花钱买的，要10分一点都不过分，值不值你用了就知道，我也是做前台的，我天天用的特效都在这里面找的。

Flutter旋转木马小部件，支持无限滚动和自定义子部件

[Unity UGUI]ScrollRect滚动效果大全 支持缩放滑动效果 - 支持动态缩放循环加载 - 支持大数据固定Item复用加载 - 支持不用Mask遮罩无限循环加载 - 支持ObjectPool动态加载 - 支持无限不规则子物体动态加载 - 支持拖动并点击和拖拽 - 支持拖动并拖拽 - 支持ScrollRect拖动自动吸附功能(拖动是否超过一半自动进退)

react-ReactScrollTo一个React组件可以帮助滚动页面至指定位置

信号预处理——零均值化 在测试中由数据采集所得的原始信号，在分析前需要进行预处理，以提高数据的可靠性和真实性，并检查信号的随机性，以便正确地选择分析处理方法。本设计中，我们采用零均值化处理。 零均值化处理又称中心化处理。信号的均值相当于一个直流分量，而直流信号的傅里叶变换是在 处的冲激函数，因此若不去除均值，在作信号谱分析时，将在 处出现一个大的谱峰，并会影响在 左右处的频谱曲线，使它产生较大的误差。 设采样数据为 (n=1，2，…，N)，其均值通过下式计算： 用下式进行零均值化处理： 处理后， 就变为一个均值为零的新信号 (n=1，2，…，N)。

css动画的一个应用，与此前的css走马灯同样的内容。只是一次不同的应用，具体实现如下 序号 姓名 年龄 性别 专业

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滚动轴承的早期故障诊断对于设备预测和健康管理具有重要意义,然而受环境噪声、传递路径、信号衰减及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承故障的初期微弱信号特征往往难以提取。为了解决这一问题,提出了一种基于最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合的滚动轴承故障特征提取方法(MED-Hilbert),该方法首先应用MED算法对传感器信号进行处理以提高信号的信噪比,然后通过希尔伯变换提取冲击能量信号,最后用谱分析技术提取故障对应的特征频率,并与理论故障频率比较后成功确定故障。与信号仅仅进行包络分析方法相比,该方法具有很好的降噪效果以及对微弱故障特征的增强作用。计算机仿真与实验验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性。

pid控制器代码matlab 横向和纵向MPC耦合用于横向稳定性和防侧翻 该存储库包含当前正在审阅的以下手稿中使用的代码： 陈珊; 陈华; Pletta，A .； Negrut，D.在自动驾驶中使用最小时间预测控制的横向和纵向耦合控制轨迹跟踪，横向稳定性和防侧翻，《 ASME动态系统，测量和控制期刊》 ，2020年10月提交。 目录说明如下： src 如本文所述，MPC控制器，车辆模型，参考轨迹和其他功能。 plots_5.1_verification 生成代码的代码，用于验证针对Carsim的阶跃输入的模型精度（第5.1节，图6）。 plots_5.2〜5.4.1_tracking 复制代码的代码，表明控制器具有连续变化曲率的参考轨迹的跟踪能力（第5.2-5.4.1节，图7、8、10、11）。 plots_5.4.2_stability 复制代码的代码，这些代码显示了所得的稳定性裕量和有界输出（图5.4.2节）。 强调 即用型MATLAB代码 8自由度MPC控制器 14自由度工厂模型 可复制的数字 安装 克隆此存储库。 git clone https://github.com/uws

C# 做的滚动截屏(捕获整个网页)的源码