编写一个程序，根据输入节点的权值，建立哈夫曼树并实现哈夫曼编码，同时输出哈夫曼编码

该文档详细的讲述了如何在Qsys上定制自己的IP核，和对如何写一个好的IP核代码进行了介绍。

电脑通过注册表方法禁用USB接口后，可通过双击本注册表文件，可以迅速实现开启USB接口，刷新即可无需重启。

如果电脑需要禁用USB接口，一般情况需要通过软件来实现，其实不用那么麻烦，通过双击注册表文件方法，可以迅速实现禁用、开启USB接口，刷新即可无需重启。

于耳垂．实验期间受试者安静地坐在一张椅子上，放松身体，集中注意力，尽可能减少眨眼及肢体运动． １．３　用户界面 实验分为训练过程和测试过程．训练期的用户界面，如图１所示．界面可分为两个部分：３×４的字 母矩阵、目标字符．测试期的用户界面，如图２所示．界面可分为４个区：一级选择的字母刺激区（Ⅰ）、二 级选择的候选汉字刺激区（Ⅱ）、目标拼音区（Ⅲ）、目标汉字区（Ⅳ）．一级选择的字母刺激区按３×４矩阵 排列，由２６个 英 文 字 母、两 个 标 点 符 号（“，”、“．”）和 两 个 功 能 键（“Ｅｎｔｅｒ”———一 级 选 择 完 毕 确 认， “×”———删除）组成；二级选择的汉字刺激区里包含了一级选择的字母对应最常见的１１个汉字和一个 候选字换页功能键（“Λ”———将候选字区换成下一页的候选字）；目标拼音区包含了一级选择得到的目 标拼音；目标汉字区含有二级选择得到的汉字（图１）．系统处在二级选择期，此时一级选择的刺激区不 会消失，处于静止状态，在一定程度上可以使界面更加直观明朗，使用更加方便． 　　图１　训练期的用户界面 图２　测试期的用户界面　 Ｆｉｇ．１　Ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｒａｉｎｉｎｇ　ｐｅｒｉｏｄ　 Ｆｉｇ．２　Ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｎ　ｔｅｓｔ　ｐｅｒｉｏｄ １．４　实验过程 图３　中文输入系统的实验流程图 Ｆｉｇ．３　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｄｉａｇｒａｍ　ｕｓｉｎｇ Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｉｎｐｕｔ　ｓｙｓｔｅｍ 整个实验进行６ｄ，前３ｄ是训练期，后３ｄ是测试期，实验过 程如图３所示．训练期，训练开始后，３ｓ的 准 备 时 间．屏 幕 左 上 方 给出目标字母．然后字母矩阵开始单个单元随机闪烁，每个单元都 重复了１０次后进入下一个字母的训练，直到训练字符数达到设定 值退出，受试者每天训练３０个字母． 测试期，实验开始有３ｓ的准备时间．界面上的１２个按键随机 闪烁一次称为一 个Ｒｕｎ，１２个 按 键 都 闪 烁 完 一 次 称 为 一 个 Ｔｒｉ，ｎ 次Ｔｒｉ后，调用数据处理模块后的结果，查看是否为“Ｅｎｔｅｒ”功能按 钮，这一个过程称为Ｅｐｏｃｈ．如果不是“Ｅｎｔｅｒ”功能按钮，显示出与 这个结果相关 联 的 候 选 字，继 续 下 一 个 字 母 的 选 择；如 果 是“Ｅｎ－ ｔｅｒ”功能按钮则 进 入 二 级 选 择 状 态，得 到 的 候 选 字 群 随 机 闪 烁，ｎ 次Ｔｒｉ后，调用数据处理模块的结果，并将结果显示在用户界面左 下角． 一个中文字被成功选 择 之 后，返 回 进 入 到 了 下 一 个 中 文 字 环 节，直到达到了事先设定好的字 数，则 退 出 系 统．一 个 中 文 字 的 整 个过程，如图４所示． 图４　测试阶段整体流程 Ｆｉｇ．４　Ｗｈｏｌｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｅｓｔｉｎｇ　ｐｈａｓｅ 测试阶段的打字数设定为７个，且为“华侨大学欢迎你”，当字数达到设定值时，系统自动退出．单个 字符闪烁刺激的正确率高于以行列闪烁［６］，系统采用单字符闪烁刺激．参考刺激间隔时间对系统性能的 ０７２ 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）　　　　　　　　　　　　　　２０１５年

matlab如何用代码拟合幂函数选择性峰推断：在局部最大值处对原始和标准效应量的无偏估计 此处的代码可用于计算峰值位置的偏差，适合大数据分析和模拟，以及从以下位置获得的论文中复制所有数据：。 请随时在您自己的工作中使用此存储库中的所有代码，但是，如果您愿意，请引用我们的论文，并提供指向该存储库的链接。 目录 介绍 神经影像质量单变量分析中的空间信号可以通过多种方法来表征，但是一种广泛使用的方法是峰推断：识别信号中的峰。 峰的位置和幅度提供了有用的激活摘要，并且定期进行报告，但是，这些幅度反映了选择偏差，因为这些点都已超过阈值，并且是局部最大值。 在此工具箱中，我们提供了重采样方法来估计和纠正此偏差，以便估计原始单位的变化以及用Cohen d和部分R2测得的标准化效应量。 我们的方法的细节和性能可以在我们的论文中找到：选择性峰推断：在局部最大值处对原始和标准效应量的无偏估计。 在那里，我们使用大量开放数据集评估了我们的方法，并讨论了如何将校正后的估计值用于进行功效分析。 资料夹结构 偏差计算 该文件夹包含用于实现自举，循环推断和数据拆分的函数，以计算均值，Cohen d以及通用线性模型的

让你明白步进电机的工作原理以及如何用C语言编程驱动。

如何用MATLAB和SIMULINK开发自动驾驶系统

下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like 通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。 如下： 读取图片 只需要给出待操

舵机概述 舵机最早出现在航模运动中。在航空模型中，飞行机的飞行姿态是通过调节发动机和各个控制舵面来实现的。举个简单的四通飞机来说，飞机上有以下几个地方需要控制： 1.发动机进气量，来控制发动机的拉力（或推力）; 2.副翼舵面（安装在飞机机翼后缘），用来控制飞机的横滚运动; 3.水平尾舵面，用来控制飞机的俯仰角; 4.垂直尾舵面，用来控制飞机的偏航角; 遥控器有四个通道，分别对应四个舵机，而舵机又通过连杆等传动元件带动舵面的转动，从而改变飞机的运动状态。舵机因此得名：控制舵面的伺服电机。 不仅在航模飞机中，在其他的模型运动中都可以看到它的应用：船模上用来控制尾舵，车模中用来转向等等。由此可见，凡是需要操作性动作时都可以用舵机来实现。 舵机工作原理 一般来讲，舵机主要由以下几个部分组成， 舵盘、减速齿轮组、位置反馈电位计5k、直流电机、控制电路板等。 工作原理：控制电路板接受来自信号线的控制信号（具体信号待会再讲），控制电机转动，电机带动一系列齿轮组，减速后传动至输出舵盘。舵机的输出轴和位置反馈电位计是相连的，舵盘转动的同时，带动位置反馈电位计，电位计将输出一个电压信号