单位结算，共14个账单（A列），但是只给28608元（欠钱的是大爷！），还没有告诉是哪几个账单凑出来的，于是找了这个财务凑数的东东。

matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然

Greenplum作为一款高性能、大规模并行处理（MPP）的数据库，VMware被博通收购之后，之前的Greenplum下载地址也发生了改变，为了方便大家使用，故整理了好了最新的安装包，本压缩包中包含greenplum-db-7.2.0-el9-x86_64和greenplum-db-7.1.0-el8-x86_64两个软件包，软件包中仅包含DB的软件，不涉及到其他的软件，本软件仅适合于个人测试使用，不可使用商业使用。博通下载地址请参考： https://knowledge.broadcom.com/external/article?articleNumber=371153

基于STM32和MPU6050的空中鼠标的设计与实现 ,本项目将采用STM32F103来制作一款空中鼠标，在方便实用的同时整体成本亦较低廉。鼠标的具体指标如下：工作频率2.4GHz，传输距离大于等于5m，动作准确率大于90%，分辨率400DPI，静态工作电流小于1mA. 标题中的“基于STM32和MPU6050的空中鼠标的设计与实现”是指一个项目，目标是设计和构建一款使用STM32微控制器和MPU6050惯性测量单元（IMU）的无线空中鼠标。STM32F103是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，常用于嵌入式系统，因其高性能和低功耗而被广泛采用。MPU6050则是一款集成陀螺仪和加速度计的芯片，能感知设备的运动和旋转。 描述中提到的空中鼠标是为了解决传统遥控器在操作复杂UI界面时的局限性，尤其是在智能电视等设备上。鼠标的规格包括工作在2.4GHz频段，最大传输距离5米以上，动作准确率超过90%，分辨率为400DPI，并且在静止状态下电流消耗小于1mA，这表明设计的目标是兼顾高效能和低能耗。 标签中的"AirMouse"和"MPU6050"进一步强调了项目的核心技术。空中鼠标是近年来新兴的一种输入设备，利用空间运动来控制屏幕上的光标，而MPU6050则是实现这一功能的关键组件。 部分内容中，项目申报书提到了团队背景，包括负责人和团队成员的学术经历和技术能力，如C语言编程、Linux系统使用、电子竞赛获奖等。此外，项目研究的意义、国内外研究现状、预期达到的科技水平和社会效益也被详细阐述。目前空中鼠标的技术主要包括图像识别、MEMS加速度计和陀螺仪，而项目计划采用陀螺仪技术，通过MPU6050获取角速度数据，结合STM32进行处理，以实现精确的光标控制。 项目的研究内容主要集中在位移测量，通过MPU6050提供的六轴或九轴数据进行融合计算，以确定鼠标的三维空间移动。项目预期能解决的技术难题可能包括如何准确解析和滤波MPU6050的传感器数据，如何优化STM32的算法以实现高效的数据处理，以及如何降低功耗并提高无线传输的稳定性。 这个项目旨在开发一种低成本、高性能的空中鼠标，利用先进的传感器技术和微控制器，为智能家居环境提供更便捷的人机交互方式。通过该项目，不仅可以推动相关技术的发展，还有望带来良好的社会和经济效益。

Matlab代码verilog bchverilog MATLAB *脚本，用于为Verilog中的任意k和t生成展开的缩短的系统BCH编解码器 *需要通讯工具箱 该代码最后一次于2014年与MATLAB 2009b一起使用，这是我研究生院研究的一部分，因此您的工作量可能会有所不同

《测度论与概率论》是Krishna B. Athreya所著的一部经典教材，由Springer出版社出版，并被广泛用作Iowa州立大学统计学的教学材料。这本书深入探讨了测度论和概率论的基础理论及其在统计学中的应用。下面将对其中涉及的主要知识点进行详细阐述。 测度论是数学分析的一个分支，它为实数集合提供了量化的方法，超越了传统的长度、面积和体积的概念。在《测度论》部分，书中的内容可能包括： 1. **σ-代数**：它是定义测度的先决条件，是一组集合的集合，满足特定的封闭性属性，如空集、可数并集和补集。 2. **测度**：测度是分配非负值给σ-代数中集合的函数，它可以是有限的、可数无穷大或完全无限。Lebesgue测度是最著名的例子，它在实数线上扩展了长度的概念。 3. **积分**：书中可能会介绍勒贝格积分，它是黎曼积分的推广，可以处理更广泛的函数类型，包括不连续和无穷的函数。 4. **Banach空间和Hilbert空间**：这些是测度论中常用的函数空间，它们在理解随机过程和概率极限定理时扮演重要角色。 概率论是研究随机现象的数学理论。《概率论》部分可能涵盖： 1. **概率空间**：由样本空间、事件的σ-代数和概率测度组成的三元组，定义了一个概率模型的基础框架。 2. **条件概率**：在已知某些信息的情况下，事件发生的概率。书中可能详细讨论了Bayes公式及其应用。 3. **独立事件**：如果两个事件的发生互不影响，则称它们相互独立。理解独立事件对于构建复杂的概率模型至关重要。 4. **随机变量**：它可以是离散的，如掷骰子的结果，也可以是连续的，如人的身高。它们的分布是概率论的核心概念。 5. **大数定律**：这组定理描述了随着试验次数增加，样本均值趋于期望值的现象。有弱大数定律和强大数定律之分。 6. **中心极限定理**：无论原始分布是什么，独立同分布的随机变量的和通常会趋近于正态分布，这是统计推断的基础。 7. **分支过程**、**马尔可夫过程**、**随机过程**等章节则可能深入到时间序列和随机系统的行为分析。 8. **鞅**：在概率论中，鞅是一种具有特殊性质的随机过程，它们在金融工程和风险管理中有广泛应用。 9. **乘积测度**、**卷积**和**变换**：这些概念涉及到概率分布的组合和变换，对于理解和构造复杂概率模型非常有用。 每个子文件名都对应着一个具体主题，例如"Branching Processes.pdf"可能详细讲解分支过程的理论和应用，而"Central Limit Theorems.pdf"则可能全面讨论各种中心极限定理。通过阅读这些篇章，读者可以系统地学习和掌握测度论和概率论的基本概念、理论和方法，为在统计学和相关领域进行深入研究打下坚实基础。

一些情况下, 服务器不联网, 则安装一些常用的软件则比较麻烦, 本资源提供 Linux离线安装zip和unzip软件和安装命令, 文件包含 unzip-6.0-21.el7.x86_64.rpm 和 zip-3.0-11.el7.x86_64.rpm

标题 "基于STM32F407ZG和CubeIDE的AD8232模块心电采集" 描述了一个使用STM32F407ZG微控制器和CubeIDE开发环境进行心电信号采集的项目。这个项目的核心是集成AD8232心电图（ECG）信号处理芯片，它专门设计用于简化生物医学信号，如心电图的测量。通过这个系统，开发者可以构建一个便携式或医用的心电监测设备。 STM32F407ZG是STMicroelectronics公司的一款高性能、低功耗的32位微控制器，属于ARM Cortex-M4内核系列。它拥有丰富的外设接口和高计算能力，适用于各种嵌入式应用，包括医疗设备。STM32F407ZG包含浮点单元（FPU），这在处理涉及复杂算法和实时信号处理的项目中非常有用，如心电图分析。 CubeIDE是意法半导体提供的集成开发环境，它支持STM32微控制器的软件开发。该IDE提供了代码编辑、编译、调试和固件更新等一系列功能，简化了基于STM32的项目开发流程。通过CubeMX配置工具，开发者可以方便地设置MCU的外设和时钟配置，生成初始化代码，大大减少了手动编写底层驱动的工作量。 AD8232是一款专为心电图测量设计的集成电路，它集成了滤波、放大和阻抗检测等功能，能够从人体皮肤表面获取微弱的心电信号，并将其放大到适合进一步处理的水平。它具有高共模抑制比（CMRR），能有效去除噪声干扰，同时提供单端和差分输出模式，以适应不同的系统需求。在本项目中，AD8232与STM32F407ZG之间的通信通常通过模拟输入引脚完成，MCU读取AD8232的输出信号并进行数字化。 为了实现心电数据的采集和处理，开发者可能使用了以下技术： 1. 模数转换（ADC）：STM32F407ZG内置的ADC用于将AD8232输出的模拟信号转换为数字信号，以便在MCU内部处理。 2. 实时滤波：为了进一步清除噪声，可能采用了数字滤波算法，如巴特沃兹滤波器或卡尔曼滤波器，对ADC采样的数据进行处理。 3. 数据存储与传输：处理后的心电信号数据可能被存储在MCU的内存中，或者通过串行通信协议（如UART、SPI或I2C）发送到外部设备，如显示屏、PC或无线模块进行进一步分析或记录。 4. 用户界面：可能还包括了简单的LCD或OLED显示屏，用于实时显示心电图波形，或者有LED指示灯，用于简单的心率检测。 项目的实施过程中，开发者可能遇到的挑战包括信号质量的优化、抗干扰措施的实施以及软件算法的调试。通过在博客中分享结果和图片，他们可以展示实际的硬件连接方式、代码结构以及实验效果，这对于其他开发者来说是一份宝贵的参考资料。 在提供的文件名"AD8232"中，可能包含了与AD8232模块相关的电路图、原理图、配置代码或测试数据。这些文件对于理解项目的具体实现至关重要，可以帮助读者复现项目或将其应用于自己的设计中。 总结来说，这个项目展示了如何利用STM32F407ZG微控制器和CubeIDE开发环境，结合AD8232心电采集模块，构建一个功能完备的心电图监测系统。涉及的知识点涵盖了嵌入式硬件设计、微控制器编程、信号处理以及嵌入式软件开发等多个领域。

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【QSM技术详解】 定量磁化图（Quantitative Susceptibility Mapping，QSM）是一种用于磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）的高级分析技术，它能够提供组织磁性特性（如铁含量和组织结构）的定量信息。在MRI中，QSM通过揭示磁场扰动来揭示生物组织的内在磁性特性，对于神经科学研究、疾病诊断和治疗监控具有重要意义。 【qsm-tools软件包】 "qsm-tools"是一个专门为QSM处理设计的开源软件包，它支持Python和MATLAB两种编程语言。这个工具集提供了完整的QSM处理流程，包括数据预处理、反演算法应用、去噪和后处理等步骤，使得研究人员和临床医生能够轻松获取和分析QSM图像。 1. **Python模块**：Python是数据科学和计算领域广泛使用的语言，qsm-tools的Python实现使用户能够利用其强大的生态系统进行数据管理和分析。该模块通常包含数据读取、预处理函数（如头部校正、去除磁场背景）、QSM重建算法（如基于迭代的方法）以及结果可视化功能。 2. **MATLAB接口**：MATLAB以其丰富的图像处理和数学运算库而知名，qsm-tools的MATLAB版本提供了与Python类似的功能，适合那些熟悉MATLAB环境的用户。其可能包括专门优化的算法实现，以提高计算效率。 【核心QSM处理步骤】 1. **数据采集**：在MRI扫描中，获取含有频率偏移信息的k空间数据，这些数据反映了磁场的不均匀性。 2. **预处理**：包括头部运动校正、磁场背景的去除（如使用水或空气信号作为参考）以及信号标准化等步骤。 3. **磁场倒影（Field-to-Image Mapping, FIM）**：将k空间数据转换为体素级的磁感应强度图像。 4. **去噪**：应用各种去噪算法，如基于稀疏表示的去噪，以提高图像质量。 5. **反演算法**：通过求解泊松方程，从磁感应强度图像恢复组织的磁化率分布，如迭代最小二乘法或基于物理模型的方法。 6. **后处理**：包括去除脑外结构、平滑滤波、标准化和可视化等，以得到最终的QSM图像。 【qsm-tools-master内容】 在"qsm-tools-master"压缩包中，包含了qsm-tools的源代码、示例数据、文档和安装指南等。用户可以通过阅读文档了解如何配置和运行软件，使用示例数据进行测试，从而快速上手。此外，源代码部分展示了具体的算法实现，对理解QSM处理过程和技术细节非常有帮助。 qsm-tools为研究者和医疗专业人员提供了一套全面的QSM解决方案，使得他们能够深入探索组织的磁性特性，推动MRI在生物医学领域的应用。无论是Python爱好者还是MATLAB用户，都能在这个开源项目中找到适合自己处理QSM数据的工具。