或正态分布的情况，贝叶斯决策的分类面就是一个二次函数，这篇博客来学习有关二次判别。
首先给出二次判别函数的一般形式：
（
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2023-11-11 20:17:14
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子查询按照结果返回情况分为：单行子查询，多行子查询 单行子查询操作符： 多行子查询： ** exists,not exists关键字 如果在子查询不存在满足条件的行： 返回false,继续在子查询中查找如果在子查询中存在满足条件的行： 不在子查询中继续寻找，返回truenot exists关键字表示如果不存在某种条件，返回true,否则返回falsepractise: 1.查询和Zlotkey相同
我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。 给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验然后我们将把x分类数学推导对于每个输入变量，我们定义k个二元指标变量。此外
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2023-12-26 15:18:14
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axios的二次封装 文章目录前言一、基本页面的创建二、使用步骤1.引入相关的包2.编写文件3.编写请求4.解决跨域5.测试使用总结 前言为什么需要二次封装api 统一管理,不管接口有多少,所有的接口都可以非常清晰,容易维护.一、基本页面的创建首先需要准备一个vue的项目先打开需要创建项目的文件夹下方输入cmd打开窗口在窗口输入vue create 项目的名称选择使用vue2.x版本等待创建，完成
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2023-09-26 09:00:21
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作者：Daniel时间：2020年7月30日写给Matlab小白的教程。如果你已经安装了Matlab，手头有一堆Matlab教程，面对书中一堆术语和命令不知所措，那么，请看本教程，从零开始，快速上手。1 本文要点初等代数计算：求函数值，求代数方程的根；画函数图像；代数运算符号：+、、*，/，sqrt，^；常数: pi命令：roots, fplot.
Karl最近对Matlab产生了浓厚的兴趣，刚刚
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2023-12-15 10:01:44
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本人经过没有深思熟虑，决定转移到：
my.oschina.net/windwy
（粘进地址栏）
原创
2011-11-26 02:31:19
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BitmapFactory在解码图片时，可以带一个Options，有一些比较有用的功能，比如： * inTargetDensity表示要被画出来时的目标像素密度 * inSampleSize这个值是一个int，当它小于1的时候，将会被当做1处理，如果大于1，那么就会按照比例（1/inSampleSi
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2016-04-26 15:02:00
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CVXOPT是一个用于解决凸优化问题的Python库，包括线性、二次和半定规划问题。二次规划问题是一种特殊类型的凸优化问题，其目标函数是二次的，约束条件是线性的。二次规划问题的标准形式如下：最小化：f(x) = x^T Q x + r^T x约束：A x ≤ b其中，Q是一个对称矩阵，r和b是向量，A是一个系数矩阵。CVXOPT库中解决二次规划问题的主要函数。这个函数使用内点法（Interior
原创
2023-09-18 13:11:37
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一、二次排序 （1）输入与输出 （2）需求：数据如file1.txt，要求根据第一列降序，如果第一列相等，则根据第二列升序 分析：平时所使用的键值对是不具有比较意义的，也就说他们没法拿来直接比较，可以通过sortByKey，sortBy(pair._2)来进行单列的排序，但是没法进行两列的同时排序。可以自定义一个键值对的比较类来实现比较，类似于JAVA中自定义类实现可比较性实现com
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2023-06-30 22:07:13
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文章目录一、element ui二次封装的优缺点二、element ui二次封装的过程及原理三、效果示例1.视频2.图片四、代码编写1.可复用的子组件主界面TableContainer2.可复用的子组件弹窗TableDialog3.UserCon父组件引用实例总结 一、element ui二次封装的优缺点优点：组件复用性高，利于后期维护。在封装好后能极大提高开发效率，适合用于后台管理系统、页面繁
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2023-10-07 20:50:53
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目的：基于vue element ui 对btn按钮 实现二次封装 1.首先，可以看到前端工程下有一个components目录，在components下新建一个文件夹xx-button，再在xx-button下创建一个index.vue文件，如图：2.然后在index.vue中写自己的代码。为了规范，注意代码中的name<templa
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2023-05-27 11:24:15
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# 车道线拟合.二次线性拟合.hough变换（使用的是概率霍夫变换）.RANSAC算法
# 最终采用二次线性拟合方法
import pickle
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2 as cv
from sklearn.linear_model import RANSACRegressor
from sklea
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2023-10-24 05:44:08
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一、Vue组件的功能能够把页面抽象成多个相对独立的模块实现代码重用，提高开发效率和代码质量，使得代码易于维护二、Vue组件封装过程建立组件的模板，定义通用样式，考虑组件的基本逻辑。准备组件的数据输入。即分析好逻辑，定好 props 里面的数据、类型。准备组件的数据输出。即根据组件逻辑，做好要暴露出来的方法。封装完毕，在父组件中直接调用即可。三、Vue组件封装要点做好父组件与子组件的数据传输，保证数
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2023-08-31 00:37:22
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axios二次封装封装request，然后不用每次遇到接口就使用axios进行调用接口。封装一个基地址，然后每次调用接口的时候，只用写出来自己的函数方法就好。我们基于脚手架进行封装，创建vue项目，然后下载axios。基于网站 axios官网使用npm进行下载，npm i axios 下载完毕之后开始进行封装，我们封装到js文件当中使用axios的create方法创建一个axios实例，然后我们在
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2023-07-04 15:14:38
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基于Python的delmia二次开发系列 文章目录前言一、基础概念1、对象、集合、属性、方法2、继承、聚合二、Python连接Delmia三、简单示例 前言delmia和catia属同一公司产品，对delmia中对象的操作与对catia中对象的操作类似。一、基础概念1、对象、集合、属性、方法Delmia帮助文档中给出了对象图，其描述了对象从属关系的整体结构：在Catia或Delmia中，文档、窗
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2024-03-14 06:14:30
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