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自測(cè)試

  • Boost C++ Libraries 1.35.0

    Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個(gè)免費(fèi)的 C++ 的跨平臺函式庫集合,基本上應(yīng)該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸;他最大的特色在於他是一個(gè)經(jīng)過「同行評審」(peer review,可參考維基百科)、開放原始碼的函式庫,而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會的人開發(fā)的,同時(shí)部分函式庫的功能也已經(jīng)成為 C++ TR1 (Technical Report 1,參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標(biāo)準(zhǔn)了。 它的官方網(wǎng)站是:http://www.boost.org/,包含了 104 個(gè)不同的 library;由於他提供的函式庫非常地多,的內(nèi)容也非常地多元,根據(jù)官方的分類,大致上可以分為下面這二十類: 字串和文字處理(String and text processing) 容器(Containers) Iterators 演算法(Algorithms) Function objects and higher-order programming 泛型(Generic Programming) Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數(shù)學(xué)與數(shù)字(Math and numerics) 正確性與測試(Correctness and testing) 資料結(jié)構(gòu)(Data structures) 影像處理(Image processing) 輸入、輸出(Input/Output) Inter-language support 記憶體(Memory) 語法分析(Parsing) 程式介面(Programming Interfaces) 其他雜項(xiàng) Broken compiler workarounds 其中每一個(gè)分類,又都包含了一個(gè)或多個(gè)函式庫,可以說是功能相當(dāng)豐富。

    標(biāo)簽: Boost C++ Libraries

    上傳時(shí)間: 2015-05-15

    上傳用戶:fangfeng

  • 這是一個(gè)測試檔

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    標(biāo)簽: 這是一個(gè)

    上傳時(shí)間: 2015-12-22

    上傳用戶:wxxujian

  • 通過C#發(fā)送自定義的html格式郵件

    通過C#發(fā)送自定義的html格式郵件,支持pop3,需要自動發(fā)送報(bào)表,這個(gè)就很方便

    標(biāo)簽: html 發(fā)送 郵件

    上傳時(shí)間: 2016-07-27

    上傳用戶:tlango1o2o3

  • c#給目錄樹顯視自定義圖標(biāo)

    樓術(shù)描述項(xiàng):         (1).該項(xiàng)目中"我的電腦"是作者自定義的root節(jié)點(diǎn),沒有設(shè)定其路徑,所以BeforeExpand事件中會從它開始依次遍歷,但"我的電腦"會提示"沒有指定路徑".故需要if(e.Tag.ToString() != "我的電腦")判斷.同時(shí)"我的文檔"需要再次獲取其路徑,依次實(shí)現(xiàn)Add子節(jié)點(diǎn);         (2).同時(shí)在"我的文檔"和盤符中需要添加tNode.Nodes.Add("")加載空節(jié)點(diǎn)形成+號,如果沒有該+號,BeforeExpend事件不會被調(diào)用,子目錄無法獲取加載,在BeforeExpand事件調(diào)用TreeViewItems.Add加載其子結(jié)點(diǎn)需要e.Nodes.Clear();清除該結(jié)點(diǎn)的子目錄再加載.         (3).提供兩篇類似文章供大家學(xué)習(xí),經(jīng)過對比可以發(fā)現(xiàn):第一篇僅從驅(qū)動器(C盤)開始加載,所以BeforeExpend簡單展開子目錄即可,不需要判斷"我的電腦"和"我的文檔".第二篇含"桌面",因此需要判斷路徑:"C# TreeView磁盤文件,AfterSelect顯示加號-駱駝祥子" 和"Treeview樹狀顯示文件夾" .同時(shí)補(bǔ)充一篇很優(yōu)秀的文章供大家學(xué)習(xí)"WinForm應(yīng)用:ListView做圖像瀏覽"         (4).補(bǔ)充TreeView(樹視圖)事件:更詳細(xì)見"c# 樹狀視圖(TreeView類)".         事件 描述         AfterCheck 在選中節(jié)點(diǎn)復(fù)選框后引發(fā)         AfterCollapse 在折疊一個(gè)節(jié)點(diǎn)后引發(fā)         AfterExpand 在擴(kuò)展一個(gè)節(jié)點(diǎn)后引發(fā)         AfterSelect 在選中一個(gè)節(jié)點(diǎn)后引發(fā)         BeforeCheck 在選中節(jié)點(diǎn)復(fù)選框之前引發(fā)         BeforeCollapse 在折疊一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前引發(fā)         BeforeExpand 在擴(kuò)展一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前引發(fā)         BeforeSelect 在選中一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前引發(fā)         (5).補(bǔ)充兩個(gè)關(guān)于論壇討論"c#怎樣動態(tài)讀取資源文件里的圖片"和"在C#中怎么調(diào)用Resources文件中的圖片"         (6).在《C#典型模塊與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)大全》(清華大學(xué)出版社-丁士鋒)書中談到,出于對程序響應(yīng)性能考慮,它先加載盤符結(jié)點(diǎn),沒有使用遞歸一次性加載所有文件到樹狀列表中,代碼通過AfterSelect事件和FileSystemWatcher控件,監(jiān)聽加載.并使用線程池Task更新加載TreeView,希望大家去學(xué)習(xí).          總結(jié)         該篇通過TreeView加載了磁盤目錄路徑,并通過ImageList加載圖標(biāo).那么怎樣實(shí)現(xiàn)閱讀文件夾下文件,獲取其圖標(biāo)、文件大小、擴(kuò)展名等信息,并雙擊打開文件呢?下一篇將接著講述.最后希望該文章對大家有所幫助,文章中很多鏈接都可以供覺得有用的同學(xué)學(xué)習(xí),感謝上面提到的文章及書籍作者.同時(shí)如果文章中有錯(cuò)誤或不足之處請?jiān)?有問題或建議者亦可提出.希望尊重作者勞動果實(shí)勿噴.     

    標(biāo)簽: 目錄樹 自定義

    上傳時(shí)間: 2016-08-15

    上傳用戶:baobao9437

  • C++自寫String類

    C++自寫String類,使用動態(tài)數(shù)組存儲輸入的內(nèi)容,添加 拼接 格式化等

    標(biāo)簽: String

    上傳時(shí)間: 2020-06-12

    上傳用戶:lace520

  • 西門子自整定控制的C語言

    該文件為西門子上的PID控制,已經(jīng)成功移植,西門子PID程序(FB58)的C代碼帶自整定功能(當(dāng)你讀懂后你就能體會偉大的西門子過程控制的精妙以及STEP7命名的由來)

    標(biāo)簽: 自整定控制 C語言 PID控制 西門子

    上傳時(shí)間: 2022-06-09

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  • 使用STM32制作的自適應(yīng)濾波器,LMS算法實(shí)現(xiàn),C語言實(shí)現(xiàn)

    使用STM32制作的自適應(yīng)濾波器,LMS算法實(shí)現(xiàn),C語言實(shí)現(xiàn)

    標(biāo)簽: stm32 自適應(yīng)濾波器 C語言

    上傳時(shí)間: 2022-06-29

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  • 基于自適應(yīng)時(shí)頻分析方法的心音信號分析研究.rar

    心音信號是人體最重要的生理信號之一,包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究,內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號(NM)和房顫(AF)、主動脈回流(AR)、主動脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面: a)心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析,選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b)心音信號時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對心音信號進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析,結(jié)果表明:不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系,即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此,本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻(ATF)分析方法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號的時(shí)頻結(jié)構(gòu),其性能優(yōu)于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時(shí)頻分析方法,從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號分析。 c)心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann() Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時(shí)頻分析結(jié)果,提取8組特征數(shù)據(jù),通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化,且最易于分類的心音信號的2維特征向量,作為心音信號分類的特征向量。 d)心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點(diǎn)圖,研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法,同時(shí),基于分類的目的 性和可信性,本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法,建立了心音信號分類的支持向量機(jī)模型,選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本,對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時(shí)對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個(gè)心動周期進(jìn)行分類實(shí)測,分類精度分別為:NM、AF、MR的分類精度均為100%,而AR、AS均為95.83%,驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e)心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運(yùn)行平臺構(gòu)建,可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理,繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時(shí),利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接,實(shí)現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計(jì)功能;最后,通過對心音信號2維特征向量的分析,實(shí)現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實(shí)踐兩方面對心音信號進(jìn)行了深入的研究,主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號特征向量,根據(jù)心音信號特征向量組成的散點(diǎn)圖,建立心音信號分類的支持向量機(jī)模型,并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(jìn)行了分類研究,取得了較為滿意的分類結(jié)果,但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足,因此,今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號,進(jìn)一步提高心音信號分類精度,使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞:心音信號,小波降噪,非平穩(wěn)信號,心臟雜音,信號處理,時(shí)頻分析,自適應(yīng),支持向量機(jī)

    標(biāo)簽: 時(shí)頻 分析方法

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:weixiao99

  • 異步電機(jī)參數(shù)離線自整定及參數(shù)辨識研究.rar

    本文以異步電機(jī)參數(shù)離線自整定及參數(shù)在線辨識為對象,從理論分析,算法提出,仿真證明和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證四部分進(jìn)行了深入研究。 異步電機(jī)參數(shù)離線自整定及參數(shù)在線辨識技術(shù)的研究,為異步電機(jī)控制性能的不斷提高提供了保障,以使更好,更精確的控制方式能夠應(yīng)用到工程實(shí)際中去。 由于在工程中使用的電機(jī)和變頻器不一定能夠匹配,而需要在電機(jī)運(yùn)行之前由專業(yè)的工程師對變頻器作重新設(shè)置,此過程復(fù)雜,耽誤時(shí)間而且需要專業(yè)人員操作。 本文提出一套異步電機(jī)參數(shù)離線自整定算法,使用C語言編程,并在一臺2.2KW電機(jī)的硬件實(shí)驗(yàn)平臺上驗(yàn)證了該算法,實(shí)現(xiàn)了電機(jī)在運(yùn)行之前,變頻器自動測試出電機(jī)的基本參數(shù),為矢量控制等控制方式提供所需要的電機(jī)參數(shù)。 電機(jī)在運(yùn)行過程中,由于溫度等因素的影響,電機(jī)的參數(shù)會發(fā)生變化,影響電機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定性,所以要對電機(jī)參數(shù)做在線辨識。本文對異步電機(jī)參數(shù)在線辨識作了理論分析和方法總結(jié),為下一步工作打下基礎(chǔ)。 算法的實(shí)現(xiàn)需要相應(yīng)的硬件實(shí)驗(yàn)平臺,本文對硬件實(shí)驗(yàn)平臺作了詳細(xì)介紹,包括主電路的設(shè)計(jì)、IGBT的驅(qū)動保護(hù)電路設(shè)計(jì)、DSP數(shù)字控制器的設(shè)計(jì)。 本文還對文中提出的實(shí)驗(yàn)方法作了MATLAB/Simulink仿真,驗(yàn)證了該方法的可行性,對實(shí)驗(yàn)有指導(dǎo)意義。

    標(biāo)簽: 異步電機(jī) 參數(shù) 參數(shù)辨識

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:541657925

  • 自適應(yīng)回波消除器研究及其FPGA實(shí)現(xiàn)

    回波消除器廣泛應(yīng)用于公用電話交換網(wǎng)(PSTN)、移動通信系統(tǒng)和視頻電話會議系統(tǒng)等多種語音通信領(lǐng)域。在PSTN系統(tǒng)中,由于線路阻抗不匹配,遠(yuǎn)端語音信號通過混合線圈時(shí)產(chǎn)生一定泄漏,一部分信號又傳回遠(yuǎn)端,產(chǎn)生線路回波,回波的存在會嚴(yán)重影響語音通信質(zhì)量。本文主要針對線路回波進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了滿足實(shí)用要求的基于FPGA平臺的回波消除器。 首先,對回波產(chǎn)生原理和目前幾種常用回波消除算法進(jìn)行了分析,在研究自適應(yīng)回波消除器的各個(gè)模塊,特別是深入分析各種自適應(yīng)濾波算法和雙講檢測算法,綜合考慮各種算法的運(yùn)算復(fù)雜度和性能的情況下,這里采用NLMS算法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)回波消除器。針對傳統(tǒng)雙講檢測算法在近端語音幅度較低情況下容易產(chǎn)生誤判的情況,給出一種基于子帶濾波器組的改進(jìn)雙講檢測算法。 本文首先使用C語言實(shí)現(xiàn)回波消除器的各個(gè)模塊,其中包括自適應(yīng)濾波器、遠(yuǎn)端檢測、雙講檢測、非線性處理和舒適噪聲產(chǎn)生模塊。經(jīng)過仿真測試,相關(guān)模塊算法能夠有效提高回波消除器性能。在此基礎(chǔ)上,本文使用硬件描述語言Veillog HDL,在QuartusⅡ和ModelSim軟件平臺上實(shí)現(xiàn)各功能模塊,并通過模塊級和系統(tǒng)級功能仿真以及時(shí)序仿真驗(yàn)證,最終在現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Arrav,F(xiàn)PGA)平臺上實(shí)現(xiàn)回波消除系統(tǒng)。本文詳細(xì)闡述了基于FPGA的設(shè)計(jì)流程與設(shè)計(jì)方法,并描述了自適應(yīng)濾波器、基于分布式算法FIR濾波器、除法器和有限狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)過程。 根據(jù)ITU-T G.168標(biāo)準(zhǔn)提出的測試要求,本文塒基于FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)回波消除系統(tǒng)進(jìn)行大量主客觀測試。經(jīng)過測試,各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到或超過G.168標(biāo)準(zhǔn)的要求,具有良好的回波消除效果。

    標(biāo)簽: FPGA 回波 消除器

    上傳時(shí)間: 2013-06-18

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