语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码，首先进行简单介绍。 参考我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

基于matlab的定点FFT算法实现，详细看文章说明

挪威船级社DNV定点系泊装置认证标准DNV-OS-E301

完全无需费用下载即可使用的google地图软件桌面版，可用于地图经纬度定点预勘测，对于需要的很有用哦！

将4kHz的浮点计算代码优化成了12kHz的定点计算代码，运行周期在80us以内，能够稳定运行。定点化的基本思路是将浮点数先放大一定的倍乘系数，并转换成32位整型的定点数，进行定点乘除法，再将结果还原回去，从而大大节省计算时间。倍乘系数一般取2的次方数，这样在还原的时候只需使用右移位即可代替除法操作进行倍除，从而节省一定的时间。定点化的难点在于，你不知道哪个变量该放大多少倍，太小会损失计算精度，太大会导致数据溢出，一般需要进行事先合理的评估以及实际上电试验。函数的定点化最好按先后顺序来，每转换完一步就验证一遍，确保万无一失。一般程序无法正常运行基本都是数据溢出导致的，这时需将倍乘系数调小一点。一些常量的计算不必放在循环里浪费计算资源，可以在初始化过程就先计算出来。另外，一些系数可以结合在一起，如ADC采样的电压需要乘以一个电流系数，这个电流系数就可以和PID参数合并（相乘），同样在初始化时就可以计算确定下来，省去多次乘法运算的步骤。定点化后，PID的控制量的目标输入量也需要根据你的设计进行调整，扩大相应的倍数。SVPWM的输出也可以直接设计成PWM比较值的范围，而不是占空比的形式。

⒉定点数格式的选择 定点格式表示数的范围和数据的精度是确定的。表示数的范围越大，数据的精度越低，也就是说，数的范围与精度是一对矛盾。对16位的数据来说，动态范围最大的格式为整数Q.15，精度（或分辨率）最高的格式为Q15。 定点格式的选择实际上就是根据Qm.n表示方法确定数据的小数点位置。

UE 鼠标操作，定点旋转 平移

选择三维空间中一段封闭圆作为第三关节目标轨迹，生成多个离散轨迹点，利用Rodriguez公式求得机械臂末端在基坐标系下的齐次变换矩阵，再利用逆运动学求解得到每个

分析了FFT算法的原理,并利用DSPBuilder建立了输入为8点基- 2FFT算法的基本模型,在Simulink和QuartusⅡ中分别进行了仿真,并将仿真结果与Matlab仿真值进行了比 较,实现了8点实序列FFT算法.基于DSPBuilder的FFT算法设计简单,可以重复使用,大大提高了设计效率.

一款好用的寻路插件，你可以自己选择路径和方式寻路