概述： 要了解该项目的工作方式，请参阅： : bundle已通过命令node_modules/.bin/webpack --config webpack.local.config.js生成，并且所有生成的文件都位于./djreact/static/bundles/local中 协同合作 金燕（jyan16），张彤（tzhang48），黄则璇（zhuang31），张志伟（zzhang83） 网站部署 ec2-54-196-181-229.compute-1.amazonaws.com 如何运行React： 我们的项目需要python3，pip3和npm。 cd到项目根目录 运行node_modules/.bin/webpack --config webpack.local.config.js生成React包文件。 现在，它们应该存储在backendApp / static / b

随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于J

在数字信号处理器的应用系统设计中，复位处理是一个最基本又极为关键的问题。较全面地阐述了TMS320F206DSP的复位和抗干扰问题，并就如何保证DSP系统运行的实时性进行了重点讨论，详细介绍了几种相关的复位方法。

通过labview来模拟实现车速实时记录

实现基于黑金开发板的实时时钟功能，显示时分秒

使用delsys trigno实现肌电信号的在线采集/显示以及根据matlab的BP神经网络模型实现手势识别

Python爬虫+Flask+Echarts构建全疫情实时可视化大屏。 主要涉及的知识点为前端三剑客（html,css,js），python爬虫，Flask,echarts等。 适合学习了python爬虫，以及flask知识，以及前端（这个不需要懂太多），有半年以上编程学习基础。

Matlab笔记本自带摄像头人脸识别.使用matlab打开笔记本自带的摄像头进行实时人脸识别。修改了matlab示例程序，具有较好的实时性和鲁棒性，能够在光线充足的环境下稳定识别并跟踪。

提出一种基于自适应白化的音乐节拍实时跟踪算法。在对音乐信号进行触发点检测之前，构建音乐信号短时傅里叶变换的当前频域峰值表，对各频段的频谱幅值进行自适应加权，使各个频段保持相似的动态范围，改善音乐信号起伏变化较大时触发点检测准确性低的问题，进而提高节拍实时跟踪效果。在MIREX2006标准测试库上的节拍跟踪实验表明，自适应白化的引入可整体提高P-score，特别是对于起伏变化很大的音乐信号，节拍跟踪效果的提高非常明显。

摘要：提出了一种基于微控制器（MCU）的实时音乐节奏提取系统。该系统能够准确地提取节奏感较强的乐曲节奏，并按照设定的增益要求控制音频放大系统的增益。经处理得到的输出音乐节奏和音频能量作为控制信号调节音乐喷泉的花型变换节奏以及水柱高度。     近年来，随着计算机技术的发展，作为一种最贴近于人类思维的音乐领域，受到越来越多的计算机研究者的关注。世界各地的不少科研院所和大学成立了专门的研究计算机音乐的机构，研究方向包括节奏提取、音调检索、音色识别、风格划分和情感提取等。每一个研究方向都有其独特的应用，节奏提取技术用于音乐驱动运动的实践；普调检索和音色识别用于基于内容的对媒体数据库的建立和检索；风格划分和情感提取对用计算机创作音乐曲日算法具有指导意义。   节奏在通常意义上指音乐中交替出现的、有规律的强弱现象。基于节奏在音乐表达中的重要地位和在多媒体应用中的广泛性，节奏提取成为计算机音乐分析中-   个重要的热点.Jarmo Seppanen"1根据系统处理对象的不同，将节奏提取系统分为以表征信号为输人（例如MI D1）的系统和以声学信号（例如WAV）为输入的系统13-11在第一类系统中，使用MIDI信号作为输入，MIDI是音乐信号在电子乐器之间传输的标准，包括硬件接口标准以及电子音乐信号在不同硬件之间的异步申行传输协议。由于MID格式的音乐文件记录了音乐的全部乐谱和演奏的全过程，很多音乐的基本特征可以直接提取出来，所以这类系统对于单音和多音的乐曲检测精度都很高。第二类系统使用真实的声学信号作为输入，因为WAVE格式是对实时播放的音乐信号进行采样和数字编码，因此记录了实际的演奏效果，接近于人类真实听觉过程。这类系统需要借助较多的电子设备对信号进行频谱分析和能量分析，再综合音乐知识推断音乐的节奏点或节奏值。