这项研究报告了在11 GHz和14 GHz的室内传播测量活动和信道表征的结果，它们是未来通信系统的候选频段。 测量程序可以表征视距（LOS）和非LOS（NLOS）通道的大型和小型统计数据。 基于这些测量，提出了对数距离路径损耗模型，并讨论了均方根（RMS）延迟扩展。 通过使用Kolmogorov-Smirnov，卡方检验和Anderson-Darling检验，发现Nakagami分布很好地描述了小规模衰落的统计数据。 提出了一种与距离有关的线性模型来预测Nakagami m参数。 此外，根据测量结果分析了这些信道参数的互相关性，并且在LOS条件下可以清楚地观察到阴影衰落，RMS延迟扩展和m因子之间的互相关性，而NLOS的阻塞减少了互相关性。相关性。

CS1237驱动代码+滤波 无Delay函数

航班延误matlab代码

一种STM32嵌入式裸机开发使用的“不停止式延时方式”代码分享，在嵌入式开发中，经常会使用系统自带的延时Delay,此时在程序执行到此处时，指令暂停等待，会影响其他指令运行，而此不停止式延时方式即起到了延时作用，又不影响其他模块的运行。

这是一篇关于不确定时滞系统的巨著，里面介绍了时滞系统滤波器设计的方法，也给出了好多处理不确定性的方法，是值得一读的专著

时滞系统研究的重要资料 很详细 而且讲解了 线性非线性系统 表达了很多方法Backstepping等等

个人整理的文档，有详细的步骤。 使用于XILINX FPGA的PIN DELAY导入ALLEGRO

路由器配备很大的入站缓冲区，以便不惜一切代价避免丢包（分组）。可是这种做法破坏了TCP的拥塞预防机制，导致网络中产生较长且可变的延迟时间。 为了解决这个问题，有人提出了新的CoDel主动队列管理算法，且已经在Linux内核3.5以上版本中实现。ACM的这篇论文《Controlling Queue Delay》有详细的介绍。

delay-queue local delayQueue implemented by JDK & two kinds of distributed delayQueue based redis 1. 基本介绍 RedisSynDelayQueue 基于redis，并发情况下会加分布式锁，单线程场景（syn=false）性能较好， 并发场景性能较差 若在并发场景下，设置syn=false，会导致消息重复消费、消息丢失的情况 支持delay时间的动态调整 RedisConcurrentDelayQueue:star: 基于redis，支持在无分布式锁的情况下进行并发消费 autoAck为true时，吞吐量性能极好，autoAck为false，吞吐量会稍有下降 支持delay时间的动态调整 autoAck为false时，必须在处理完消息后手动调用ack方法，否则会导致应用重启后重新开始消费 JDKDe

世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 介绍 该项目的目标是构建一个应用程序，该应用程序可以从两个不同的海量数据存储中摄取、存储、分析和提取有意义的见解。 这些来源中的第一个来源是 NOAA（国家海洋和大气管理局），它为我们提供了来自世界各地站点网络的每小时天气天气观测。 第二个数据源是 UBTS（美国运输服务局），它为我们提供了航班历史和延误情况。 技术栈 Python Java SQL Hadoop HBase 火花 阿帕奇凤凰 阿帕奇飞艇 Scikit-学习 熊猫 决定技术栈的标准 天气和飞行数据集的大小分别约为 750 GB 和 225 GB。 巨大的数据量促使我们构建一个可扩展的分布式 NoSQL 数据库，例如 HBASE 来存储数据 原始形式的数据集不利于分析，需要大量的预处理。 自定义python脚本用于预处理数据 后预处理，我们需要一个可扩展的分布式流程，可以批量上传到 HBase。 Apache Spark 非常适合这里，因为它具有独特的内存处理能力，可以以非常高的速度处理大规模数据 该应用程序必须使其用户易于访问。 由于当前世界上的大多数用户已