OxyPlot源码+WPF实现bode图demo源码 文档说明地址： 幅频特性曲线分析及使用WPF绘制： https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/141498292?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22141498292%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

CRC校验算法是一种广泛应用于数据通信和存储领域的错误检测技术，它的全称为Cyclic Redundancy Check。该算法基于多项式除法原理，通过计算数据的校验码，确保数据在传输或存储过程中未发生错误。CRC的核心思想是生成一个简短的固定位数的校验码，这个校验码是根据原始数据计算出来的，并附加到数据后面。接收方收到数据后，会重新计算校验码并与接收到的校验码进行比较，如果两者一致，则认为数据传输无误。 CRC的计算涉及几个关键参数，包括： 1. WIDTH：表示CRC值的位宽，如CRC-8表示生成的CRC为8位。 2. POLY：这是十六进制的多项式，通常省略最高位1，如x8 + x2 + x + 1，其二进制为100000111，转换为十六进制为0x07。 3. INIT：CRC的初始值，与WIDTH位宽相同。 4. REFIN：表示在计算前是否对原始数据进行翻转。 5. REFOUT：表示计算完成后是否对CRC值进行翻转。 6. XOROUT：计算结果与该值进行异或操作得到最终的CRC值。 在实际计算CRC时，首先确定这些参数。例如，对于CRC-8/MAXIM参数模型，假设原始数据为0x34，多项式为0x31。如果REFIN为true，那么需要先对原始数据进行翻转，再进行其他步骤。在CRC8的计算过程中，当遇到1时才进行异或，而不是1就简单地移位。 CRC的计算通常包括以下几个步骤： 1. 如果REFIN为true，原始数据先进行位翻转。 2. 原始数据左移至与WIDTH相匹配的位数，高位补零。 3. 将处理后的数据与多项式进行模2除法，取余数。 4. 余数与XOROUT进行异或。 5. 如果REFOUT为true，将结果进行位翻转，得到最终的CRC值。 CRC8是CRC的一种变体，用于8位数据的校验。它的校验原理与CRC基本相同，但可能有不同的多项式、初始化值和其他参数。CRC8在数据传输中有着广泛的应用，因为它计算简单，对传输错误有较高的检测率。 CRC还可以扩展到CRC16和CRC32，分别用于16位和32位数据的校验。这些更复杂的CRC版本可以提供更强的错误检测能力，适用于更大的数据块。在C语言中实现CRC算法，可以通过宏定义或其他编程技巧来实现不同CRC参数模型的通用性和可移植性。 CRC校验算法是一种有效的错误检测机制，它利用多项式除法的原理生成校验码，确保数据在传输和存储过程中的完整性。通过理解CRC的参数模型和计算过程，开发者可以针对特定应用选择合适的CRC类型，并在C语言等编程环境中实现相应的算法。

整理了： 一阶RC低通滤波器数学模型推导及算法实现 一阶RC高通滤波器数学模型推导及算法实现 二阶RC低通滤波器数学模型推导 二阶RC高通滤波器数学模型推导 陷波滤波器数学公式推导及算法实现 标准卡尔曼滤波器数学公式推导及算法实现 文中对基础知识进行了注释，适合对遗忘的知识的拾起，文中算法的实现都使用了C++语言，适合移植到嵌入式平台，代码也进行了比较清晰的注释，适合理解。 文中所有公式都是up主手动敲出来的。 up主能力有限，难免有错误，欢迎网友指出和交流。 陷波滤波器代码部分不完整，完整代码放置百度云盘，自取： 链接：https://pan.baidu.com/s/1r6mTPmbRJyTKgvBMdlNdIw 提取码：rntb 本文主要涵盖了四种滤波器的公式推导及算法实现，分别是：一阶RC低通滤波器、一阶RC高通滤波器、二阶RC低通滤波器、二阶RC高通滤波器，以及陷波滤波器和标准卡尔曼滤波器。这些滤波器广泛应用于信号处理和数据分析领域，尤其是在嵌入式系统中。 1. 一阶RC低通滤波器： - 数学模型推导：通过拉普拉斯变换将时域转换为频域，得到传递函数。 - 算法推导：采用一阶后向差分进行离散化，通过采样频率和截止频率计算系数。 - 代码实现：提供了一段C++代码实现了一阶RC低通滤波器。 - 算法验证：通过验证代码来确保滤波器功能的正确性。 2. 一阶RC高通滤波器： - 数学模型推导：与低通滤波器类似，但传递函数有所不同，允许高频信号通过。 - 算法推导和实现：同样使用离散化方法，计算系数并实现滤波算法。 - 算法验证：验证滤波器效果。 3. 二阶RC低通/高通滤波器： - 数学模型推导：扩展一阶模型，增加一个电容或电阻，得到更复杂的传递函数。 - 算法推导：推导离散化形式，计算新的系数。 - 实现未在文本中详述，可能需要参考作者提供的完整代码。 4. 陷波滤波器： - 传递函数推导：设计一个特定的滤波器，以衰减特定频率范围内的信号。 - 算法推导：计算系数并实现陷波滤波算法。 - 代码实现：不完整，完整代码需从链接下载。 5. 标准卡尔曼滤波器： - 前置知识：介绍递归处理、数据融合、相关数学基础和状态空间方程。 - 算法推导：包括卡尔曼增益的计算、先验和后验估计协方差的求解。 - 算法实现：分别展示了适用于一维、二维或多维的卡尔曼滤波器的C++实现。 卡尔曼滤波是一种高级的滤波技术，它结合了动态系统的状态估计和测量数据，通过递归算法处理数据，实现对系统状态的最优估计。滤波器的选择取决于应用场景，低通滤波器用于抑制噪声，陷波滤波器用于去除特定频率干扰，而卡尔曼滤波器则适用于复杂环境下的动态数据处理。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Java来实现Tron（波场）的测试DEMO，同时结合Spring Boot框架和Gradle构建系统。Tron是一个基于区块链技术的去中心化平台，旨在提供高效、去中心化的数字娱乐内容服务。在开发过程中，Spring Boot简化了Java应用的构建和配置，而Gradle作为现代的构建工具，提供了灵活的依赖管理和构建流程定制。 我们需要在项目中集成Tron的Java SDK。这通常通过在`build.gradle`文件中添加SDK的Maven或JCenter仓库依赖来完成。例如： ```groovy dependencies { implementation 'com.tron:tron-api:版本号' } ``` 确保替换`版本号`为Tron SDK的最新稳定版本。接下来，我们创建一个Spring Boot应用，使用`@SpringBootApplication`注解来启用Spring的自动配置和组件扫描。 ```java import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class TronDemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(TronDemoApplication.class, args); } } ``` 接下来，我们将创建一个服务类，用于与Tron网络进行交互。我们需要配置Tron节点的API端点，然后创建一个`TronClient`实例： ```java import org.tron.api.GrpcAPI; import org.tron.api.GrpcAPI.NodeApi; import org.tron.protos.Protocol.Account; import io.grpc.ManagedChannel; import io.grpc.ManagedChannelBuilder; public class TronService { private ManagedChannel channel; private NodeApi nodeApi; public TronService() { String endpoint = "http://tron-node-endpoint:50051"; // 替换为实际的Tron节点地址 channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(endpoint).usePlaintext().build(); nodeApi = GrpcAPI.NodeApiGrpc.newBlockingStub(channel); } public Account getAccount(String address) { return nodeApi.getAccountById(GrpcAPI.BytesMessage.newBuilder().setValue(ByteString.copyFrom(address.getBytes())).build()).getBaseAccount(); } // 其他与Tron网络交互的方法... } ``` 在`TronService`类中，我们可以看到一个`getAccount`方法，它根据提供的地址获取Tron账户信息。这个类还可以扩展以包含其他Tron API的调用，如转账、智能合约部署和执行等。 为了在Spring Boot应用中使用这个服务，我们可以创建一个`@RestController`，提供HTTP API供外部调用： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class TronController { @Autowired private TronService tronService; @GetMapping("/account/{address}") public Account getAccount(@PathVariable String address) { return tronService.getAccount(address); } // 其他处理Tron相关请求的方法... } ``` 至此，我们已经构建了一个基本的Spring Boot应用，可以与Tron网络进行交互。在实际的测试DEMO中，你可能还需要实现更多功能，如错误处理、日志记录、身份验证等。此外，你可以使用JUnit或其他测试框架对这些功能进行单元测试和集成测试，确保代码的质量和稳定性。 Java实现Tron测试DEMO的关键在于理解Tron的API以及如何将其与Spring Boot和Gradle相结合。通过这种方式，开发者可以轻松地创建一个可扩展且易于维护的区块链应用，与Tron网络无缝交互。在实际项目中，还应关注性能优化、安全性以及遵循最佳实践。

在近几十年信息网络技术飞速发展的带动下，国外发达国家早早进入了信息化社会，房屋租赁市场信息化程度得到长足发展。在西方发达国家，大约有40%至60%的中低收入家庭没有自己的房产，以租房来满足居住需求。国外的房租租赁市场得益于完善的政策，得到迅速发展。面对巨大的市场，国外众多大型房屋租赁服务公司通过开发计算机软件建立信息化管理服务平台来替代传统人工记录管理过程，从而大大提高工作的时效性和准确性。这样做不仅提高了业务水平和数据处理能力，也更加赢得了客户。法国作为最早房屋中介行业诞生的地方之一，法国的中介行业经过一百多年的发展，已经积累了一套成熟完善的业务体系，同时具有成熟健全的法律法规作为支撑。该国的大型租赁公司通过因特网实现了对房源和客源的信息管理，通过多重上市服务，实现了对客源和房源两个数据库的联合管理。极大的提升了工作效率，降低了业务出错的几率。

GB28181客户端SDK使用手册，一种基于GB28181协议的国标客户端实现

RSA算法是一种非对称加密算法，由Ron Rivest、Adi Shamir和Leonard Adleman在1977年提出，因此得名RSA。它在信息安全领域有着广泛的应用，如数字签名、数据加密和安全网络通信等。C语言作为底层编程语言，非常适合实现这种复杂的算法。 RSA的核心原理是基于大数因子分解的困难性。算法主要包括三个步骤：密钥生成、加密和解密。 1. **密钥生成**： - 选择两个大素数p和q，它们的长度通常为几百到几千位。 - 计算n=p*q，n是公开的模数，其大小决定了密钥的强度。 - 计算φ(n)=(p-1)*(q-1)，φ(n)是欧拉函数值，也是私钥的一部分。 - 选择一个整数e，要求1

2024-09-11 17:14:50 1.3MB RSA算法

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