Barika项目管理软件 Java Spring MVC Web应用程序 本地公司需要一个新工具来管理当前正在开发的多个项目。主要思想是允许项目负责人跟踪和管理项目，任务和团队成员。 项目技术文件 介绍 开发团队：Guillermo Barros，Luc Anthony 审稿人：Hamit Pena 概述 本文档说明了如下所示的Barika项目管理软件的主要结构和设计。 语境 Barika是基于Java（Spring MVC）的Web应用程序，旨在帮助需要新工具来管理多个项目，任务和团队成员的本地公司。 该工具将由公司中的不同团队使用，其中包括管理员，项目经理和团队成员。 每个项目应由管理员创建并分配给项目经理。 项目经理将创建任务并将其分配给团队成员。 目标与非目标 用户驱动的项目影响。 对于非目标，我们清楚地描述了我们不会仅仅为了让所有人都在同一页面上而解决的问题。 该项目的目

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Agilent 34401A型电压表可由串口将测量的数据实时传至电脑，本程序可以控制采集时间，以及停止时间。适合测量重复性等长时间的试验，实现无人化自动实验。在运行前需要到Agilent官方网站下载连接控件。

文中针对传统的思政教学课程枯燥乏味，形式单一，且教学成果不理想的问题，结合现代网络信息技术以及当代学生的学习特点，分析并开发了基于MVC架构的课程网络教学系统。该系统采用MVC模式作为整个网络教学系统的体系架构，以ASP.NET 2作为系统的编程框架。同时结合SQL Server 2005作为该系统的数据库，并选择Microsoft Visual Studio 2010 作为系统开发工具。该系统充分发挥信息技术的优势，让学生以一种全新的形式学习思政课程，不仅激发了学生自主学习的热情，同时减轻了教师的教学负担，提高了教学效率。经过试验验证，该系统功能稳定。

为了使说话人识别系统在语音较短和存在噪声的环境下也具有较高的识别率, 基于矢量量化识别算法, 对提取的特征参数进行研究。把小波变换与美尔频率倒谱系数(MFCC )的提取相结合, 并将改进后的特征与谱质心 特征进行了组合, 建立了一种美尔频率小波变换系数+ 谱质心(MFWTC+ SC) 的新的组合特征参数。经实验表明, 该 组合特征可以有效地提高说话人识别系统的性能。

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针对传统的井下瓦斯监测因采用人工检测方式而导致非实时性及易出错等问题,结合井下生产环境复杂、传输距离长、监测范围广的特点,提出了一种基于CAN总线的煤矿瓦斯与环境监测系统的设计方案。该系统以AT89S52单片机为下位机系统核心,利用单总线及多传感器技术对井下温度、风速、瓦斯浓度等多种环境参数进行自动监测,并通过CAN总线将数据实时传送给上位机。实验结果表明,该系统具有较高的稳定性、可靠性和抗干扰能力。

当无限脉冲响应(IIR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时,传统的最小平均 P-范数(LMP) 算法的解会出现较大偏差,而整体最小平均 P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题 。为此提出一种适用于自适应 IIR滤波的递归整体最小 P-范数(IIR RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于 P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度 。仿真结果表明,IIR RTLP算法比 TLMP算

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