超宽带0.5-6GHZ一分二功分器与多种微波器件参数化设计，使用ADS仿真，阻抗变换细致入微，具体性能指标灵活调整,超宽带0.5-6GHZ一分二功分器，使用ADS仿真设计，全部参数化建模，可以任意修改，10节阻抗变，具体指标如图所示: 还可以做合路器，耦合器，滤波器，功率放大器，低噪声放大器，Doherty功率放大器。 ,核心关键词： 超宽带一分二功分器; ADS仿真设计; 参数化建模; 阻抗变换; 具体指标; 合路器; 耦合器; 滤波器; 功率放大器; 低噪声放大器; Doherty功率放大器。,超宽带参数化功分器与多类射频组件设计应用

山东大学软件学院大二下操作系统实验源代码+高分报告.7z 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的

基于SpringBoot的网上家庭烹饪学习系统设计与实现是一款基于 SpringBoot+Vue 技术栈构建的开源美食交流平台，采用前后端分离架构，支持普通用户与管理员双角色系统。核心功能涵盖用户注册登录、个人中心管理（头像 / 密码修改、帖子历史、错题本）、菜谱收藏与笔记管理、饮食论坛互动、趣味答题及智能助手等模块；管理员可实现用户 / 菜品分类 / 菜谱 / 留言 / 考试等全流程管理，并支持轮播图、公告信息等系统配置。技术上依托 JavaWeb 与 MySQL 实现数据交互，前端通过 Vue+HTML/CSS 完成交互设计，提供完整源码及一万字文档，支持 IDEA/Eclipse/VScode 等开发工具部署。项目未声明开源许可证，使用需注意代码依赖及授权条款，适合餐饮爱好者、开发者共建美食知识共享社区，兼具实用性与扩展性。

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台进行土壤湿度分析。首先，定义了研究区域（AOI）为Dailekh，并设定了分析时间段为2024年全年。接着，加载Sentinel-1 SAR数据（包括VV和VH极化）计算雷达土壤湿度指数（RSMI），并加载Sentinel-2光学数据计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）。将这些指数组合成综合图像，用于更全面的土壤湿度评估。此外，还进行了基于区域的统计分析，并生成柱状图展示各指数的平均值。最后，将分析结果导出到Google Drive，包括GeoTIFF格式的图像和CSV格式的统计数据。 适合人群：从事农业、环境监测或地理信息系统相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 对特定区域（如Dailekh）的土壤湿度进行长时间序列监测；② 利用多源遥感数据（SAR与光学数据）提高土壤湿度估算精度；③ 通过图表和统计数据直观展示和分析土壤湿度变化趋势。 阅读建议：本文详细记录了土壤湿度分析的具体步骤和方法，建议读者熟悉Google Earth Engine平台的操作，并掌握基本的遥感数据分析知识，在实践中逐步理解和应用文中提供的代码和技术。

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

标题：提出全变分的论文 描述：提出全变分的文章，英文版。是学习TV算法的必备资料。 标签：全变分 TV算法 本文档摘要：由L.I. Rudin、S. Osher和E. Fatemi撰写，发表于Physica D 60 (1992) 259-268。该论文介绍了一种基于非线性全变分（Total Variation，简称TV）的去噪算法。全变分是一种在图像处理中用于边缘保持平滑的技术，其目标是在保持图像边缘清晰的同时去除噪声。该算法通过最小化图像的总变分来实现，同时考虑到噪声的统计特性。约束优化问题的求解采用拉格朗日乘子法，并通过梯度投影法获得解，这涉及到在由约束确定的流形上求解时间依赖的部分微分方程。随着演化时间的推移，解会收敛到一个稳定状态，即去噪后的图像。这种方法能够保护图像中的边缘细节，适用于极度嘈杂的图像，并且在数值上简单而相对快速。 详细知识点： 1. **全变分(TV)的概念**： - 全变分是图像中所有像素间亮度变化的绝对值之和。 - 在图像处理中，全变分被用作一种衡量图像复杂性的标准，它有助于保持图像中的边缘特征。 - 与传统的图像去噪方法如高斯滤波器相比，全变分算法能够在去除噪声的同时保留更多的边缘细节。 2. **TV算法在去噪中的应用**： - TV算法通过最小化图像的全变分来去除噪声，同时满足噪声统计特性的约束条件。 - 使用拉格朗日乘子法将这些约束条件引入优化问题，使得算法能够在去除噪声的同时，保持图像的关键特征不被模糊或丢失。 3. **梯度投影法**： - 梯度投影法是一种求解约束优化问题的迭代方法，通过沿着梯度方向移动并投影回约束集来寻找最优解。 - 在全变分去噪算法中，这种方法被用来在满足噪声统计约束的条件下，找到使图像总变分最小化的解。 4. **图像去噪过程**： - 图像去噪是一个重要的图像预处理步骤，可以提高后续图像分析任务（如特征提取、边缘检测等）的准确性和效率。 - 全变分去噪算法通过保护边缘细节，使得处理后的图像更适合作为计算机视觉和模式识别任务的输入。 5. **算法优势与适用场景**： - 相对于其他去噪技术，全变分算法特别适用于极端噪声环境下的图像处理。 - 它能够在保持图像关键特征的同时，有效去除噪声，适用于各种应用场景，包括医学影像、遥感图像以及视频信号处理等领域。 这篇论文提出的全变分去噪算法是一种有效的图像处理技术，尤其适用于处理高噪声水平的图像。通过对图像总变分的最小化，该算法能够在保护图像边缘细节的同时去除噪声，从而为后续的图像分析提供更高质量的输入。

大角度倾斜入射时,光学薄膜表现出强烈的偏振效应。这一现象在大部分应用场合会带来系统光学性能的劣变,然而控制偏振效应的光学薄膜设计是困难的。分析了产生偏振效应的内在原因,采用由三种全介质材料构成的四层膜堆和等效层结构膜堆组合得到初始膜系,结合单纯形法和共轭梯度法的多级优化,设计了1300～1330nm和1535～1565nm两个波段范围内分光比都为1∶1的近红外双波段消偏振分光膜。结果显示,在45°入射时,在两个工作波段的s分量和p分量的反射率曲线偏振分离小,反射和透射引起的相位变化也控制在很小范围。

### 数字高程模型（DEM）及其应用 #### 一、数字高程模型（DEM）简介 数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是一种以数字方式表示地球表面地形的方法，它通过一系列坐标点的高度值来描述地面的起伏变化。DEM广泛应用于地理信息系统（GIS）、遥感分析、水文计算、环境研究等多个领域。根据不同的应用场景，DEM有不同的分辨率，常见的包括30米、90米、12.5米等。 #### 二、不同分辨率的DEM特点及应用 ##### 1. 30米分辨率DEM - **特点**：30米分辨率的DEM通常具有较高的精度，能够较好地反映地形特征，适用于需要较高精度地形数据的研究和项目。 - **应用领域**： - **精细地形分析**：如城市规划、土地利用规划等。 - **灾害评估**：如洪水风险评估、滑坡预测等。 - **资源管理**：如水资源管理、森林资源监测等。 ##### 2. 90米分辨率DEM - **特点**：相对于30米分辨率，90米分辨率的DEM在精度上有所降低，但覆盖范围更广，数据量较小，便于处理。 - **应用领域**： - **宏观地形分析**：如全球气候变化研究、地质构造分析等。 - **环境监测**：如植被覆盖变化监测、土地退化评估等。 - **基础科学研究**：如地球系统科学中的气候模拟、生态模拟等。 ##### 3. 12.5米分辨率DEM - **特点**：12.5米分辨率的DEM具有非常高的精度，能够提供更为细致的地形信息。 - **应用领域**： - **精细地形建模**：如三维景观建模、虚拟现实应用等。 - **基础设施建设**：如道路设计、桥梁建设等。 - **精密农业**：如精准灌溉、作物生长监测等。 #### 三、DEM数据获取与处理 - **数据来源**：本文提到的DEM数据来自一个百度网盘分享链接，提供了全国分省的30米、90米、12.5米分辨率的DEM数据集。这些数据是经过精心整理和筛选的，对于从事GIS相关工作的人员来说非常宝贵。 - **数据格式**：DEM数据通常以栅格格式存储，常见的格式包括GeoTIFF、ASCII Grid等。 - **数据处理**：在使用DEM数据之前，可能需要进行一定的预处理工作，如投影转换、重采样、拼接等，以便更好地满足具体项目的需求。 #### 四、DEM在GIS中的应用案例 - **洪水风险评估**：通过DEM数据可以构建地形坡度模型，结合降雨量等数据，评估洪水发生的风险等级。 - **城市规划**：利用高分辨率DEM进行三维城市建模，辅助城市规划设计。 - **生态环境保护**：通过对DEM数据进行分析，可以了解地形地貌的变化趋势，为生态保护提供决策支持。 #### 五、结论 DEM作为一种重要的空间数据类型，在GIS领域有着广泛的应用前景。不同分辨率的DEM适用于不同类型的研究和项目需求。获取高质量的DEM数据是进行有效GIS分析的基础。文中提供的全国分省DEM数据集不仅能够满足多种应用场景的需求，而且方便了研究人员的工作，提高了工作效率。对于从事GIS相关领域的专业人士来说，这些数据集是非常有价值的资源。

针对现有功分器设计方法存在的一些不足,提出一个Ku波段的一分四功分器的设计要求。结合ADS软件的速度快与HFSS的准确2个优点,协同使用2个仿真软件进行仿真,通过参数优化在短周期内设计一个Ku波段的一分四的Wilkinson微带线功分器。设计版图和腔体图并进行加工组装,通过调试测量该功分器最终达到设计目标:工作带宽为16～18GHz,在工作带内驻波小于1.3,传输损耗小于7.1dB,4个端口的隔离度大于17.5dB。测试结果验证了该功分器设计方法的可行性。

从提供的文件内容中，我们可以提炼出关于操作系统实验报告的知识点。本文将以操作系统为核心，结合实验报告的结构，详细地阐述操作系统的基本概念、实验的目的和内容、以及实验的总结方法。 操作系统是计算机系统中最重要的系统软件，它是应用程序和计算机硬件之间的接口。其主要功能包括进程管理、内存管理、文件系统管理、设备管理和用户接口。操作系统实验的目的在于加深对操作系统理论知识的理解，并通过实验手段掌握操作系统的实际应用。 实验报告通常由几个部分组成：实验目的、实验内容和实验总结。实验目的是整个实验的指导思想，需要明确指出实验要达成的目标，比如理解某种特定操作系统的功能或者掌握某个特定操作系统的操作。实验内容是实现实验目的的具体步骤和方法，一般包括设计思想及算法流程、源程序清单以及运行结果。设计思想和算法流程描述了实验所采用的方法和解决问题的步骤；源程序清单则是实验中所用到的代码；运行结果是实验的最终输出，通常需要截图或者详细的数据记录。实验总结是对整个实验过程的回顾和评价，要总结实验中遇到的问题以及解决问题的过程，同时还要对实验结果进行分析，评价实验是否达到了预期的目标。 根据文件内容，可以看出报告涉及的三个具体实验： 1. 观察Linux的行为。该实验的目的是让学生了解和掌握Linux操作系统的基本工作原理和行为。实验内容中包括对Linux系统中进程、内存、文件系统等方面的行为进行观察，并记录相应的运行结果。 2. 软中断通信实验。这个实验的目的在于理解操作系统中断机制的工作原理，特别是在软中断方面。通过实验，学生将学习如何设计和实现软中断通信，以及如何记录和分析软中断在实际操作中的表现。 3. 线程同步实验。该实验旨在通过实验的方式使学生掌握操作系统中线程同步的原理和方法。实验内容会包括设计线程同步机制、编写相关线程同步的程序代码以及记录和分析线程同步实验的运行结果。 实验报告的撰写要遵循客观、真实、准确、完整的原则。报告应当详细记录实验过程中的所有操作步骤和实验结果，无论成功或失败，都要真实地反映。对于实验过程中出现的问题和异常情况，应当进行详细分析，并提出可能的原因和解决方案。