GD32F4xx+RTC+Alarm 实现秒中断，通过串口打印时间，适用于兆易创新GD32F470开发板。该程序可以实现每秒打印时间信息。

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基于LabVIEW的双通道示波器源码：实现电压、时间精确测量与频谱分析功能,LabVIEW双通道示波器源码：电压时间精准测量与频谱分析工具,labview 双通道示波器源码，电压及时间测量，频谱分析， ,LabView; 双通道示波器; 源码; 电压测量; 时间测量; 频谱分析;,LabView双通道示波器源码：电压、时间测量与频谱分析工具 本文档集合了关于LabVIEW软件开发的双通道示波器源码的研究与开发内容，该示波器源码的核心功能在于精确测量电压和时间参数，并具备频谱分析的能力。LabVIEW是一种图形化编程语言，广泛应用于数据采集、仪器控制以及工业自动化等领域，特别适合用于实现复杂的测量任务和数据分析。 文档详细介绍了双通道示波器源码的设计理念和实现方法，包括了引言部分，该部分强调了双通道示波器源码在电压测量、时间测量以及频谱分析中的应用价值和意义。在电压测量方面，源码能够准确捕获并记录电压变化，为电力系统监控和故障诊断提供了技术支持。在时间测量方面，源码通过双通道的同步采样，能够对快速变化的信号进行精确的时间定位，对于研究动态过程和时间序列分析尤为重要。频谱分析功能则能够对信号进行频域转换，帮助工程师了解信号的频率构成，从而优化信号处理和滤波设计。 文档中还提到了LabVIEW双通道示波器源码的设计与实现，这可能涉及到了软件的编程框架、用户界面设计、数据处理算法等关键环节。设计过程中可能会使用LabVIEW强大的数据处理能力和图形化界面设计工具，以实现直观易用的操作界面和高效准确的数据处理流程。 在技术细节上，双通道示波器源码通过LabVIEW编程环境实现了对信号的实时采集、处理和显示。源码中可能集成了各种信号处理算法，比如数字滤波、信号放大、波形叠加等，这些算法对确保信号质量和测量精度至关重要。此外，源码还可能具备用户自定义的功能，允许用户根据具体需求调整测量参数，优化测量结果。 文档的文件名称列表中包含多个文件，其中包含“双通道示波器源码电压及时间测量与频谱分析一引言”等字样，表明文档可能包含了系列文章或者报告，这些文档不仅涵盖了技术背景、设计思路，可能还包括了一些案例研究、操作指南和设计实现的具体细节。文件列表中还包括了一个图片文件“1.jpg”，这可能是一张示波器界面的截图或者是设计草图，用于直观展示双通道示波器源码的功能和操作流程。 值得注意的是，尽管文档中提到了“哈希算法”，但在给出的文件名称列表中并未明确体现出哈希算法的具体应用。因此，哈希算法在本文档中的角色并不明确，可能是在某些高级功能或安全特性中有所涉及，但这需要进一步的资料来确认。 该文档集合了关于基于LabVIEW的双通道示波器源码的研究与开发内容，详细介绍了其在电压测量、时间测量以及频谱分析中的应用，同时提供了一系列技术文档和设计图纸，对于工程师和科研人员来说具有很高的参考价值。

内容概要：本文详细介绍了LabVIEW双通道示波器的源码实现，涵盖电压测量、时间测量以及频谱分析三个主要功能。电压测量部分重点讲解了幅值检测Express VI的参数设置，特别是‘消除直流偏移’选项的应用，使得测量更加稳定。时间测量则通过光标控制子VI实现了动态光标的精准时间差计算，并解决了缩放视图时可能出现的问题。频谱分析方面，采用Hanning窗函数进行加窗补偿，确保频谱幅值的准确性。此外，还探讨了触发系统的设计，利用反馈节点构建状态机来实现复杂的触发条件。最后，文中提到采样缓冲区大小的选择并非传统的2^n长度，而是选择了1000个样本，以优化波形显示效果。 适合人群：对LabVIEW有一定了解，希望深入研究双通道示波器实现原理的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要开发或改进双通道示波器项目的团队和个人，旨在提高电压、时间和频谱测量的精度与稳定性。 其他说明：文中提供了大量实际操作中的经验和技巧，如采样缓冲区大小的选择、触发系统的实现等，这些都是理论书籍中难以获得的知识。

三电平NPC并网逆变器闭环控制仿真模型：基于SVPWM调制的中点电位平衡与MATLAB Simulink环境运行研究,三电平NPC并网逆变器闭环控制仿真模型：基于SVPWM调制的中点电位平衡与生成时间调制信号研究（Matlab Simulink环境）,三电平NPC并网逆变器闭环控制仿真模型 带中点电位平衡，60度坐标系，采用SVPWM调制 生成时间调制信号，与载波进行比较，产生驱动 调制部分采用程序编写 运行环境是matlab simulink ~ ,三电平NPC逆变器; 闭环控制仿真模型; 中点电位平衡; 60度坐标系; SVPWM调制; 时间调制信号; 驱动; 程序编写; MATLAB Simulink。,基于Matlab Simulink的三电平NPC逆变器中点电位平衡SVPWM调制闭环控制仿真模型

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内容概要：本文档提供了2024年10月 MATLAB 实验的具体要求和作业内容，共涉及六个部分。内容涵盖了一元多项式函数绘图、高等代数矩阵运算及方程求解、常微分方程求解、定积分计算、以及使用MWORKS软件的相关学习任务。此外还强调了作业格式和成绩评定标准，包括基础分和其他加分项。 适合人群：适用于正在学习或使用MATLAB进行数据处理和分析的学生或研究人员。 使用场景及目标：①帮助学生掌握MATLAB的基本操作及其在不同数学领域的应用；②提升学生的编程能力和对高级数学概念的理解；③确保所有学生能够正确完成每一道题目的要求，以便最终获得较高的评价。 阅读建议：仔细阅读每个题目要求，特别是对于某些可以额外加分的内容，务必确保理解透彻再动手操作。同时注意格式要求和截止日期，以免因小失大。 _可实现的_有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！

内容概要：这份试卷涵盖了算法设计与分析课程的核心知识点，主要包括五个大题。第一题要求设计并优化一个递归算法用于计算2^n的值，分析其时间复杂度，并提出改进措施以提高效率。第二题聚焦于无序数组中位数的查找，不仅需要阐述算法思想，还要具体演示查找过程及其键值比较次数。第三题涉及递归方程求解，要求给出解析解。第四题围绕堆排序展开，包括最大堆的构建、降序排序的具体步骤以及时间复杂度分析。第五题则探讨了最短路径问题和背包问题，前者要求设计算法计算任意两点间的最短路径并分析时间复杂度，后者要求针对给定实例设计三种贪心算法和自底向上的动态规划算法求解最优解，同时分析算法的时间复杂度。; 适合人群：计算机科学相关专业的大二及以上学生，尤其是正在学习或复习算法设计与分析课程的学生。; 使用场景及目标：①帮助学生巩固课堂上学到的理论知识，如递归、排序、贪心算法、动态规划等；②通过实际题目练习，提高解决复杂问题的能力；③为准备期末考试或其他相关考试提供参考和练习材料。; 阅读建议：由于试卷题目较为抽象且涉及较多数学推导，建议在解答前先复习相关概念和公式，再尝试独立完成每道题目。可以将此试卷作为阶段性测试工具，在学习完相应章节后进行自我检测。

内容概要：本文档详细介绍了基于极限学习机（ELM）结合AdaBoost集成学习的时间序列预测项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在通过结合ELM处理非线性问题的优势和AdaBoost的加权机制，提高时序预测的精度、泛化能力和计算效率。文档解决了时序数据复杂性、过拟合、计算复杂度、缺失数据处理和实时性要求等挑战，提出了高效的集成学习方法、自动加权机制、简便的训练过程、强大的泛化能力、适应性强的模型、可解释性增强和快速响应的实时预测能力等创新点。; 适合人群：从事机器学习、数据挖掘和时序数据分析的研究人员及工程师，特别是对集成学习方法和极限学习机有一定了解的从业者。; 使用场景及目标：①金融市场预测，如股票市场、外汇市场的趋势预测；②气象预测，如气温、降水量、风速等参数预测；③能源消耗预测，优化智能电网和能源管理系统的资源分配；④交通流量预测，确保道路畅通；⑤制造业生产调度，优化生产计划，提高生产效率。; 其他说明：文档提供了详细的Matlab代码示例，包括数据预处理、ELM模型训练、AdaBoost集成训练及预测结果可视化等步骤。通过这些代码，读者可以快速上手并应用于实际项目中。项目不仅提高了时序预测的精度和泛化能力，还在计算效率和实时性方面做出了优化，为相关领域的从业者提供了有力的支持。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET（蒸散发）趋势，重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall（MK）检验，为评估长期趋势提供了稳健的框架，同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果： 1.ET趋势可视化：研究利用ET数据，通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验：应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现，标明ET变化的显著性，帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果：通过重分类处理，将区域根据ET变化的显著性进行分类，从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出：最终结果以栅格图和png图的形式呈现，支持各种应用，包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析，这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造： data文件夹：原始数据，支持分析的基础数据（MOD16A2H ET数据 宁夏部分）。 results文件夹：分析结果与可视化，展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py：主分析脚本，适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb：Jupyter Notebook，复现可视化地图。