本章介绍了物联网微控制器及开发环境，这包括微控制器与物联网节点的连接与测试、物联网数据节点测试、物联网控制节点测试。同时，本章介绍了微控制器的组成结构、微控制器的发展阶段。进一步地，本章介绍了Arduino Nano微控制器、STM32F103C8T6微控制器；也介绍了Arduino IDE集成开发环境安装及Keil v5集成开发环境安装。最后，重点介绍了基于USB-TTL串口的STM32控制继电器Keil v5编程测试。 在当今科技迅猛发展的时代，物联网技术已经成为推动社会进步的重要力量。它不仅改变了我们的生活方式，而且也在工业、农业、医疗等多个领域发挥着举足轻重的作用。物联网的核心在于智能设备的构建，这些设备能够感知、处理信息，并与互联网连接，实现信息的交换和通信。 物联网智能设备的制作涉及到多个环节，其中包括硬件的选择、软件的编程以及设备间的通信。在硬件方面，本章首先介绍了物联网微控制器的选择，这些微控制器是智能设备的心脏，负责处理设备收集到的数据并执行相应的控制指令。常见的微控制器包括Arduino Nano和STM32F103C8T6，它们各自具有不同的特点和应用场景。Arduino Nano因其轻巧便捷、易于编程而受到入门者的青睐；而STM32F103C8T6则以其强大的处理能力和丰富的功能成为了专业人士的首选。 除了微控制器本身，开发环境的选择和搭建也是制作智能设备的关键一环。本章详细介绍了Arduino IDE集成开发环境和Keil v5集成开发环境的安装步骤，这两种环境分别对应着不同的微控制器平台，为开发者提供了丰富的编程工具和资源库。Arduino IDE以其简单易用、快速上手而受到教育和初学者的推崇；Keil v5则以其强大的功能和高度的灵活性，成为工业和高级应用开发者的首选。 在智能设备的制作过程中，设备的连接与测试是确保系统可靠性和稳定性的重要步骤。本章内容包括了物联网数据节点和控制节点的测试方法，确保微控制器与物联网节点之间能够稳定、准确地进行通信。通过这些测试，开发者能够评估设备的性能，及时发现并解决潜在的问题。 本章还深入探讨了微控制器的组成结构和发展阶段。随着技术的进步，微控制器也经历了从单片机到系统级芯片的发展过程，这些技术的进步直接推动了物联网智能设备功能的提升和应用的广泛化。 本章重点介绍了基于USB-TTL串口的STM32控制继电器的Keil v5编程测试。这一部分是实际应用中的关键环节，涉及到具体的编程语言和硬件编程知识。通过这个案例，读者可以了解到如何将编程与硬件操作相结合，实现对继电器等执行部件的精确控制。 总结而言，本章节内容全面系统地介绍了物联网智能设备制作的基础知识，从微控制器的选择、开发环境的搭建，到设备的测试与编程，为读者提供了一套完整的制作指南。无论是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中学到实用的技术和方法，为未来物联网智能设备的研发打下坚实的基础。

Java爬虫技术是互联网数据挖掘的重要工具，Crawl4J作为一种轻量级、多线程的网络爬虫框架，为开发者提供了便捷的方式来构建自己的爬虫应用程序。本文将深入探讨Crawl4J的基本概念、核心功能以及如何使用它来实现网络爬虫。 Crawl4J是一个基于Java开发的开源爬虫库，它的设计目标是简化爬虫的开发过程，让开发者能快速搭建起具有高效抓取能力的爬虫系统。Crawl4J主要特点包括： 1. **多线程**：Crawl4J支持多线程爬取，能够同时处理多个URL，提高爬取效率。 2. **内存管理**：通过合理地配置内存，Crawl4J可以在不消耗大量资源的情况下处理大量网页。 3. **灵活配置**：开发者可以通过设置各种参数，如爬取深度、爬取速度等，来定制爬虫的行为。 4. **友好的API**：Crawl4J提供了一套简洁明了的API，使得开发人员可以方便地进行页面抓取、解析和存储等操作。 Crawl4J的核心组件包括： - **Scheduler**：调度器负责管理爬取队列，决定下一个要访问的URL。 - **Fetcher**：下载器负责获取调度器给出的URL对应的网页内容。 - **Parser**：解析器将下载的HTML内容解析成有意义的数据结构，以便进一步处理。 - **Storage**：存储模块用于保存抓取到的数据，可以是数据库、文件系统或其他持久化方式。 使用Crawl4J的步骤大致如下： 1. **初始化配置**：创建CrawlerConfig对象，设置爬虫的基本属性，如启动URL、最大深度、线程数等。 2. **创建Crawler**：使用CrawlerFactory创建Crawler实例，传入配置对象和回调处理器。 3. **定义回调处理器**：实现CrawledPage接口，处理每个爬取到的页面，例如解析HTML、提取数据等。 4. **启动爬虫**：调用Crawler的start方法开始爬取。 5. **监控和停止**：可以监听Crawler的事件，如完成、错误等，以便在适当的时候停止爬虫。 在实际使用中，我们还需要关注以下几个方面： - **异常处理**：网络爬虫过程中可能会遇到各种异常，如网络错误、超时、服务器返回错误等，因此需要对这些异常进行适当的处理。 - **重试机制**：对于失败的请求，可以设置重试策略，增加爬取的成功率。 - **反爬策略**：遵守网站的robots.txt规则，避免被目标网站封禁。 - **数据去重**：使用URL哈希或数据库记录已访问过的URL，防止重复抓取。 - **URL调度策略**：根据业务需求选择合适的URL调度算法，如广度优先、深度优先等。 Crawl4J作为Java爬虫的一个优秀选择，它的轻量级特性、多线程支持以及易于使用的API，使得开发人员能够快速地构建出高效的爬虫程序。通过理解并掌握Crawl4J的原理和使用方法，你可以更好地进行网页数据的抓取与分析，为各种数据分析和业务应用提供支持。

资源说明： 1、Test01类中有 @Test 启动函数；FromDemo.java表单对象；TableDemo表单对象； 2、 调整代码中指定的模板文件、对应输出文件目录； String templatePath = "D:/test11/template-new.docx"; String outPath = "D:/test11/newout1111.docx"; 模板内的占位符要求是${partya}报告变量的格式； 3、pom文件使用maven加载相关依赖即可运行；

内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在提升回归任务的预测精度，解决高维度数据处理问题，研究KAN网络的理论与应用，优化回归模型的训练与泛化能力，为实际应用提供有效的回归预测工具，并推动深度学习模型的创新发展。文中详细描述了KAN网络的模型架构，包括输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数和优化算法。同时，通过具体代码示例展示了数据准备与预处理、KAN网络模型构建和网络训练的过程。; 适合人群：具有一定编程基础，尤其是对MATLAB和机器学习感兴趣的科研人员、工程师以及高校学生。; 使用场景及目标：①用于处理高维数据和复杂非线性关系的回归预测任务；②提高回归模型的训练效率和泛化能力；③为金融、医疗、工程等领域提供高效的回归预测工具。; 其他说明：项目涉及的具体实现代码和完整程序可以在CSDN博客和下载页面获取，建议读者结合实际案例进行实践操作，并参考提供的链接以获取更多信息。

杰理JL701N原生SDK源代码, 可以适配杰理官方开发板。 可开发蓝牙TWS耳机、头戴式耳机、OWS耳机、降噪耳机等产品。 主要功能： 1. 支持TWS一拖二、BT模式、PC模式、LINEIN模式 2. 支持按键、LED、电源等可视化工具配置 3. 支持单麦、双麦、三麦通话降噪；支持OWS、HiRes、离线语音、关键词检测、空间音效、头部姿态检测等功能 4. 支持ble以及第三方通信协议开发 免费分享给有需要的朋友, 仅供技术学习交流等非商业性质的使用。如果这个资源对您有帮助, 请给5星好评哦

一维线性卡尔曼滤波，MATLAB代码

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB平台，利用长短期记忆网络（LSTM）与极端梯度提升（XGBoost）相结合进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在应对现代多变量时序数据的复杂性，通过LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，XGBoost则进一步利用这些特征进行精准回归预测，从而提升模型的泛化能力和预测准确性。文档涵盖项目背景、目标意义、挑战及解决方案，并提供了具体的数据预处理、LSTM网络构建与训练、XGBoost预测以及结果评估的MATLAB代码示例。; 适合人群：对时序数据分析感兴趣的科研人员、工程师及学生，尤其是有一定MATLAB编程基础和技术背景的人群。; 使用场景及目标：①适用于能源管理、交通流量预测、金融市场分析、医疗健康监测等多个领域；②通过LSTM-XGBoost融合架构，实现对未来时刻的精确预测，满足工业生产调度、能源负荷预测、股价走势分析等需求。; 其他说明：项目不仅提供了详细的模型架构和技术实现路径，还强调了理论与实践相结合的重要性。通过完整的项目实践，读者可以加深对LSTM和XGBoost原理的理解，掌握多变量时序预测的技术要点，为后续研究提供有价值的参考。

以下是一段关于合成孔径雷达经典成像算法CS（压缩感知）的MATLAB仿真代码，代码内容完整且注释详细。此代码无需验证，可以直接使用。代码结构简洁明了，易于理解。希望这份代码能够对有需要的朋友们提供帮助。 合成孔径雷达成像技术是一种利用雷达波对地球表面进行高分辨率成像的技术。它通过合成多个天线接收数据的方式，生成一个虚拟的大孔径天线，从而提高成像的分辨率。CS（压缩感知）算法是一种信号处理技术，它可以在信号采样率远低于奈奎斯特采样率的情况下，通过利用信号的稀疏性，从少量的采样数据中精确地重构出原始信号。将CS算法应用于合成孔径雷达成像，可以显著提高成像速度和降低数据处理的复杂度。 MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。MATLAB仿真代码是一种在MATLAB软件环境下运行的程序代码，它可以模拟合成孔径雷达的工作过程，帮助研究人员和工程师验证算法的正确性和性能。 在本文档中提供的MATLAB仿真代码，是基于CS算法的合成孔径雷达成像的实现。代码的主要内容包括了算法的具体实现步骤，以及必要的注释，帮助理解代码的设计思想和实现细节。通过这些代码，用户可以快速搭建起一个合成孔径雷达成像的仿真平台，并进行算法的验证和性能评估。 此外，压缩感知算法的应用不仅限于合成孔径雷达成像，它在图像处理、无线通信、地震数据处理等多个领域都有广泛的应用前景。使用MATLAB进行仿真可以快速验证算法的可行性，为进一步的实际应用和算法优化提供依据。 本仿真代码对于研究CS算法在合成孔径雷达成像领域的应用具有重要的参考价值，尤其对于那些希望在该领域深入研究的技术人员来说，是一份宝贵的资源。通过这些仿真代码，他们可以更加深入地理解算法的原理和实现过程，从而在实际工程应用中更好地解决遇到的问题。

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种利用雷达波进行远程成像的技术，它通过在飞行过程中不断发射和接收雷达信号来模拟一个大口径天线的效果，从而实现高分辨率的地面成像。这个压缩包提供的是一套完整的CS（Compressive Sensing，压缩感知）算法在MATLAB环境下的仿真代码，由作者精心整理，包含详尽的注释，可以直接运行使用。 CS理论是近年来在信号处理领域中的一项突破性进展，它允许在低于奈奎斯特定理所要求的采样率下重构信号，这对于数据量庞大的SAR成像尤其有优势。在SAR系统中，由于数据采集和处理的复杂性，CS可以显著减少数据存储和传输的需求，提高系统的效率。 在MATLAB中，这套代码可能包括了以下关键部分： 1. **数据生成**：这部分代码可能涉及创建SAR回波模型，包括目标场景、雷达脉冲序列以及相应的散射特性。通常会使用随机分布的点目标或更复杂的图像纹理来模拟实际的地形。 2. **压缩采样**：这部分实现了CS的核心思想，即非均匀随机采样。通过设计合适的测量矩阵，将原始信号映射到低维空间，从而降低采样需求。 3. **信号恢复**：使用优化算法（如梯度下降法、坐标下降法或者正则化方法如L1最小化）来恢复原始信号。这些算法试图找到一个信号，使得其经过测量矩阵变换后的结果与采样值最接近，同时满足信号的稀疏性约束。 4. **成像处理**：利用逆合成孔径雷达（ISAR）或者聚焦算法（如FMCW SAR或FFT-based SAR）将恢复的信号转换为图像。这些算法会考虑平台运动、多普勒效应等因素，确保图像的清晰度。 5. **性能评估**：可能包含了图像质量指标，如信噪比（SNR）、均方误差（MSE）等，用于评估重建图像的质量和算法的性能。 6. **可视化**：代码中可能包含了将原始图像、采样图像和恢复图像进行对比展示的部分，方便用户直观理解CS在SAR成像中的效果。 使用这套代码，研究人员或学生可以深入理解CS在SAR成像中的应用，进行算法的比较和优化，甚至开发新的压缩感知算法。同时，对于初学者，通过阅读和运行代码，可以快速掌握SAR成像的基本原理和CS理论。 这个压缩包为SAR成像技术的学习和研究提供了一套实用的工具，无论是在学术研究还是工程实践中，都能发挥重要的作用。代码的易读性和完整性使得用户能够快速上手，节省了大量自己编写和调试代码的时间，有助于更专注于问题本身的研究。

snr matlab代码FBPConvNet-Matlab 深度卷积神经网络解决成像逆问题 自述文件 在启动FBPConvNet之前，必须正确安装MatConvNet（）。 （对于GPU，它需要不同的编译。） 正确修改main.m和Evaluation.m文件中的matconvnet路径。 首先，下载2个链接； （1）预训练网络：，然后将此网络放入“ pretrain”文件夹中（2）数据集：只需将此数据与main.m放在同一文件夹中 使用main.m进行培训。 训练后，运行评估版.m以部署测试数据集。 *注意：仅提供幻像数据集（x20）。 SNR值可能与我们的论文略有不同。 *注意：这些代码主要在具有GPU TITAN X的Matlab 2016a上运行（体系结构：Maxwell） 联系人：Kyong Jin（）， 特别感谢Junhong Min（三星电子的高级研究员）提供了初始代码。