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通过编译，程序直接运行，采用MATLAB和6层小波分解。

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简介：
该程序采用MATLAB的小波分解技术，具体为6层的分解，并以编译后的.m文件形式提供，可以直接执行运行。我们期望此程序能够为您提供有益的协助。

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    本项目提供一套解析RTCM数据的代码，适用于卫星导航系统。经编译即可执行，便于开发者快速集成和应用RTCM相关功能。 上传的代码是RTKLIB的一部分源码，编译后即可运行。
     
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    本项目采用STM32F103微控制器结合AM2320传感器实现环境温湿度数据采集，提供可以直接编译和运行的代码，适用于物联网及智能家居应用。 使用STM32F103与AM2320传感器进行温湿度采集，并通过IIC总线通信。程序可以直接编译运行，且支持将温湿度结果通过串口打印出来。此外，利用嘀嗒定时器（systick）实现精确定时功能。
     
  • 利用Eclipse编译和运行MapReduce程序.doc
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    本文档详细介绍了如何使用Eclipse集成开发环境来编写、编译及执行Hadoop MapReduce程序，适合初学者快速入门。 该文档的目录如下： 1. 实验目的 2. 实验环境 3. 实验步骤 3.1 安装eclipse 3.2 安装Hadoop- Eclipse Plugin 3.3 配置Hadoop-Eclipse Plugin 3.4 在Eclipse 中操作HDFS中的文件 3.5 在Eclipse 中创建MapReduce项目 【使用Eclipse编译运行MapReduce程序】 MapReduce是Google提出的一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。在Hadoop生态系统中，它被广泛应用于处理和生成大数据。通过与流行的Java集成开发环境Eclipse结合，并安装相应的插件，可以方便地编写、调试和运行MapReduce程序。 ### 实验目的 1. 学习如何使用Eclipse在Ubuntu或CentOS系统上开发MapReduce程序。 2. 掌握在Hadoop 2.6.0环境下利用Eclipse创建和执行MapReduce项目的方法。 3. 理解并掌握Eclipse与Hadoop的集成，提高编程效率。 ### 实验环境 - 操作系统：Ubuntu或CentOS - Hadoop版本：2.6.0（伪分布式） - 开发工具：Eclipse Mars 1 - 插件：Hadoop-Eclipse Plugin ### 实验步骤 #### 安装Eclipse 在Ubuntu中，可以通过软件中心直接安装。而在CentOS中，则需要从官方网站下载对应版本的Eclipse IDE for Java Developers，并使用`tar`命令解压到指定目录。 #### 安装Hadoop-Eclipse Plugin 从GitHub或其他源获取`hadoop2x-eclipse-plugin`文件包，将该插件复制至Eclipse的plugins目录下。运行相关命令使新安装的插件生效。 #### 配置Hadoop-Eclipse Plugin 确保所有必要的服务（如DataNode、NameNode和ResourceManager）都在启动状态中。在Eclipse内配置完成后，可以通过DFS Location视图直接访问HDFS文件系统。 #### 在Eclipse中操作HDFS中的文件 使用该插件浏览并上传或下载HDFS的文件，这对于开发和调试MapReduce程序非常有用。 #### 创建新的MapReduce项目 创建一个新的Java项目，在其中编写如WordCount这样的经典示例代码。在编程阶段，开发者需要定义map函数来处理输入数据，并生成键值对；reduce函数则负责将具有相同键的数据进行聚合操作。 ### 查看HDFS文件系统数据的三种方法 1. 使用`hdfs dfs -ls `等命令行工具查看根目录下的文件和目录。 2. 通过Eclipse内嵌的插件访问并浏览HDFS中的内容。 3. 访问NameNode节点上的Web界面，通常位于50070端口，以检查文件系统状态及数据分布情况。 ### 知识点详解 - **MapReduce编程模型**：该模式通过map函数将输入数据分割成独立的键值对，并由reduce函数进行聚合操作。这一过程广泛应用于大数据处理和分析任务。 - **Hadoop-Eclipse Plugin**：提供图形化界面，允许开发者直接在Eclipse中操作HDFS及部署MapReduce程序至集群环境。 - **伪分布式模式**：通过一台机器模拟多节点的Hadoop集群配置，适用于开发与测试阶段使用。 通过本实验，学习者将能够掌握如何利用Eclipse和相关插件进行高效的MapReduce编程，并深入了解其工作原理。这为后续的大数据处理项目奠定了坚实的基础。
     
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