通过面向嵌入式编码器的MULTI工具箱，Simulink用户可以使用行业领先的Green Hills Optimizing C / C ++编译器轻松生成和编译优化的代码，并通过MULTI:registered:IDE在其内置指令集模拟器或嵌入式IE上运行编译后的代码。嵌入式处理器。 然后，可以根据Simulink的模拟测试来验证以这种“处理器在环”（PIL）方式运行的代码的结果和行为。 程序完成后，用户可以在各种使用情况下，与Simulink分开使用MULTI Integrated Development Environment（IDE）中的完整功能集： 使用MULTI IDE和TimeMachine进行多核调试，运行控制和分析： -具有操作系统意识的多核调试器，适用于完整性RTOS，μ-velOSityRTOS，Linux和其他操作系统-MISRA C一致性检查器-使用TimeMachine Suit

比特币私钥修复器 此工具可以查找并修复随机错字。 如果private key有 1 个不正确的符号，该工具将找到它并将其更改为实际值，并恢复原始private key 。 假设我们知道这些丢失符号的位置，它最多可以从private key找到 4-5 个丢失的符号。 它还可以处理更多缺失的符号，但对于我们添加的每个符号，我们都会使脚本减慢约 60 倍，因此在约第 5 个缺失字符之后它实际上变得无用（取决于您的计算机）。 如果它们位于private key的末尾，它还可以找到多达 8-9 个丢失的符号。 重要的 这一切都在下面说，但由于人们非常谨慎和怀疑（因为他们应该使用此类工具）我想强调它。 使用该工具的唯一安全方法是遵循以下确切步骤： 下载代码 -> 关掉网络 -> 运行代码找到钥匙 -> 用手机钱包扫私钥转移资金 -> 移除工具（如下说明） -> 重启电脑 -> 开启网络.

该工具可让您分析代码，识别缺陷并应用最佳实践。 预习 用法 先决条件 以下二进制文件应在路径上可用： node >=8 elm 0.19.x elm-format (a version that is compatible with the source code you wish to analyse) 安装 npm install -g elm-analyse 或如果使用yarn ： yarn global add elm-analyse 跑步 切换到要分析的Elm项目目录，然后运行elm-analyse 。 为服务器模式添加-s选项。 这将使您可以在浏览器中查看结果。 要更改端口，请使用-p XXXX CLI选项 选项 描述 --help or -h 打印帮助输出。 --serve or -s 启用服务器模式。 默认情况下禁用。 --port or -p 服务器应在

视觉上的DES 该工具运行DES的第一轮并创建一个文本报告，显示所有中间值。 对于研究DES加密算法很有用。 该工具仅用于学习目的，因为它仅加密一个8字节的块，并不适合实际的加密功能。 由p07010k在2020年3月制造。 要求 bitstring模块是必需的。 从pip安装： pip install bitstring 用法 有两种选择： 使用des.py脚本运行所有16轮DES，并以十六进制获取密文。 只运行了第一轮与desvisually.py，并获得了文字报告，揭示了所有的中间值及其转换。 1. des.py 用法： des.py [encrypt|decrypt] 示例：我们有一个8字节的字符串November ，并希望对其进行加密。 该脚本将邀请我们将纯文本和一个8字节的密钥粘贴为十六进制。 可以通过输入空字符串来生成随机密钥： >des.py encryp

机械手的运动学和动力学建模对于机械手的分析，优化，控制系统设计和运动计划至关重要。 推导这些模型是一项耗时的任务，它涉及繁琐的数学计算，专门针对具有两个以上自由度的机械手。 在本文中，介绍了具有旋转和棱柱关节的串行机械手的运动学和动力学方程的符号建模工具的开发和评估。 该工具允许快速访问机械手的完整运动学和动力学方程。 用户只需要提供获得运动学模型的DH参数和连杆的重心、质量参数和惯性矩阵的动量就可以得到动力学模型。 该工具可供公众访问，旨在使机器人领域的研究人员或研究生受益。 该工具生成的模型的评估通过其对 PUMA 560 控制设计的准确性来证明。

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Jx-EEGT：脑电图（EEG）特征提取工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 此工具箱提供 30 种类型的 EEG 功能 A_Main文件显示了如何使用生成的样本信号应用特征提取方法。 输入 X : 信号 (1 x样本) opts : 参数设置（有些方法有参数：参考） 输出 feat ：特征向量（您可以使用其他名称，如f2等） 用法 采用主函数jfeeg进行特征提取。 您可以通过将'me'更改为来切换方法 如果你想提取平均能量（ ME ），那么你可以写 feat = jfeeg('me', X); 如果你想提取 hjorth 活动（ HA ），那么你可以写 feat = jfeeg('ha', X); 示例 1：提取 3 个正常特征（不带参数） % Generate a sample random signal X fs = 500; %

如果您想使用此工具，请使用“Signal Builder Helper”工具来制作您的源信号。

Jx-DLT：深度学习工具箱 *此工具箱包含卷积神经网络（CNN） * 显示了如何使用带有基准数据集的CNN程序的示例。 请注意，我们使用一到三个卷积层设置来演示CNN。 *该工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/Deep-Learning-Toolbox中找到 ****************************************************** ****************************************************** ******************************

数字测频matlab代码iPhys：基于开放式非接触式成像的生理测量工具箱 在过去的几年中，使用低成本相机远程测量生理信号的方法已经引起了很多关注。 成像PPG（iPPG）专注于使用成像设备捕获与透射或反射光有关的变化来测量距人体一定距离处的血流体积变化。 影像心动描记法（iBCG）通常利用光流估计来跟踪视频序列中头部或身体的垂直运动。 iPPG和iBCG方法均可用于恢复人的生命信号。 该工具箱包含用于非接触式生理测量的多种算法的MATLAB实现。 这将使研究人员能够使用已知所有参数的基准方法的标准公共实施方式，在其数据集上呈现结果。 该工具箱包含了许多最常用的基线成像方法，这些方法可用于成像心律描记术（iPPG）和图像心动描记术（iBCG）。 引文： 如果您发现此工具箱很有用并在您的工作中使用它，请引用： iPhys：基于开放式非接触式成像的生理测量工具箱 丹尼尔·麦克杜夫 ArXiv 链接：引用为：arXiv：1901.04366 [cs.CV] 我们欢迎有关工具箱的建议或联系。 请联系： 背景： 成像光电容积描记术（iPPG）已开发为一种使用数码相机和环境光远程捕获BVP信号的方