本模块主要是ADC采集信号波形进行峰值检测，主要是检测单音信号或者脉冲信号中的所有峰峰值信号（对噪声大信号适用性不是很好），并记录峰值点的位置； 主要是对并行数据排序处理，本例程是处理 2Gsps adc 输入到FPGA中的8路并行数据，data_1~data_8（点顺序是data_1最先出来，依次排序，data_8是一个时钟并行数据最后点）, 同时寄存 比data_1之前一点数据 adc_data_first；寄存data_8之后晚一点数据adc_data_end；这样有助于data_1和data_8这两点边界检测；其中主要思想是抽取连续三点进行比较，检测三个点中中间位置数是否是峰值，如果是就对其保留输出，并记录此峰值位置（16位计数器，采集长度也是16位，这个是不固定可以更改）；温馨提示本例程是连续3点检测，读者也可以进行连续5点检测，检测有效会比3位更好；此例程较为简单，本例程只是参考，提供一种思路，有不足之处多多指教~

设计思路： 程序需开机自启动，启动后为全屏无菜单栏、工具栏等相关按钮，学生必须填写提交后方可关闭窗口继续操作。 同时鉴于个别学生乱填写的情况，添加了教师后台，教师后台可以编辑或删除不符合要求的记录。教师可通过数据库添加或修改管理员用户名和密码

此函数从以 (fs) Hz 采样的 (chans/trials x samples) 矩阵去除线路噪声 (50/60 Hz)，并返回去噪矩阵。 此 m 文件是 Mewett、Nazeran 和 Reynolds 中提出的频谱估计技术的实现和扩展。 “从记录的 EMG 中去除电源线噪声”，EMBS，IEEE 2001（DOI：10.1109/IEMBS.2001.1017205）。 算法是： 1. 选择一个窗口长度 m，使得 m 是 2 的幂，并且 m 将线路频率采样到某个容差范围内。 2. 用适合第一个和最后一个波形片段的相位和幅度的 (50 Hz) 正弦波填充波形的起点和终点，以最大限度地减少起点和终点瞬变。 2. 使用 m 点汉宁（或其他）窗口和离散傅立叶变换，计算每个窗口和通道/试验中信号的平均 m 点频谱 S(w)。 3. 通过在 S(w-dw) 和 S(w+dw) 之间进行插值

行业标准GA∕T 497-2016 道路车辆智能监测记录系统通用技术条件.pdf

kx66小游戏站源码，约有13万个小游戏（为了压缩包的太小没有打包进来），可通过后台更新数据，整站采用了div css 的最优化结构设计，代码相当简洁干净，甚至可以二次开发，网站可以生成全站纯静态网页。 【环境】 .net 2.0 access 后台默认的用户名是 admin 密码：amdin

实时跟踪网络摄像头中对象的水平和垂直位移。 将时间戳记x和y记录到可导入电子表格的逗号分隔值（.csv）文件中。 使用Lukas-Kanade算法，并基于OpenCV中的lkdemo.cpp进行精简，以在统一背景下以高对比度跟踪单个点。 基于BSD许可的OpenCV，TrackXY还具有BSD样式的许可。 我有点不好意思在这里发布它，因为它是一个非常基本的程序，但是我找不到任何其他现成的程序可以从网络摄像头实时跟踪对象，除了一个价值80美元的专用程序之外。在我们要复制的原始（扭力平衡）实验中使用。 我发布了TrackXY，以减少进入科学领域的障碍。 计划的功能包括每个平台的版本，GUI，全面的数据管理和数据分析工具。 要分析/ recorded /视频中的运动（非实时），您可能更喜欢PhysMo之类的东西，也是SourceForge项目。

C++实现的键盘记录小程序，其中的文档保存路径需要自己修改一下，然后重新生成dll，并将新生成的dll文件放到keyBoard的目录下。

django+bootstrap、layui+mysql 简单的web项目，适合新手！当初我也是为了学习django才做的这个系统，一方面是为了方便计算自己每周加了多少小时班，一方面是练习django。

ubuntu 18.04 lts 安装cuckoo沙箱踩坑记录-附件资源

接着上一篇，这里继续整合交易类。 import datetime #交易类，后期需要整合公钥，私钥 class Transaction: #payer 付款方，receiver收款方 def __init__(self,payer,receiver,money): self.payer = payer self.receiver = receiver self.money = money self.timestamp = datetime.datetime.now() #交易时间 def __repr__(self): return str