针对高校对校园论坛及相关网站上的网络舆情无法实现有效监控、分析及预警等问题，文中研究和设计了一种基于爬虫网络的舆情分析预警系统。该系统首先利用网络爬虫技术对相关网站上感兴趣的原始数据进行爬取，然后通过预处理模块对获取到的数据进行去重、消噪及特征提取，最后利用数据分析的方法实现网络舆情的分析与预警。系统的各项测试结果验证了该系统的可行性，同时表明该系统不仅能够实现预期的基本功能，且可以对获取到的舆情资源进行合理分类及情感色彩分析，辅助管理者作出更优的决策。

本文通过运用NI CRIO嵌入式平台以及Labview开发平台,设计出采煤机监控和故障诊断系统,并对这套系统的各项功能、软硬件设计进行了全面的分析。运用这一系统,一方面能有效监控采煤机不同运动机构的状态,进行阈值报警,监测到的各项数据及故障问题会及时保存,从而确保技术人员能采煤机运转情况有深入的分析,另一方面,采煤机的振动信号能在上面有准确的显示,分析功率谱、倒频谱、时域及滤波,从而确保设备在交付客户前及检修时,对各项故障进行有效诊断,快速确诊采煤机的故障。

最近学习Python进行量化交易，本资源是从新浪财经最新API接口获取期货秒级实时行情数据后，对开盘涨跌幅进行排序，选取涨跌幅最大的品种，另加自选3个品种进行实时监测，每隔2分钟对所有品种排一次序，然后再选涨跌幅最大品种，另加自选3个品种进行监测（因网速慢，同时监测8个品种，只能达到4秒更新），当涨幅达到一定幅度后预警，并输出预警品种名称。（目前限于网速，还需调整监测品种数量、监测间隔时间及预警涨跌幅等参数，以达到满意的灵敏度。另请注意本代码需在开盘前两分钟运行，最好用 Jupyter notebook。）

MATLAB答题卡识别,本课题探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和检测。论文使用像素统计方法进行识别，利用黑白颜色灰度值的巨大差异对二值图像的灰度值进行累加并进行阈值判定，识别错误效率极低，能够准确的识别答题卡的涂卡标记。

MATLAB火焰检测,本课题为基于颜色的火焰识别技术。将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。结合形态学进行滤波，去除干扰面积。再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。

【ssm项目源码】学生成绩预警系统.zip

为了对分布式光纤上的入侵信号类型进行准确识别,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)结合随机向量函数链接(RVFL)神经网络的光纤入侵信号的特征提取与识别算法。算法步骤为:对采集到的光纤入侵信号作预处理操作,包括最小-最大规范化处理和利用db3小波去除信号的低频噪声;采用EEMD方法对入侵信号进行分解,得到5组本征模态函数(IMF);计算各IMF分量的能量占比,并依据方差分析法筛选出3组特征向量;将特征向量送入RVFL神经网络进行训练并对入侵信号进行识别。实验结果显示:该方法能正确识别不同入侵信号的类型,具有较高的准确率。

高职院校学生成绩预警管理系统的设计与实现

对比分析了世界主要产煤国百万吨死亡率,2008年我国井工煤矿百万吨死亡率约是美国的13.5倍、南非的7.9倍、俄罗斯的2.1倍、印度的0.97倍。分析了我国煤炭百万吨死亡率高于美国等其他主要产煤国的原因:井工开采高达95%、赋存条件差、灾害严重、小煤矿多、机械化、信息化程度低等。提出了煤矿物联网特点:电气防爆、无线传输衰减大、GPS信号不能覆盖煤矿井下、无线发射功率小、抗干扰能力强、抗故障能力强、宜采用树形结构、传输距离远、不宜采用中继器、设备体积小、电网电压波动适应能力强、防护性能好等。提出了煤矿物联网需解决的关键技术问题:煤矿物联网信息编码、传输、处理等标准;矿用安全标志准用产品生产、运输、仓储、使用、维护等全过程管控;矿用安全炸药生产、运输、储存、领退、使用等全过程管控;矿用重大关键设备生产、运输、仓储、使用、维护等全过程管控;煤矿井下人员精确定位、自动识别与培训监管;瓦斯检查员、安全检查员、电钳工、放炮工、绞车司机、采煤机司机、水泵操作工等及其操作设备、作业环境人机环闭锁控制;无人工作面地面遥控;煤炭产、运、销、用全程管控;应急救援装备与救护队等管理;煤炭地质勘探、设计、建井施

课题为利用MATLAB的做差法，求出测试图和背景图的人体轮廓，根据人体的躺下，坐下，站立的时候最外接矩形的长宽来判断是什么姿态。带GUI界面。算法是差影法，理解起来很容易。