Ublox M8系列GPS模块为通用GPS模块，比较常用。而M8P为支持DGPS、RTK版本，能够接受差分码输出实时差分位置，定位精度DGPS为亚米级，RTK为分米级。本原理图为M8P原版，能够在此基础上修改为自己项目所需。 GPS-RTK_-_ublox_NEO-M8P.pdf

GMSK调制解调，包含BER仿真，采用两bit差分解调

Devito：基于符号规范的快速模板计算 是一个Python软件包，用于根据高级符号问题定义实施优化的模具计算（例如，有限差分，图像处理，机器学习）。 Devito建立在基础上，并采用自动代码生成和即时编译功能，以在包括CPU，GPU及其集群在内的多个计算机平台上执行优化的计算内核。 交互式Jupyter笔记本 关于德维托 Devito提供了一种功能语言，用于实现复杂的运算符，该运算符可以由多个模板计算，边界条件，稀疏运算（例如插值）等组成。 典型的用例是用于逼近偏微分方程的显式有限差分方法。 例如，可以使用Devito来实现2D扩散算子，如下所示 >> > grid = Grid ( shape = ( 10 , 10 )) >> > f = TimeFunction ( name = 'f' , grid = grid , space_order = 2 ) >> > eqn =

带一个视频。路径要选择好才能运行，选择解压的此文件的路径。对运动视频的检测 返回一对坐标和大小，可识别运动物体。

差分攻击2004-199王小云（MD4、MD5、HAVAL-128和RIPEMD四个国际著名密码算法的破译结果）差分攻击是通过比较分析有特定区别的明文在通过加密后变化传播情况来攻击密码算法的。

基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点，运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况，实现了动态背景下的运动目标检测，通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。

对输入的语音序列x进行MFCC参数的提取，返回MFCC参数和一阶差分MFCC参数，Mel滤波器的阶数为24,fft变换的长度为256，采样频率为8000Hz，对x 256点分为一帧.

时域有限差分法，matlab实现。对声学，电磁波，天线学科有很大帮助。

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

本应用手册中的内容适用于PCM系列数据采集板卡中PCM-8208BT、PCM-8208BS隔离模拟量输入板卡。 对于非隔离的板卡PCM-8308BS也可以参考其接线方式应用于现场。