本文向大家推荐一个精简IO接口的4×4键盘电路，该键盘电路仅仅使用4条IO接口引线，即可完成一般需要8位接口才能完成的功能。 在51单片机系统中，经常使用4×4键盘，一般情况下，都是使用一个8位的接口，外接16个按键。 下图就是一个常规的4×4键盘电路图。 这种常规的矩阵键盘电路，相信大家都司空见惯了，好多人都会编写它的驱动程序。 图中使用了P0口的8个引脚（P0.0~P0.7），分别驱动键盘的行和列。按键的编号，在图中分别标注了0~F。 检测按键的一般的思路是在四个列线，分别输出一个低电平，然后输入行线，逐行检测是否存在低电平。 如果在某行有低电平出现，就说明该行、列的交叉点上的按键，被按下了。 其实，这些行、列引线，是“分时”工作的，当在某一列输出低电平的时候，其它的列，输出的就是高电平。如果利用这些输出高电平的列，进行输入，那么就可以极大的节省IO接口的引线数量。基于这个道理，在上图中，下面的四个列驱动引线（P0.4~P0.7），就完全可以省去，只是使用行驱动的引脚（P0.0~P0.3）来分时输出低电平即可。电路见下图。 为了对引脚之间进行

【预测模型】时间序列股票价格预测【含Matlab源码 450期】.zip

用浅显易懂的语言和生动的图示来介绍傅立叶变换

阅读我的文章后如果想看看我的项目，就下载这个资源包，在其他地方使用制作成品需要标明出处。

文章【模式识别1】中打印并制作ORL标签文件的脚本，能够输出ORL数据集中图像的路径，并根据类别创建每个图像的标签。制作标签结果将打印输出在终端，直接复制终端输出结果并粘贴到txt文件即可创建后续所需的ORL标签文件。

文中【模式识别1】Eigenfaces相关部分代码，通过PCA主成分分析计算出ORL数据集中人脸图像的特征向量（特征脸）和特征值，并将特征脸用JET颜色图进行可视化，最后利用一定数量的特征脸对PCA降维后的人脸向量进行重建，并可视化重建效果

文中【模式识别1】Fisherfaces相关部分代码，基于FLD的人脸识别算法

文章【模式识别2】KNN相关部分代码。能够将原来的ORL数据集划分训练集和验证集，并输入改进的KNN算法（WK-NNC）进行识别。KNN（K-Nearest Neighbor，K最近邻）算法可以用于分类和回归任务，是一种监督学习算法。它的主要思路是，如果一个样本在特征空间中的K个距离最近的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

文章【模式识别2】SVM相关部分代码。能将ORL数据集制作成一个txt文件，存储每张图片的一维向量形式，并包含数据集归一化、PCA主成分分析降维、划分训练集和测试集等重要步骤，最终实现SVM分类

通过开关电源模块抗浪涌干扰整改案例，分析得出电源板在浪涌冲击试验时出现故障的主要原因是存在过电压保护电路和PFC电路设计缺陷，并提出了增加控制电路抗干扰性的改进设计方案。整改后，再次进行浪涌注入试验，设备不再重启。