微波辐射计是测量目标微波辐射特性的被动式遥感器。微波辐射计数据采集系统根据系统工作模式的选择，利用模数转换器以及可编程逻辑器件FPGA对信号分别进行量化和控制，再通过RS232接口和以太网口与远程计算机系统进行通信，完成对信号的采集和数字化处理。本文基于Qt平台开发上位机软件，依赖第三方串口类QextSerialPort和自带的QUdpSocket类，完成了数据的传输、显示和存储功能，再通过解析数据包提取目标的微波极化信息，利用QwtPlot控件完成二维曲线和三维散点图的绘制。该软件提高了数据采集和处理的效率。

这篇硕士论文探讨的是使用卷积神经网络（CNN）进行表面肌电信号（sEMG）的手势识别技术，这是生物信号处理和机器学习在康复工程、人机交互领域的一个重要应用。sEMG信号能够捕获肌肉活动时产生的电变化，通过分析这些信号，可以识别出不同的手势动作。论文中提供了Python和MATLAB两种实现方式，为读者提供了多元化的学习和研究资源。 一、sEMG信号基础知识 sEMG信号是通过非侵入性的传感器获取的，它们记录了肌肉收缩时产生的电信号。这种信号具有丰富的特征，包括幅度、频率、时间域特征等，这些特征可以用来区分不同的手势。在实际应用中，需要预处理sEMG数据，例如去除噪声、滤波、归一化等，以便后续的特征提取和模型训练。 二、卷积神经网络（CNN） CNN是一种深度学习模型，特别适合处理图像和时间序列数据，如sEMG信号。在手势识别任务中，CNN可以通过学习自动提取特征，构建模型来识别不同手势的模式。通常，CNN包含卷积层、池化层、全连接层等，每一层都负责不同的信息处理任务。在sEMG数据上，CNN可以学习到局部和全局的特征，提高识别的准确性。 三、Python实现 Python是目前数据科学和机器学习领域最常用的语言之一，其拥有丰富的库和框架，如TensorFlow、Keras等，可以方便地搭建和训练CNN模型。论文中可能详细介绍了如何使用Python编写代码，包括数据预处理、模型构建、训练和验证过程。 四、MATLAB实现 MATLAB也是科研领域常用的工具，特别是在信号处理方面。MATLAB中的深度学习工具箱提供了构建和训练CNN的功能。尽管相比Python，MATLAB的灵活性可能略低，但其直观的界面和强大的数值计算能力使得它在某些情况下更受欢迎。论文可能详细讨论了如何在MATLAB环境中设置数据、定义网络结构以及训练和评估模型。 五、论文结构与内容 这篇硕士论文可能涵盖了以下几个部分： 1. 引言：介绍sEMG和CNN的基本概念，以及研究背景和意义。 2. 文献综述：回顾相关领域的研究进展和技术现状。 3. 方法论：详细阐述sEMG信号处理方法、CNN模型架构，以及Python和MATLAB的实现步骤。 4. 实验设计：描述实验设置，包括数据集、训练策略、性能指标等。 5. 结果分析：展示实验结果，对比不同模型的性能，并进行深入分析。 6. 结论：总结研究工作，提出未来的研究方向。 六、应用场景 sEMG手势识别技术有广泛的应用前景，例如在康复医疗中帮助残疾人士控制机械臂，或在虚拟现实游戏中实现自然的手势交互。结合Python和MATLAB的实现，本论文不仅为学术研究提供了参考，也为实际应用开发提供了实用的解决方案。 这篇硕士论文深入研究了基于CNN的sEMG手势识别技术，结合Python和MATLAB的实现，为读者提供了一个全面理解该领域及其应用的平台。通过学习和理解论文中的内容，读者将能够掌握sEMG信号处理和深度学习模型构建的关键技能。

基于Java的CRM客户关系管理系统是一个全面的客户管理解决方案，旨在帮助企业更好地管理客户关系、提升客户满意度和增强竞争力。该系统采用了Java语言作为主要开发语言，并结合了Spring框架、Spring MVC框架以及Hibernate框架，构建了一个稳定、高效的系统架构。 该CRM系统提供了丰富的功能模块，包括但不限于： 1. **客户信息管理：** 系统支持对客户基本信息的录入、查询、修改和删除，包括客户名称、联系方式、地址等。 2. **联系人管理：** 用户可以添加、编辑和删除客户的联系人信息，方便及时与客户进行沟通和交流。 3. **销售机会管理：** 系统允许用户跟踪和管理销售机会，包括机会的创建、分配、跟进和关闭等。 4. **销售活动管理：** 用户可以创建和管理销售活动，包括会议、电话、邮件等不同形式的活动。 5. **报价与合同管理：** 系统支持用户制定报价方案、生成合同，并跟踪合同执行情况。 6. **客户服务管理：** 用户可以记录客户的问题和反馈，及时响应客户需求，提供优质的客户服务。 7. **数据分析与报表：** 系统提供了丰富的数据

基于动态体系的机场综合管理系统，通过采用高可用性和可伸缩性的微服务架构，将核心功能划分为多个独立的服务，每个服务都可以单独升级和扩展，从而确保系统的可用性和性能。同时，本文还介绍了航班调度子系统的功能，包括航班后台管理和航班实时监控等。通过学习本文，读者可以了解到如何设计高可用性的系统架构，以及如何将核心功能划分为多个独立的服务，从而确保系统的可用性和性能。此外，读者还可以了解到航班调度子系统的功能和流程，以及如何制定合理的航班调度策略。通过了解消息传递机制在系统中的应用，读者可以更好地理解各个构件之间的通信和交互方式。本文适用于对机场综合管理系统和航班调度子系统感兴趣的读者，包括软件开发人员、系统架构师、航班调度员等。通过学习本文，读者可以了解到如何设计和开发一个高效、可靠的机场综合管理系统，以及如何实现航班调度的优化和管理。同时，本文还提供了对微服务架构和消息传递机制的深入理解，有助于读者更好地应对复杂的应用场景和技术挑战。

针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题,提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过施密特正交化对核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识,以此构造具有稀疏性的LSSVM,有效地减小了算法的计算复杂度。为检验模型泛化及预测能力,为多个泡沫特征信息引入预测模型,采用泡沫图像特征提取方法提取泡沫颜色、速度、尺寸、承载量及破碎率特征。实验结果表明,该预测算法对浮选回收率具有良好预测效果。

针对煤炭近红外光谱原始数据的高维、多重共线性、建模容易过拟合等问题,研究了煤炭光谱的特征波长筛选方法,提出了基于平均影响值的改进连续投影算法。实验表明,所提出的算法可以有效降低数据维数、提高数据质量。

针对油类污染物成分复杂、光谱重叠难以识别的问题, 提出三维荧光光谱结合组合算法（ACM）。将交替三线性分解（ATLD）、自加权交替三线性分解（SWATLD）与平行因子分析（PARAFAC）算法组合, 实现3种算法的优势互补。通过配制以四氯化碳为溶剂的不同质量浓度的柴油、汽油和煤油的混合溶液, 利用F-7000荧光光谱仪测量混合溶液的三维荧光光谱, 采用空白扣除法与缺损数据修复——主成分分析法进行预处理消除散射干扰, 对三维光谱数据矩阵进行分解, 并与以上3种算法解析结果进行对比。结果表明, ACM对组分数不敏感, 且解析结果更准确, 样本中对柴油、汽油和煤油的平均回收率分别为 96.68%、97.83%、97.11%。实现了混合油类物质的定性、定量分析, 具有一定的普适性。

电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配三部曲： [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配1-得出数值解](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134443687) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配2-得出解析解并综合](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134460547) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配3-将任意阻抗用集总参数匹配至归一化阻抗](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134466026)

**资源简介：** 本资源包是一个专为大麦网抢票设计的Python自动化脚本集合，旨在帮助用户提高抢票成功率。资源包括完整的源代码、辅助工具、以及一份详尽的文档教程，适合有一定编程基础的用户使用。 **资源内容：** 1. **Python抢票脚本**：采用Python语言编写，利用大麦网的API接口，实现自动刷新页面、自动填写购票信息、自动提交订单等功能。 2. **辅助工具**：包括代理IP切换工具、验证码自动识别工具等，进一步提高抢票效率。 3. **详细文档教程**：提供从环境搭建到脚本使用、问题排查的全流程指导，文档结构清晰，图文并茂，易于理解。 **使用场景：** - 抢票新手：通过文档教程快速上手，避免盲目摸索。 - 编程爱好者：阅读源代码，学习Python网络请求、数据处理等知识。 - 高级用户：根据个人需求，对脚本进行二次开发，实现个性化功能。 **优势特点：** - **高成功率**：模拟真实用户操作，有效规避网站的反爬虫机制。 - **易用性**：脚本界面友好，操作简单，无需复杂的配置。 - **可扩展性**：源代码开放，用户可根据需要进行定制化开发。

nRF24L01可工作于2.4 GHz～2.5 GHz ISM 频段， 该收发器内置频率合成器、功率放大器、晶体振荡器、调制器等功能模块， 是一款集成度较高的无线收发器。