标题中的“1433物联网STM32单片机基于RFID的图书档案管理系统送文档-毕业源码案例设计”表明这是一个使用STM32单片机实现的物联网应用，主要功能是通过RFID（Radio Frequency Identification）技术进行图书或档案管理。这个系统可能是为了教育目的而设计的，如毕业设计或项目案例，提供了源码和相关文档。
在描述中，我们看到同样的标题重复，这可能意味着提供的内容与标题所描述的一致，包括了物联网、STM32单片机和RFID图书档案管理系统的设计和实现细节。
标签为“C”，这意味着主要编程语言是C语言，这是嵌入式开发领域常见的语言，特别是对于STM32这样的微控制器。
在压缩包的文件名称列表中，我们可以推测出以下信息：
1. `SpringBoot\mvnw`: 这可能涉及到Spring Boot框架，这是一个Java应用开发框架，用于后端服务的开发。在这个项目中，可能用Spring Boot构建了图书档案管理系统的服务器端部分。
2. `vue\LICENSE`: Vue.js是一个前端JavaScript框架，用于构建用户界面。这里的LICENSE文件可能包含了Vue.js的开源许可信息，表明系统前端使用了Vue.js。
3. `STM\USER\USART.uvguix.Administrator`: 这可能是指STM32单片机的USART（通用同步/异步收发传输器）接口的配置文件，用于串行通信。
4. `STM\OBJ\USART.axf` 和 `STM\OBJ\USART_sct.Bak`: 这些是STM32单片机编译后的目标文件和备份文件，用于程序的执行。
5. `STM\keilkilll.bat`: Keil是常用的STM32开发工具，这个批处理文件可能是用于清理或编译Keil工程的。
6. `STM\STM32F10x_FWLib\src\...c` 文件：这些是STM32固件库的源代码文件，包括了关于TIM定时器、Flash存储和RCC（Reset and Clock Control）时钟控制的相关代码，这些都是STM32开发中的基础功能。
7. `STM\HARDWARE\CJSON\cJSON.c`: cJSON是一个轻量级的C语言JSON解析器，可能用于STM32和服务器之间的数据交换。
综合以上信息，这个项目是一个结合了物联网、STM32单片机、RFID技术、Spring Boot后端服务和Vue.js前端的图书档案管理系统。STM32单片机通过USART与RFID阅读器交互，读取图书或档案的RFID标签信息，然后通过网络（可能使用JSON格式的数据）将信息发送到由Spring Boot驱动的服务器，用户可以通过Vue.js构建的前端界面进行操作和查看。这个系统涵盖了硬件接口编程、网络通信、数据库管理和前端开发等多个方面，是嵌入式系统和物联网应用的一个综合性实例。
2025-01-10 19:55:10
33.55MB
1
essentials of robust control, Kemin Zhou
2025-01-10 18:12:56
3.62MB
1
在本文中，我们将深入探讨如何使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来优化波束形成技术。波束形成是一种信号处理方法，常用于雷达、声纳、无线通信等领域，通过调整天线阵列的权重和相位来集中信号能量，提高目标检测和定位的性能。
我们要理解粒子群算法的基本原理。PSO是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，灵感来源于鸟群和鱼群的集体行为。它是一种全局优化算法，通过模拟群体中的粒子在多维空间中寻找最优解的过程。每个粒子代表一个可能的解决方案，其位置和速度由算法动态更新，根据个体最好位置和全局最好位置进行调整，逐步逼近全局最优解。
在波束形成中，优化的目标通常是最大化信号增益或最小化干扰功率。这涉及对天线阵列中每个单元的幅值和相位进行调整。粒子群算法可以有效地搜索这个参数空间，找到最佳的幅值和相位配置。在实际应用中，优化过程通常包括以下步骤：
1. 初始化：设定粒子的数量、每个粒子的位置（即幅值和相位参数）以及初速度。
2. 计算适应度函数：根据当前的幅值和相位配置，计算波束形成的性能指标，如信号增益或信干比。
3. 更新个体最好位置：如果新计算的适应度优于粒子以往的最佳适应度，则更新粒子的个体最好位置。
4. 更新全局最好位置：比较所有粒子的个体最好位置，选择其中适应度最高的作为全局最好位置。
5. 更新速度和位置：根据公式更新每个粒子的速度和位置，这个过程包含对个体最好位置和全局最好位置的追踪。
6. 迭代：重复步骤2-5，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度收敛）。
在"基于粒子群算法的波束形成优化-仿真实践博文对应的代码"中，我们可以预期找到实现上述步骤的Python或其他编程语言代码。这些代码可能包含以下几个关键部分：
1. 粒子类定义：包含粒子的位置、速度、个体最好位置和适应度值等属性。
2. 初始化函数：生成初始粒子群。
3. 适应度函数：计算特定波束形成配置的性能指标。
4. 更新规则函数：更新粒子的速度和位置。
5. 主循环：执行迭代过程，更新并比较个体和全局最好位置。
6. 结果输出：最终的最优解（即最佳的幅值和相位配置）及相应的性能指标。
通过实践这些代码，读者不仅可以理解PSO如何应用于波束形成，还能掌握如何将优化算法与具体工程问题相结合。同时，这种实践也可以帮助我们了解优化过程中可能遇到的问题，如早熟收敛、局部最优陷阱等，并探索改进策略，如混沌粒子群、社会粒子群等。
粒子群算法为波束形成提供了一种有效的优化手段，通过模拟自然界中的智能行为，能够在复杂的空间中找到优良的解决方案。结合代码实践，我们可以更好地理解和应用这一方法，提升波束形成系统的性能。
2025-01-10 17:55:37
12KB
1
在Windows操作系统中，开发人员可以使用Performance Data Helper（Pdh）库来监控系统的各种性能指标，如磁盘使用情况、网络流量、IO读写速率以及CPU使用率等。Pdh是一个强大的API，允许C++程序员，尤其是使用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架的开发者，以编程方式获取这些关键信息。本项目名为"ServerMonitor"，显然它是一个用于实时监控服务器性能的应用程序。
我们要理解Pdh的基本用法。Pdh API提供了`PdhOpenQuery`函数来创建一个查询对象，它是收集性能数据的基础。接着，我们可以使用`PdhAddCounter`添加我们感兴趣的计数器，比如"\PhysicalDisk(_Total)\% Disk Time"来获取所有磁盘的平均使用时间，或者"\Network Interface(*)\Bytes Total/Sec"来监控网络接口的总流量。每个计数器都代表一个特定的性能指标。
对于磁盘性能监控，Pdh可以提供如"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Time"（磁盘时间百分比）、"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Read Time"和"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Write Time"（分别表示读写时间百分比）等计数器，这些都能反映出磁盘的繁忙程度。同时，"\LogicalDisk(_Total)\Current Disk Queue Length"（当前磁盘队列长度）也能反映磁盘I/O请求的等待情况。
网络流量的监控则依赖于"\Network Interface(*)\Bytes Total/Sec"（每秒传输的字节数）和"\Network Interface(*)\Packets/sec"（每秒传输的数据包数）等计数器，通过这些数据可以计算出上传和下载的速率。
CPU使用率的监控通常使用"\Processor(_Total)\% Processor Time"计数器，它表示处理器在执行非空闲线程时花费的时间比例。
在MFC环境中，可以创建一个定时器类，定期调用`PdhCollectQueryData`来更新性能数据，然后使用`PdhGetFormattedCounterValue`将原始数据转换为可读的格式。开发过程中，可能还需要处理`PdhValidatePath`和`PdhValidateCounter`返回的错误，确保添加的计数器路径和计数器本身是有效的。
项目中的"ServerMonitor.VC.db"是Visual Studio的数据库文件，用于存储项目的一些元数据。"ServerMonitor.sln"是解决方案文件，包含了项目的配置和依赖关系。".vs"文件夹包含了Visual Studio工作区的相关设置，"x64"目录可能包含了针对64位架构的编译输出。"ServerMonitor"可能是项目源代码所在的文件夹，而"ipch"则是Intel Precompiled Header（预编译头文件）的缓存目录。
总结起来，"Windows利用Pdh读取机器的磁盘，网络，CPU等信息"这个项目利用了Pdh API，结合C++和MFC，实现了对服务器性能的实时监控，提供了对磁盘使用、网络流量和CPU利用率等关键指标的可视化展示。开发人员可以以此为基础，进一步定制化监控需求，比如添加报警机制或生成性能报告。
2025-01-10 17:35:47
88.75MB
1
Duplicate Photo Finder Plus 是一款快速重复图片查找器，基于图片内容快速查找驱动器上的重复图片，您可删除不需要的图片恢复宝贵的磁盘空间，降低管理成本，避免不必要的混淆，100％ 的准确结果，你会爱上它的！
它内置高速图像比较算法，工作速度非常快。搜索结果 100％ 准确，因为它是依赖图片内容搜索比较图片，而不是使用图片名称、最后修改日期或文件大小。
此外，它非常容易使用，只需选择资源、类型，然后点击“立即查找”按钮即可快速查找。甚至您还可以使用建议的搜索条件直接搜索。
一旦查找完成，您将立即看到结果（选择组的重复图片列表和预览）。它使用智能选择功能自动检查不需要的图片，按照大小降序对结果进行排序，并通过不同的颜色标记相邻的重复图片组，以便您方便地操作重复的图片。您还可对结果列表中找到的重复图片 / 高亮显示图片进行一些常见操作，例如保存、加载、移动到回收站、删除、打开 / 运行、打开文件位置、查找、全部取消选中、反向检查和显示属性等。
当然，您可以使用一些有用的选项（例如智能选择、是否扫描隐藏文件、和排除文件夹等）来影响最终结果。
特点：
+ 比较图片内容，100％ 准确结果
+ 高速比较算法，非常快
+ 智能选择：自动检查不需要的图片
+ 支持几乎所有流行的图片格式
+ 非常容易使用，只需点击一下即可获得结果
+ 完美预览（自动调整最佳的大小）
+ 灵活的来源：驱动器、文件夹、文件和类型
+ 可重用结果：保存 / 加载重复图片列表
+ 有用的选项：智能选择、子文件夹、隐藏文件、排除路径等
2025-01-10 17:18:14
182KB
1
《数字信号处理》是电子工程领域的一门核心课程，由清华大学的程佩青教授主讲。这门课程深入探讨了如何使用数字方法分析、变换和处理信号，是通信工程、计算机科学、音频与视频处理等多个领域的基石。程佩青教授在这一领域的深厚造诣和丰富的教学经验使得这门课件具有极高的学习价值。
数字信号处理主要包含以下几个关键知识点：
1. **信号与系统**：我们需要理解什么是信号，包括模拟信号和数字信号的区别。信号可以是时间域上的连续或离散函数，而系统则根据其对输入信号的响应特性进行分类，如线性时不变系统（LTI）。
2. **采样理论**：在从模拟信号到数字信号的转换过程中，采样理论起着至关重要的作用。奈奎斯特定理告诉我们，为了无损地恢复原始模拟信号，采样频率至少需要是信号最高频率的两倍，即采样定理。
3. **离散时间信号与离散时间傅里叶变换（DTFT）**：离散时间信号是时间上离散的信号，DTFT是其频域表示，揭示了信号的频率成分。
4. **快速傅里叶变换（FFT）**：在实际应用中，DTFT的计算复杂度较高。FFT是一种高效的算法，可以极大地降低计算DTFT所需的复杂数量，是数字信号处理中的重要工具。
5. **滤波器设计**：数字滤波器用于去除噪声、选择特定频率成分或改变信号的频谱特性。IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器是两种常见的设计类型。
6. **谱分析**：通过功率谱密度和相关函数，我们可以分析信号的统计特性，这对于噪声控制和信号检测至关重要。
7. **数字信号处理的应用**：包括音频编码（如MP3和AAC）、图像压缩（如JPEG和PNG）、通信系统的调制解调、雷达和遥感信号处理等。
8. **数字信号处理器（DSP）**：专门设计用于执行数字信号处理任务的微处理器，它们通常具有快速乘法器和并行结构，以提高处理速度。
程佩青教授的课件可能涵盖了这些主题的详细讲解，包括理论概念、公式推导、实例分析和实验实践。通过学习这些内容，学生不仅可以掌握基本的理论知识，还能获得解决实际问题的能力。对于自学或者进一步研究数字信号处理的学者来说，这套课件无疑是宝贵的资源。
2025-01-10 16:34:39
3.06MB
1
赠送jar包：opencv-4.5.5-1.5.7.jar；
赠送原API文档：opencv-4.5.5-1.5.7-javadoc.jar；
赠送源代码：opencv-4.5.5-1.5.7-sources.jar；
赠送Maven依赖信息文件：opencv-4.5.5-1.5.7.pom；
包含翻译后的API文档：opencv-4.5.5-1.5.7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip；
Maven坐标：org.bytedeco:opencv:4.5.5-1.5.7；
标签：bytedeco、opencv、中文文档、jar包、java；
使用方法：解压翻译后的API文档，用浏览器打开“index.html”文件，即可纵览文档内容。
人性化翻译，文档中的代码和结构保持不变，注释和说明精准翻译，请放心使用。
2025-01-10 15:12:02
26.39MB
1