在EXCEL公式中调用存放在其它单元格中的工作表标签名称

randoop是一个非常不错的自动生成单元测试的框架，虽然有一些不足之处，但是相对还是不错的。本资源是Eclipse插件版本的randoop，这个插件不好找，这里分享给大家。使用的时候，直接放到Eclipse安装包的plugin即可。

XUDebuger(UVC扩展单元调试工具) .exe

主要内容：这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型，进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集，BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程，同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群：适合熟悉基本MATLAB用法，有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标：对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明：本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本，便于快速启动项目的实操者学习。

主要讲解基于创龙TMS320C665x算法Demo例程演示：运用数据采集处理显示系统Telecom Tower：远端射频单元(RRU)单核TMS320C6655/双核TMS320C6657，主频1.0/1.25GHz， ### 基于创龙TMS320C665x算法Demo例程演示的知识点解析 #### 一、TMS320C665x简介与应用背景 **TMS320C665x**是德州仪器（TI）推出的一款高性能数字信号处理器（DSP）系列，主要包括单核TMS320C6655和双核TMS320C6657两个型号，主频分别可达1.0 GHz和1.25 GHz。这些处理器适用于通信基础设施中的复杂信号处理任务，特别是远端射频单元（RRU）场景中的数据采集、处理和显示系统。RRU作为现代移动通信网络的关键组成部分之一，其性能直接影响到整个通信系统的质量和效率。 #### 二、工程文件结构及导入方法 本章节涉及的所有工程均位于光盘"Demo\Algorithm\Application"文件夹内，旨在演示算法的功能。需要注意的是，这些算法与特定的平台和操作系统无关，如果想要使用SYS/BIOS或其他高级框架，用户需要自行完成相应的移植工作。此外，尽管提供的例程适用于广州创龙的TMS320C6655/TMS320C6657系列开发板，但不同的开发板可能存在硬件资源上的差异，因此最终的测试结果仅供参考。 #### 三、有限长单位冲激响应滤波器（FIR） **FIR滤波器**是一种线性相位滤波器，通过有限个单位冲激响应（impulse response）来实现。这类滤波器不依赖于反馈，因此在实现过程中具有较高的稳定性和精确度。本例程的主要目的是测试FIR滤波器的性能。具体操作步骤如下： 1. **工程导入与运行**: 按照2.3节中的“CCS工程导入和编译步骤”导入FIR.out文件，然后点击程序运行按钮。 2. **原始信号分析**: 使用CCS菜单中的“Tools->Graph->SingleTime”选项查看原始时域信号+噪声波形。 3. **滤波后信号分析**: 同样使用“Tools->Graph->SingleTime”查看经过FIR滤波后的时域信号波形。 4. **频域信号分析**: 使用“Tools->Graph->FFTMagnitude”选项分析原始信号和滤波后信号在频域的表现。 #### 四、无限脉冲响应数字滤波器（IIR） 与FIR滤波器不同，**IIR滤波器**利用反馈机制来实现滤波效果，因此通常能够以较少的计算资源实现更高的滤波效率。本例程同样通过一系列步骤演示了IIR滤波器的应用： 1. **工程导入与运行**: 加载IIR.out文件并运行程序。 2. **原始信号分析**: 使用“Tools->Graph->SingleTime”结合“Import”功能查看原始时域信号+噪声波形。 3. **滤波后信号分析**: 同样使用“Tools->Graph->SingleTime”结合“Import”查看经过IIR滤波后的时域信号波形。 4. **频域信号分析**: 使用“Tools->Graph->FFTMagnitude”结合“Import”选项分析原始信号和滤波后信号在频域的表现。 #### 五、Matlab辅助设计工具 为了方便设计人员进行滤波器的设计与分析，可以利用Matlab软件中的“Filter Designed & Analysis Tool”。该工具支持多种滤波器类型，包括低通、高通、带通和带阻等。在本例程中，使用该工具设计了两种类型的滤波器： 1. **FIR滤波器设计**: - **滤波器类型**: 低通（Lowpass） - **滤波方式**: 等纹波FIR（Equiripple） - **滤波器阶数**: Specify order（31+1阶） - **采样频率**: 1000Hz - **通带截止频率**: 150Hz - **阻带截止频率**: 350Hz 2. **IIR滤波器设计**: - **滤波器类型**: 低通（Lowpass） - **滤波方式**: 巴特沃斯IIR（Butterworth） - **滤波器阶数**: Specify order（4+1阶） - **采样频率**: 1000Hz - **通带截止频率**: 150Hz 设计完成后，可通过“Target->Generate C Header”生成包含滤波器系数的`.H`头文件，供后续开发使用。 #### 六、注意事项 - **信号频率**: 在本例程中，信号频率设定为100Hz，而噪声频率设定为450Hz。 - **DSP库**: 若采用TI C6000 DSP库进行开发，建议选用实数FIR非优化滤波函数。 以上就是基于创龙TMS320C665x算法Demo例程演示的主要知识点，通过这些示例可以帮助开发者更好地理解和掌握FIR与IIR滤波器的设计与实现方法，进而应用于实际项目中。

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

含齿轮的轴系有限单元法动力学模型_ Timoshenko梁理论_ Newmark-β法_matlab代码 1）对象：含轴承、齿轮的推进轴系、传动系统 2）梁单元理论：Timoshenko梁理论，每个节点六个自由度。 3）动态响应求解方法：Newmark-β法。 4）代码：matlab.R2022b版本。

由于电主轴系统高速运转时,产生大量的热,并导致热变形,本文基于ANSYS对高速电主轴单元的热态特性进行分析。文中采用有限元法对高速电主轴系统模型进行建模,并计算了电主轴系统的发热量及各部位热对流,通过ANSYS进行分析,得到了高速电主轴单元的温度分布、主轴端部的轴向和径向偏移量及位移图。从热态性能中可以分析得出热感应预载荷,并计算得出相应的强度和临界速度。同时研究发现,为了获得更多的预载荷,应该考虑热感应预载荷的影响。

用Windows API绘制的直线在斜率比较小的情况下，锯齿会非常严重。这个单元是用来绘制平滑直线的。原版代码中，必须有一个目标画布参数，但是Delphi中有些控件是没有画布属性的。本人将其代码做了一些改动，将画布参数变为HDC(设备上下文句柄)，这样就几乎适应所有控件了。呵呵，象征性地收取1分~ 欢迎下载！原版带有TCanvas参数的单元请参看此链接： http://download.csdn.net/source/2169492

Struts2框架是一款广泛应用于Java Web开发中的开源MVC框架，它简化了Web应用程序的构建，使得业务逻辑、控制逻辑和视图层得以分离。单元测试对于任何软件项目都至关重要，因为它能确保代码的正确性，提高代码质量和可维护性。在Struts2中，我们通常使用JUnit作为单元测试工具，结合Mockito等库来模拟依赖，进行隔离测试。 了解Struts2的执行流程：请求到达Servlet容器后，通过StrutsPrepareAndExecuteFilter转发到Struts2的核心拦截器链。Action类处理请求，根据配置的Result类型返回相应的视图。单元测试的目标是针对这些Action类及其方法进行验证。 JUnit是Java平台上的一个轻量级单元测试框架，它允许开发者编写测试用例，对代码进行断言以检查预期结果。在Struts2中，我们需要为每个Action创建对应的JUnit测试类。测试类通常继承自`StrutsTestCase`或`StrutsSpringTestCase`（如果使用了Spring框架），这两个类提供了模拟Struts2上下文环境的功能。 以下是一些可能的测试步骤： 1. **创建测试类**：创建一个Java类，例如`MyActionTest`，并继承`StrutsTestCase`。导入必要的测试库，如JUnit、Struts2测试相关的类。 2. **注解测试类**：使用`@Before`和`@After`注解定义测试前后的准备和清理工作，如初始化Struts2上下文，配置Action和ActionMapping。 3. **定义测试方法**：为每个Action方法创建一个测试方法，使用`@Test`注解标记。方法内调用待测试的方法，并设置必要的输入参数。 4. **模拟依赖**：如果Action类依赖其他服务或DAO，可以使用Mockito等工具进行模拟，避免真实数据库交互。例如，`mock(MyService.class)`，然后使用`when()`和`thenReturn()`指定模拟行为。 5. **执行测试**：使用`assertXXX()`系列方法（如`assertEquals()`, `assertTrue()`)进行断言，确保Action方法执行后的结果符合预期。 6. **运行测试**：在Eclipse中，右键点击测试类，选择"Run As" -> "JUnit Test"运行测试，查看测试结果，确保所有测试用例都通过。 在提供的"JavaDemo"目录下，你可能找到以下结构： - `src/main/java`: 包含Struts2 Action类和其他业务逻辑组件。 - `src/test/java`: 存放单元测试代码，每个Action类对应一个测试类。 示例代码可能如下： ```java import org.junit.Before; import org.junit.Test; import static org.junit.Assert.assertEquals; public class MyActionTest extends StrutsTestCase { private MyAction myAction; @Before public void setUp() { // 初始化Action实例 myAction = new MyAction(); } @Test public void testExecute() { // 模拟依赖，如果有的话 // ... // 调用Action方法 String result = myAction.execute(); // 断言结果 assertEquals("success", result); } } ``` 以上就是对"Struts2框架单元测试代码"的详细解析。通过这样的测试，我们可以确保每个Action的逻辑都能正常工作，提高整体项目的稳定性和可靠性。在实际开发中，确保对所有关键业务逻辑进行充分测试，这将有助于减少bug，提升产品质量。