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DWM1000 上位机 官方无修改版，QT版本源码，需要使用ST 虚拟串口才可以用

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无线信道的路径损耗模型的仿真，具体为自由空间的损耗和正态阴影路径损耗模型

主要功能记录行走的步数，行走的时间根据录入的体重，步长可以计算出每天行走的历程，消耗的热量对每天行走的历程进行记录，并给出星级评价软件原理判断人是否处于行走中，主要从以下几个方面判断：人如果走起来了，一般会连续多走几步。因此，如果没有连续4-5个波动，那么就极大可能是干扰。人走动的波动，比坐车产生的波动要大，因此可以看波峰波谷的高度，只检测高于某个高度的波峰波谷。人的反射神经决定了人快速动的极限，怎么都不可能两步之间小于0.2秒，因此间隔小于0.2秒的波峰波谷直接跳过通过重力加速计感应，重力变化的方向，大小。与正常走路或跑步时的重力变化比对，达到一定相似度时认为是在走路或跑步

新闻发布系统，能够进行新闻的发布功能，实现简单页面的布局，对新闻能够进行增加，删除，更改和查询

该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定

世界地图省级shp格式底图，处理了西藏和印度争议的地区，符合我国政府对藏南地区的主张

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

利用MATLAB编写的各种炫丽的图片切换动画效果，内附将图像动画存储为GIF文件的程序，包括完整m文件及图片文件，经过多次调试可直接运行。原理及代码详细解释可参考本人博文。