ARP协议的基本原理与基本工作过程及ARP欺骗技术，通过arp欺骗软件监听两台主机A和B之间通信的内容，获得有用的数据，懂得防御ARP欺骗的重要性。

PB软件中普遍出现insert control出现内存或其他错误，网上有许多说法，测试了许多只有这一个成功了，特放上来，供参考

本文讨论了宽带时域测量技术应用于测量电磁干扰(EMI) 时所具备的优势。宽带时域测量技术用于EMI测量时，其数字信号处理能力使它能够实时仿真传统模拟设备的各种测量模式，如峰值检测模式、平均值检测模式、 RMS检测模式和类峰值检测模式。同时，它还能引入诸如相位谱、短时谱、统计评估以及基于FFT的时－频分析方法等新的分析理念。由于时域技术允许对整个 信号谱内的幅度和相位信息进行并行处理，因此测量时间至少可以缩短一个数量级。本文还讨论了该技术中用到的信号处理算法和利用时域电磁干扰系统(TDEMI)进行实际测量得到的测量结果。

buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。 在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。 当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。 输入电压为20V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制下，输出很快为10V，且没有超调。 当加减载时，输出电压也一直为10V。 整个仿真全部采用模块搭建，没有用到S-Function。

ISO 13400-2 (2019)中规定了基于TLS通信的加密DoIP会话流程。非加密通信的DoIP 基于端口 13400 （Ox3458）通信，基于 TLS 的 DoIP 加密通信则基于端口 3496（Ox0DA8）通信。CANoe从版本14开始支持配置基于TLS的DoIP通信,本文以CANoe 17为例说明操作步骤。用户如有真实DoIP ECU,可忽略文中DoIP ECU配置部分。

这是一个压缩包，包含了Opencv_Stitcher调用代码，PhotoShop脚本PhotoMerge插件和它相应的专利技术文档(含中英版)，还包括了生成手动微调代码，所有的经过测试的拼合素材图片和拼合效果，最后附上我的全景拼合代码，具体的使用方法和说明见我的博客链接，如有什么问题，请私信或者博客中@我一下，我看到后，会尽量给出回答，谢谢大家的支持！

1、引言 　　故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键，而模拟电路由于故障模型复杂、元件参数的容差、非线性、噪声以及大规模集成化等现象使电路故障信息表现为多特征、高噪声、非线性的数据集，且受到特征信号观测手段、征兆提取方法、状态识别技术、诊断知识完备程度以及诊断经济性的制约，使模拟电路的故障诊断技术滞后于数字电路故障诊断技术而面临巨大的挑战。模拟电路故障诊断本质上等价于模式识别问题，因此研究如何把电路状态的原始特征从高维特征空间压缩到低维特征空间，并提取有效故障特征以提高故障诊断率就成了一个重要的课题。本文将简要介绍部分模拟电路故障诊断中使用的特征提取方法的 原理步骤及其优缺点，为进一步的研究打

"模拟电路故障诊断中的特征提取方法" 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指在模拟电路故障诊断中，通过对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效的故障特征，提高故障诊断率的技术。该技术的关键是如何将电路状态的原始特征从高维特征空间压缩到低维特征空间，并提取有效故障特征。 基于统计理论的特征提取是指使用统计理论来分析和处理电路状态的原始特征，降低特征空间维数，提取有效故障特征。基于统计理论的特征提取方法包括基于可分离性准则、K-L变换、主元分析等方法。主元分析是基于数据样本方差－协方差矩阵的数据特征分析方法，它从特征有效性的角度，通过线性变换，在数据空间中找一组向量尽可能的解释数据的方差，将数据从原来的高维空间映射到一个低维向量空间，降维后保留数据的主要信息，且主分量间彼此独立，从而使数据更易于处理。 基于小波分析的特征提取是指使用小波分析技术来分析和处理电路状态的原始特征，小波分析技术具有时频局部化特性、良好的去噪能力，无需系统模型结构的优势，使之成为分析和处理模拟电路故障信息的有效工具。小波分析技术可以对模拟电路中的软、硬故障进行特征提取，对模拟电路瞬态信号的提取、消除电路噪声和模拟电路特有的元件参数容差具有良好的效果。 在模拟电路故障诊断中，基于统计理论和小波分析技术的特征提取方法可以结合使用，以提高故障诊断率。例如，使用主元分析对电路状态的原始特征进行降维，然后使用小波分析技术对降维后的特征进行进一步的特征提取，从而提高故障诊断率。 此外，基于核函数的特征提取方法也可以用于模拟电路故障诊断中，该方法可以对电路状态的原始特征进行非线性变换，以提取有效故障特征。基于核函数的特征提取方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，可以 effectively handle high-dimensional data and nonlinear relationships. 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指使用统计理论、 小波分析技术和核函数等方法对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效故障特征，提高故障诊断率。这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高故障诊断率。 资源摘要信息的详细内容如下： 1. 基于统计理论的特征提取 基于统计理论的特征提取方法是指使用统计理论来分析和处理电路状态的原始特征，降低特征空间维数，提取有效故障特征。基于统计理论的特征提取方法包括基于可分离性准则、K-L变换、主元分析等方法。主元分析是基于数据样本方差－协方差矩阵的数据特征分析方法，它从特征有效性的角度，通过线性变换，在数据空间中找一组向量尽可能的解释数据的方差，将数据从原来的高维空间映射到一个低维向量空间，降维后保留数据的主要信息，且主分量间彼此独立，从而使数据更易于处理。 2. 基于小波分析的特征提取 基于小波分析的特征提取方法是指使用小波分析技术来分析和处理电路状态的原始特征，小波分析技术具有时频局部化特性、良好的去噪能力，无需系统模型结构的优势，使之成为分析和处理模拟电路故障信息的有效工具。小波分析技术可以对模拟电路中的软、硬故障进行特征提取，对模拟电路瞬态信号的提取、消除电路噪声和模拟电路特有的元件参数容差具有良好的效果。 3. 基于核函数的特征提取 基于核函数的特征提取方法是指使用核函数来对电路状态的原始特征进行非线性变换，以提取有效故障特征。基于核函数的特征提取方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，可以 effectively handle high-dimensional data and nonlinear relationships. 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指使用统计理论、 小波分析技术和核函数等方法对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效故障特征，提高故障诊断率。这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高故障诊断率。

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matlab洛伦兹代码洛伦兹·德鲁德（Lorentz）DrudeMaterialFit C＃中的遗传算法用于将材料折射率数据拟合到Lorentz-Drude色散模型。 可以在GATest / test.cs中更改输入文件（制表的lambda，n，k文本文件）和算法参数。 Matlab代码可以生成数字并与分析模型进行比较，以计算剩余的适应性误差。