提出一种罗盘导航信号载波频差的快速检测算法，并通过DSP芯片实现。在中频导航信号数字下变频和抽样之后，通过拟合的数值方法快速计算反正切，最终完成载波频差信息的提取，降低了数据运算量并保证了DSP计算的实时性。计算机仿真和实际对比测试表明，该算法可以快速准确地检测出导航信号的载波频差，使得软件无线电罗盘解算的方位信息的有效性得到保证。与传统无线电罗盘中通过模拟鉴频器实现频差检测的方法相比，该方法具有精度高、成本低、灵活可编程等优点，有一定的推广应用前景。

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心律失常是一种人体心脏正常泵血机制变得不规则的医学病症。 很少有心律失常不那么严重，而很少有可能是致命的。 因此，需要在较早的阶段检测异常。 心电图仪 (ECG) 是以振幅和存在时间段的形式记录心脏功能的电记录。 正常的心电波具有 PQRST 复合波，其偏差会导致心律不齐，从而导致心律失常。 心律失常的检测是一个繁琐的过程，为了便于检测，本项目旨在在没有医生帮助的情况下，利用患者的心电信号本身进行心律失常检测。 从获取的 ECG 信号中，使用 LabVIEW 和 MATLAB 完成处理，包括确定每分钟心跳次数的心率。 正常健康成人的心率在 60-100 bpm 范围内，如果未能落在规定的范围内，则会导致心律失常。 在这项研究中，收集了两个患者数据，并将相同的程序应用于任何心律失常检测，然后比较两个不同软件包的结果，然后推断 LabVIEW 分析更准确且耗时更少。

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[英语] 该演示展示了如何使用一类 SVM 检测裂纹图像。 在异常检测中，正常图像可以得到很多，而异常图像不是经常得到的； 我们无法获得足够数量的异常数据训练图像。 在这种情况下，分类器仅使用正常图像进行训练，当模式与其学习的模式不同时，会检测到异常图像。 如果有足够数量的异常图像可用，则可以使用深度学习区分裂纹/正常图像。 对于演示，请检查此文件（ https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/75418-classify-crack-image-using-deep-learning-and-explain-why ）。 在这个演示中，我们使用了 L Zhang [1] 介绍的混凝土裂缝图像数据集。 数据可在 [2] 处获得。 此代码的一部分是从位于此处 [3] 的深度学习评估工具包中获得的。 [日本人]このデモでは、１クラ

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