在信号处理领域，SNR（信噪比）、SNDR（信号到噪声加失真比）、THD（总谐波失真）、ENOB（有效位数）和SFDR（无杂散动态范围）是评估数字信号处理器件性能的关键指标。本文将对这些概念进行详细阐述，并介绍基于MATLAB实现这些参数计算的基本思路。 SNR（Signal-to-Noise Ratio）是衡量信号质量的重要参数，表示信号功率与噪声功率的比值。在MATLAB中，可以通过计算信号和噪声的均方根（RMS）值来估算SNR。具体步骤为：先计算信号的RMS值，再计算噪声的RMS值，最后将信号RMS值除以噪声RMS值，得到以分贝（dB）表示的SNR。 SNDR（Signal-to-Noise plus Distortion Ratio）不仅考虑了噪声，还考虑了信号中的失真成分，能够更全面地评估系统性能，尤其在处理非线性系统时更为有效。在MATLAB中，通常通过傅里叶变换分析信号频谱，分离信号和失真成分，进而计算SNDR。 THD（Total Harmonic Distortion）用于衡量信号的失真程度，尤其是谐波失真。它是所有谐波分量（除基波外）功率之和与基波功率的比率。在MATLAB中，可以通过计算原始信号和失真后信号的傅里叶系数，提取各次谐波的功率，从而计算THD。 ENOB（Effective Number of Bits）是衡量ADC（模拟到数字转换器）性能的重要指标，表示转换结果等效于多少位的无噪声数字信号。ENOB的计算通常基于量化噪声分析，可通过SNR和ADC的满量程信号幅度来确定。在MATLAB中，可以将SNR公式转换为ENOB进行计算。 SFDR（Spurious-Free Dynamic Range）定义为最大无杂散信号与噪声底之间的功率差，用于衡量系统在没有额外杂散信号干扰时的动态范围。在MATLAB中，SFDR的计算通常通过FFT（快速傅里叶

在本文中，我们将深入探讨如何基于STM32F10XX系列微控制器实现WiFi通信，以便实现WiFi与串口之间的数据传输。STM32F10XX是STMicroelectronics公司推出的ARM Cortex-M3内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统设计，包括物联网(IoT)设备和工业自动化等领域。 一、STM32F10XX系列概述 STM32F10XX系列微控制器拥有高性能、低功耗和丰富的外设集。它们具备多个定时器、ADC、UART、SPI和I2C接口，以及强大的GPIO系统，能够灵活地连接各种外围设备，如WiFi模块。 二、WiFi通信模块选择 为了实现WiFi通信，我们需要一个支持串行接口的WiFi模块，如ESP8266或ESP32。这些模块提供AT命令集，通过串口与STM32进行通信，控制WiFi连接状态，发送和接收数据。 三、硬件连接 1. 将WiFi模块的TX引脚连接到STM32的RX引脚，用于发送数据。 2. 将WiFi模块的RX引脚连接到STM32的TX引脚，用于接收数据。 3. 为WiFi模块提供适当的电源（通常3.3V或5V），并连接GND引脚。 4. 如果需要，还可以连接额外的控制引脚，如EN（使能）或CS（片选）以控制模块的启动和停止。 四、软件实现 1. 初始化串口：配置STM32的串口接口，设置波特率、数据位、停止位和校验位，确保与WiFi模块的设置匹配。 2. 发送AT命令：通过串口向WiFi模块发送AT命令，设置工作模式（如AP模式或Station模式）、连接到指定的WiFi网络、获取IP地址等。 3. 数据传输：一旦连接建立，就可以通过串口发送和接收数据。发送数据时，将数据转化为字符流并通过串口发送；接收数据时，监听串口接收中断，并将接收到的数据存储在内存中。 五、编程框架 可以使用STM32的HAL库或者LL库进行编程，这两个库都提供了串口操作的API函数。例如，使用HAL库初始化串口的代码可能如下： ```c HAL_UART_Init(&huart1); ``` 发送AT命令的示例： ```c HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t*)cmd, strlen(cmd), 1000); ``` 六、安全性和稳定性考虑 1. 错误处理：在发送和接收过程中，应检测并处理串口通信错误，如超时、数据溢出或校验错误。 2. 安全连接：确保WiFi连接的安全性，使用WPA/WPA2加密，避免未授权访问。 3. 断线重连：程序应能检测WiFi连接状态，当连接断开时自动尝试重新连接。 七、实际应用案例 这种WiFi通信技术常用于智能家居、远程监控、工业自动化等领域。例如，你可以开发一个物联网设备，通过STM32控制WiFi模块，将传感器数据上传至云端服务器，或者接收云端指令控制设备动作。 总结，基于STM32F10XX系列的WiFi通信技术使得嵌入式系统能够轻松接入无线网络，实现远程数据传输和控制。通过正确地硬件连接和软件编程，我们可以构建出高效、稳定的WiFi通信解决方案。

在IT安全领域，免杀壳（Anti-Virus Evasion Shellcode）是一种被广泛使用的技术，旨在帮助恶意软件绕过安全软件的检测。标题中的“国外免杀壳FuD_Jonnynho_CrypteR可过360全套”指的是一个特定的免杀壳工具，由开发者Jonnynho创建，并且据称能够有效地规避360安全软件的检测。这个工具可能包含了一系列的加密和混淆机制，使得恶意代码能够在不被安全软件识别的情况下运行。 免杀壳的工作原理通常是通过修改或隐藏恶意代码的特征，使其在扫描时难以被反病毒软件识别。它可能会对原始代码进行加密、混淆或者使用其他高级技术来实现这一目标。CrypteR作为免杀壳，很可能包含了这些功能，使得恶意程序在执行时首先解密自身，然后在内存中运行，避免了在硬盘上留下可识别的痕迹。 Jonnynho是一个知名的网络安全研究者，他的工作通常涉及到逆向工程、漏洞挖掘以及开发安全工具。他的CrypteR免杀壳可能结合了他的专业知识和技术创新，以提高恶意软件的生存能力。对于黑客或安全研究人员来说，了解并研究这样的工具可以帮助他们更好地理解攻击者的策略，从而提升防御能力。 360安全卫士是国内使用非常广泛的一款安全软件，其反病毒引擎具有较高的检测率。然而，任何反病毒软件都有可能被绕过，尤其是在面对高度定制和复杂的免杀技术时。因此，CrypteR能够过360全套意味着它可能具备了一定的高级性和复杂性，这在黑客社区中具有很高的价值。 至于压缩包中的"KISS"，可能是这个免杀壳工具的简称或者是相关文件的命名规则。通常，这类工具会包含一系列的源代码、编译后的二进制文件、测试样本、使用指南等，以供用户学习和使用。然而，由于具体的文件内容未给出，我们无法详细分析其内部结构和具体操作步骤。 免杀壳是信息安全领域的一个重要话题，对于攻防双方都有重要的研究价值。理解像FuD_Jonnynho_CrypteR这样的工具如何工作，有助于提升我们的防御策略，同时也能推动安全软件的进化，使其能够更有效地对抗新的威胁。在研究这些技术时，我们应始终遵循合法和道德的界限，防止滥用。

ADC与PLL基础 ADC（Analog-to-Digital Converter）是将模拟信号转换为数字信号的设备，而PLL（Phase-Locked Loop）是用于锁相、频率同步和时钟恢复的电路。在本文中，我们将对ADC和PLL的基础知识进行详细的介绍。 一、ADC基础知识 1. 应用背景 ADC广泛应用于生物医疗、可穿戴设备、通信、汽车电子、消费电子、精密测量等领域。例如，在生物医疗领域，ADC用于脑电刺激和控制、便携式医疗设备等应用；在通信领域，ADC用于5G技术、雷达技术、蓝牙技术、WLAN、光通信等应用。 2. ADC指标 ADC的性能指标主要包括静态性能和动态性能。静态性能包括增益误差、失调误差、DNL、INL等；动态性能包括信噪比（SNR）、信号噪声失调比（SNDR）、总谐波失真（THD）、无杂散动态范围（SFDR）和有效位数（ENOB）。 3. 基本类型 根据转换过程的不同，ADC可以分为 Flash ADC、Pipeline ADC、Successive Approximation ADC、Delta-Sigma ADC等类型。Flash ADC也称为全并行ADC，具有高速转换速度，但精度有限，常用于光纤通信、以太网互联、短距离互联通信、硬盘读取电路等应用。 二、PLL基础知识 PLL是锁相电路的基础组件，广泛应用于通信、计算机、消费电子、汽车电子等领域。PLL的主要功能是将输入信号锁相到参考信号上，从而实现频率同步和时钟恢复。 PLL的组成部分包括相位检测器、低通滤波器、电压控制振荡器等。PLL的性能指标包括锁相时间、锁相范围、相位噪声等。 三、PLL在ADC中的应用 PLL在ADC中的应用主要体现在时钟恢复和频率同步方面。PLL可以用于生成高质量的时钟信号，以便提高ADC的转换精度和速度。 ADC和PLL都是数字信号处理中的重要组件，本文对ADC和PLL的基础知识进行了详细的介绍，为读者提供了一个全面的了解ADC和PLL的机会。

基于 STM32-ESP8266-AT的例程源码 1.（寄存器版本，适合MiniSTM32开发板）扩展实验13 ATK-ESP8266WIFI模块实验 2.（库函数版本，适合MiniSTM32开发板）扩展实验13 ATK-ESP8266WIFI模块实验 3. ATK-ESP8266 WIFI模块使用说明(探索者开发板)_AN1509B 4. ATK-ESP8266 WIFI用户手册_V1.0 5. ATK-ESP8266-V1.3 6. RT9193

在当今数字时代，长时间面对电脑屏幕工作和学习已成为常态，这无疑对人们的眼睛健康提出了挑战。为了缓解因长时间使用电脑导致的视觉疲劳和视力损害，各种护眼软件和工具应运而生。其中，“Chrome浏览器护眼色插件”便是针对广大使用Chrome浏览器用户的一款实用工具，它的设计初衷在于帮助用户减轻眼睛负担，保护视力。 该插件具有简洁直观的用户界面，并提供了多种预设的颜色方案供用户选择。其中包括豆沙绿、薄荷蓝、暖黄色和纯白色等，这些颜色都被认为是在视觉上对眼睛较为柔和的色调。豆沙绿和薄荷蓝具有降低屏幕亮度和减少蓝光的效果，能够有效减少对眼睛的刺激。暖黄色则提供了一种温馨舒适的视觉体验，适合夜晚使用，减少对睡眠周期的影响。纯白色虽为常规背景色，但通过调整其亮度和对比度，用户依然可以找到适合自己的舒适度。 除了提供预设的颜色方案，Chrome护眼色插件还支持用户进行自定义配色。这意味着用户可以根据个人喜好或是对色彩敏感度的不同，调整背景色和文字颜色，找到最适合自己的个性化设置。这一功能极大地增强了插件的实用性和用户粘性。 使用该插件的步骤非常简单。用户只需在Chrome网上应用店中搜索“Chrome浏览器护眼色插件”，点击安装后，即可在浏览器右上角的插件列表中找到该插件的图标。点击插件图标，用户便能进入设置界面，在这里可以选择不同的颜色方案，或自定义配色。更改完成后，浏览器的背景色和文字颜色将立即发生改变，用户可以即刻享受到新的视觉体验。 值得一提的是，该插件在设计上充分考虑了易用性。无论是调整色彩的细微差别，还是切换不同的色彩方案，用户都可以通过直观的操作快速完成，确保了使用上的便捷性和流畅性。此外，由于插件直接作用于浏览器，它支持所有基于Chrome内核的网页和应用程序，这意味着用户可以在浏览任何网站或使用任何扩展时都能享受到护眼功能。 在数字化办公和学习愈发普及的背景下，维持良好的视力显得尤为重要。Chrome浏览器护眼色插件的出现，为用户提供了在工作和学习中保护视力的一个简单有效的方法。它不仅能够减轻眼部疲劳，降低长时间使用电脑带来的眼部损害，还能提升阅读和工作的舒适度。在当前众多护眼软件中，该插件凭借其便捷的操作和良好的用户体验脱颖而出，成为许多电脑用户日常使用中不可或缺的一部分。 Chrome浏览器护眼色插件以其实用的功能、简便的操作和个性化的设置选项，为用户在数字化生活中提供了一种有效的护眼解决方案。它不仅反映了人们对健康生活方式追求的趋势，也预示着未来护眼技术将更加注重用户体验和科技融合。随着人们对视力保护意识的提高，类似的产品将会得到更多的关注和应用，有助于构建更为健康舒适的数字化生活空间。

在处理图像识别和文字识别模型时，PaddlePaddle框架提供的PP-OCRv5模型被广泛应用。为了进行模型的跨平台部署，常常需要将模型导出为ONNX格式，以便在不同的推理引擎上进行优化与推理。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，它使得模型能够在不同的深度学习框架和推理引擎之间自由转换，例如TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle等。 在将PaddlePaddle训练好的模型转换成ONNX格式之前，需要先准备模型文件，包括模型的参数文件（通常为.pdparams或.pdiparams格式）以及结构文件（通常为.pdmodel格式）。有了这些文件后，可以利用PaddlePaddle提供的工具或接口进行转换工作。转换过程中，需要确保所有输入输出节点的名称和格式符合ONNX标准。转换成功后，模型的参数和结构信息会被保存在.onnx文件中。 得到ONNX模型文件后，可以通过ONNX Runtime或其它支持ONNX的推理引擎进行模型的加载和推理。在加载和推理过程中，通常需要设置输入数据的预处理方式，比如图像的缩放、归一化等，以确保输入数据符合模型训练时的预期格式。推理得到的结果则需要经过相应的后处理，才能转换为用户可读的文本或图像识别结果。 PP-OCRv5模型包含了文本检测、文本方向分类、文本识别三个主要部分，每部分模型都需要按照上述流程进行ONNX格式的转换和推理。例如，在文本检测模型中，输入通常是图像，输出是检测到的文本框的位置和置信度。在文本识别模型中，输入是文本区域的图像，输出是该区域文本的文字内容。而文本方向分类模型则用于判断文本区域的阅读方向。 此外，进行模型转换和推理时，还需要考虑模型的优化问题。不同的推理引擎有各自的优化工具和策略，比如模型的图优化、算子融合、内存优化等。这些优化手段能够在保持模型精度的同时，提升模型的推理速度，降低计算资源的消耗，对于部署在边缘设备或者移动设备上尤其重要。 使用ONNX进行模型部署与推理，不仅提高了模型的跨平台兼容性，而且有利于模型的快速迭代与应用。开发者可以更加灵活地选择和切换不同的硬件平台和软件框架，更方便地将模型集成到各种产品和服务中，从而加快人工智能技术在各个领域的应用落地。 为了保证模型转换和推理的准确性，开发者需要进行充分的测试，确保模型在不同环境和输入数据上的表现符合预期。在测试过程中，需要注意模型在不同硬件和软件环境下的表现差异，并根据实际情况进行必要的调整和优化。通过这样的过程，可以确保最终部署的模型在实际应用中能够稳定运行，达到预期的效果。

小红书AI截流自热聚合工具是一款多功能软件，主要用于在小红书平台上进行精准截流操作。工具支持多账号操作，需通过比特浏览器进行多开，单账号则可以使用谷歌或其他浏览器。主要功能包括获取关键词作品、同步作品链接分析评论用户、对目标用户进行点赞收藏评论关注等操作，以及账号养号工具的使用。此外，工具还能获取主页数据信息、搜索目标用户分析归纳、实时监控作品并一键同步，支持分地区评论和定时发布操作。工具还提供图文笔记复制链接、AI自动改写内容去重发布等功能，更多功能将持续更新完善。 小红书AI截流工具是一款综合性软件应用，它专注于小红书这一社交媒体平台的特定任务：实现精准的流量拦截。这个工具设计之初就具备了多账号操作的特性，使得用户能够通过特定的比特浏览器进行多账户的管理，如果只需要操作单个账号，则可以选择谷歌或其他标准的网络浏览器。 该工具的核心功能围绕着社交互动展开，包括但不限于以下几点：自动获取含有特定关键词的作品、同步作品链接以分析评论用户的行为、为特定目标用户执行点赞、收藏、评论以及关注等社交动作。除了互动，该工具还提供了账号管理方面的支持，比如“养号”功能，帮助用户维护和提升账号的活跃度和可信度。 为了增强用户体验，小红书AI截流工具还包含了一系列的分析与监控功能。它能够收集并展示主页数据信息，对目标用户进行深入分析，归纳整理用户行为模式，并对作品进行实时监控，一键同步更新内容。此外，针对区域性和时效性内容发布的功能，工具支持按地区设置评论和定时发布操作。 在内容创作方面，工具内置了图文笔记复制链接的功能，并配合AI技术实现内容的自动改写和去重，这对于用户进行内容发布和推广尤其重要。它解决了在不同平台或同一平台重复发布相同内容可能引发的版权问题和内容审核问题。随着用户需求的不断变化和增长，工具也在持续更新和完善，不断增加新的功能特性。 该软件包的发布形式是一个压缩文件，其中包含源码，这意味着高级用户和开发人员可以访问这些代码，进行自定义修改和扩展，或者学习其中的算法和编程逻辑。源码的开放性为工具的使用和开发带来了更大的灵活性和扩展性。软件包中包含了必要的文件，以确保用户可以顺利地下载、安装和运行软件。 此软件工具的标签显示了它的属性和用户定位，其中“软件开发”和“软件包”表明了这是一个可供下载的软件产品，“源码”和“代码包”则说明它提供了原始代码，允许用户进行研究和定制开发。这些标签为我们提供了工具的使用背景和技术层面的详细信息。

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：135.0.7049.42 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

本书深入解析Lotus Domino平台的Java集成开发，涵盖数据库操作、文档管理、视图控制及代理自动化等核心技术。通过丰富的代码示例，讲解如何利用lotus.domino包实现邮件、富文本处理、URL头信息获取等功能。适合企业级应用开发者参考，助力构建高效协作系统。 Lotus Domino是一个成熟的企业级协作平台，提供了丰富的集成开发功能，尤其是其Java集成开发能力。《Domino开发指南精华》一书深入探讨了如何利用Lotus Domino进行Java开发。书中详细介绍了数据库操作技巧、文档管理方法、视图控制技术以及代理自动化的实现。通过大量实用的代码示例，读者可以学习如何使用lotus.domino包来处理邮件、富文本和获取URL头信息等功能。这些技能对于需要构建高效协作系统的开发者来说具有很高的实用价值。 Lotus Domino平台不仅提供了基础的开发工具，还允许开发者通过其API实现邮件的发送与管理，操作富文本内容，并且可以处理网络请求中的头信息。书中强调了Lotus Domino平台在企业级应用开发中的优势，尤其是在团队协作和文档管理方面，让开发者能够快速构建起强大的企业应用。 在企业应用开发中，Lotus Domino的邮件和文档管理功能尤其受到重视。通过本书的指导，开发者可以学会如何在应用程序中集成这些功能，以满足企业对于沟通和文档管理的特定需求。同时，开发者还将学会如何控制视图，优化用户界面，并通过代理自动化执行复杂任务，从而提高应用的响应速度和用户体验。 本书的一个显著特点就是代码示例丰富，这使得学习者能通过实践更加深入地理解Lotus Domino的开发精髓。由于Lotus Domino平台具有自己独特的开发环境和工具集，因此书中对这些工具的使用方法给予了详尽的说明，从而帮助开发者更高效地利用这些工具完成开发工作。 对于Lotus Domino平台的Java集成开发，本书不仅是一本操作手册，更是一本权威的开发指南。它不仅覆盖了Lotus Domino的Java集成开发的各个方面，还提供了一些高级主题的深入讨论，比如如何在企业环境中应用这些开发技术，以及如何在现有的Lotus Domino架构中实施新的功能和改进。 《Domino开发指南精华》不仅适合于有经验的开发者，对于那些初次接触Lotus Domino平台的开发者来说，它也是一本非常好的入门读物。通过本书的学习，开发者能够快速掌握Lotus Domino的开发技巧，并构建起高效、协作性强的企业级应用。 本书还涉及了在使用Lotus Domino平台进行开发时，应当注意的版权和商标问题。Lotus Domino拥有众多的注册商标和版权，因此在进行开发和文档编写时，必须尊重这些知识产权，避免侵犯相关的商标权和版权。书中明确指出，未经Lotus Development Corporation事先书面同意，不得复制、复印、翻译、重新制作或者以其他方式传播文档或软件，除非这些行为在文档或许可协议中有明确规定。这些条款保证了Lotus Domino平台的知识产权受到尊重和保护，也体现了Lotus Development Corporation对自身产品知识产权的重视。 本书的出版和内容的编写都严格遵循了法律和版权规定，体现了专业和责任。它不仅是开发者学习和参考的宝库，也是企业应用开发领域中不可或缺的参考资料。