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该文件包含ESP8266_HTTP-ONENET的代码。

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简介：
利用STM32和esp8266芯片，通过HTTP协议与onenet云平台建立连接，成功地将采集到的温湿度数据上传。同时，本地系统在OLED显示屏上实时呈现这些数据，该系统包含三个独立的程序：第一个程序负责添加串口通信功能，第二个程序则实现了DHT11传感器和OLED显示屏的集成，而第三个程序则完成了ESP8266模块与onenet云平台的连接。

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  • 该文件夹包含SST变换的Matlab代码
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    本文件夹收录了用于实现SST（Sure-Shot Transform）变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码，已亲测可用。程序为同步压缩变换，能够运行，并对时频分析有较好的处理效果。
     
  • RT-Thread STM32F103 OneNet NBIoT代码包RAR文件，STM32F103-OneNet-NB IoT
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    此RAR文件包含基于RT-Thread操作系统和STM32F103微控制器的一套代码资源，用于实现OneNet平台上的NBIoT通信功能。 OneNET NB-IoT V2.1 开发板采用高性能 ARM Cortex-M3 32 位微处理器 STM32F103RET6，并搭载中移物联网公司自主研发的 M5310 NB 模组，该模组内嵌 OneNET 的接入协议（包括 CoAP 和 LwM2M 协议）。开发板外围配备了多种传感器和外设资源，如 SHT20 温湿度传感器、ADXL345 三轴加速度传感器、BH1750FVI 光照传感器以及 BMP180 气压传感器。此外，还包含 LED 指示灯、蜂鸣器及按键等组件。 MCU 使用的是 STM32F103RET6 微控制器，主频为 72MHz，并具有 512KB 的 Flash 和 64KB 的 RAM。本章节旨在帮助需要在 RT-Thread 操作系统上使用更多开发板资源的开发者进行配置和操作。 通过 ENV 工具对 BSP 进行配置，可以开启更多的板载资源并实现更高级的功能。此 BSP 提供了 MDK4、MDK5 和 IAR 等多种工程支持，并且兼容 GCC 开发环境。以下以使用 MDK5 开发环境为例，介绍如何将系统运行起来。
     
  • MATLAB代码续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 该文件夹包含我的本科毕业论文代码...
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    本文件夹收录了作者为撰写本科毕业论文而编写的MATLAB代码，专注于通过反应扩散机制探索图案形成过程。 该文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。其中schnackenberg_final.edp是一个FreeFEM++文件，它实现了Schnackenberg反应扩散系统，并采用分数步长法进行时间推进。随后利用时间推进后的最终稳态作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件，在这种情况下解决方案迅速收敛且能够确认已达到稳定状态。 我还编写了一些MATLAB脚本用于对来自schnackenberg_final.edp文件中的雅可比矩阵（J）实施对角化处理。其中，JStar是基于对称适应性基础上计算出的雅可比行列式；而RMatrix则构建了一个矩阵R使得 JSTAR=RJR 成立，以实现向对称适应基础转换的目的。 为了建立这个矩阵 R，我们需要应用一些群表示理论的知识。对于更详细的解释，请参阅“在存在对称性情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”文档；该论文曾在班加罗尔TIFR-CAM的2014年有限元会议计算PDE会议上进行过介绍。
     
  • BPMN.rar，包含BPMN代码的文件
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    BPMN.rar包含了用于业务流程建模与 notation（BPMN）的标准代码和资源，适用于设计和优化企业内部的工作流。 bpmn.rar 包含自定义右侧节点样式的BPMN代码文件以及自定义左侧节点内容的代码文件。
     
  • MATLAB中最简单的贝塞尔曲线代码 - 包含可拖动控制点的软件包: 该软件包包括...
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    这款MATLAB软件包提供了一种简便的方法来生成和操作贝塞尔曲线。它包含一系列易于使用的函数，支持添加、移动和删除用于定义曲线形状的关键控制点。此工具非常适合初学者快速上手贝塞尔曲线的应用开发与可视化研究。 MATLAB中最简单的代码用于交互式贝塞尔曲线（IBC）软件包包括一个图形实用程序来处理Bezier曲线的控制点，并展示在调整这些点位置时如何实时更新绘制出的曲线。此互动界面向用户呈现了一个带有坐标轴的窗口，其中显示了一组用于试验的Bezier曲线控制点。放置好初始点之后，系统会逐步生成Bezier曲线图示；一旦完成设置后，可以通过拖拽的方式移动和重新定位这些控制点。当在任一节点上按下鼠标左键并将其拖动到新位置时即可实现调整。 从编程者的角度来看，此案例展示了如何利用MATLAB事件处理程序、面向对象的编程（OOP）以及涉及轴元素的基本拖放技术来创建交互式用户界面。对于初学者来说，最简单的使用方法是运行“callObjDeCaste.m”文件以修改初始控制点集合或者直接调用“DeCasteObj”，后者将采用预设的一组控制点开始演示。 此示例代码由杜基奥·穆格纳尼于2021年发布，并在MATLAB中央文件交换平台上可以找到。
     
  • NN_Project: 该项目包含了一些神经网络代码
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    NN_Project是一个包含了多种神经网络实现方式的代码库，旨在为学习和研究提供便利。无论是深度学习新手还是经验丰富的开发者，都能从中受益匪浅。 NN_测试项目包含了一些神经网络的代码。请将此存储库克隆到Windows中的E：/ GitCode / 神经网络代码（C++）目录下。 该项目包括以下内容： - 感知器 - BP（反向传播） - 卷积神经网络 - 线性回归（梯度下降，最小二乘法） - 朴素贝叶斯分类器（性别分类） - Logistic回归（梯度下降，批量/小批量） - KNN（K最近邻居，分类） - PCA（主成分分析） - 单隐藏层网络（两个类别） - 决策树算法CART 此外还包括了在C++中实现的数学公式： - 线性代数：转置、行列式、伴随矩阵、逆矩阵 - 范数（向量和矩阵） - 特征值/特征向量（实对称矩阵） - SVD（奇异值分解） - 伪逆 - 迹 统计功能： - 均值，方差，标准差 - 协方差矩阵 激活函数实现包括： - Logistic sigmoid - Softplus - ReLU (线性整流单元) - LeakyReLU (泄漏的线性整流单元) - ELU（指数线性单位） - softmax函数
     
  • GUI_Simulink_Scope: 该文件包含guide_simulink_sfunction接口，内容较为简单...
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    本文件提供了GUIDE与Simulink S-Function接口的基本实现方法，通过简单的示例帮助用户理解如何在MATLAB环境中集成图形界面和仿真模型。 该文件包含一个名为 `guide_simulink_sfunction` 的接口，这是一款简单易用的应用程序。主要目的是解决一位学生提出的疑问：“如何在 GUI 界面中实时显示 Simulink 结果，并超越 Simulink 自身的边界？”GUI（即 `simulink_gui_interface`）非常简洁，它调用了名为 `simulink_model.mdl` 的 Simulink 模型。该模型进一步利用 S 函数 (`sfun.m`) 来绘制数据。 我尽量简化了这个例子以使其更容易被更多人理解与应用。值得注意的是，在从 Simulink 直接运行 `simulink_model.mdl` 时，相比通过接口本身（即 `simulink_gui_interface`）来执行模型的仿真所需的时间要长一些！ 若需启动该程序，请在 MATLAB 工作区中输入：`simulink_gui_int`。
     
  • 该软件包包含了执行Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP和DnCNN算法的代码
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    本软件包提供了一系列先进的信号处理与图像恢复算法的实现代码，包括Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP及DnCNN，助力科研人员高效开展相关研究工作。 此软件包包含运行 Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP 和 DnCNN 算法的代码，并且还包括使用 SURE 损失训练 Learned D-AMP、DnCNN 和 Deep Image Prior U-net 的代码。 主要内容包括以下脚本： 1. CS_1D_Demo.m：此脚本利用基于 Haar 小波稀疏性的 (V)AMP 以及 NLM-(V)AMP 方法来恢复压缩采样的一维信号。 2. CS_Imaging_Demo.m：使用 D-AMP 恢复压缩采样的图像。 3. CS_Imaging_Demo_DVAMP.m：利用 D-VAMP 来处理和恢复经过压缩的图像样本。 4. CS_Imaging_Demo_LDAMP.m：采用 L(V)AMP 方法来对压缩采样进行信号重建工作。 5. CPR_Imaging_Demo.m：使用 D-prGAMP 技术执行压缩相位检索。 以上是主要功能脚本列表，每个脚本都针对不同的应用场景和算法需求提供相应的解决方案和技术支持。
     
  • 包含图标工具栏代码的RAR文件
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    这是一个包含了特定图标和工具栏代码的RAR压缩文件，适用于需要这些资源进行网站或软件开发的设计者和技术人员。 在IT领域特别是软件开发过程中，用户界面（UI）的设计至关重要，因为它直接影响到用户的使用体验。一个清晰且直观的工具栏可以显著提升应用的操作便捷性。“带图标的工具栏”是用户界面设计中的常见元素之一，它将各种功能以图标的形式展示出来，使用户能够快速识别并执行操作。 下面我们将深入探讨带图标的工具栏的设计原则、实现方法以及相关技术： ### 1. 设计原则 - **一致性**：图标应与行业标准保持一致。例如保存通常使用磁盘图标，撤销则用箭头表示等，以便于用户能够快速理解其含义。 - **清晰度**：图标的风格需要简洁明了，在小尺寸下也需确保可识别性。 - **可用性**：每个图标对应一个明确的功能，避免产生混淆或误导用户的情况出现。 - **视觉平衡**：工具栏中的所有图标应保持统一的样式和大小，以维持界面的整体美观度。 - **反馈机制**：点击图标后应当提供相应的视觉反馈，让用户知道操作已被接收。 ### 2. 实现方法 实现带图标的工具栏需要先设计符合上述原则的图标。可以使用Adobe Illustrator、Sketch等专业图形软件进行创作。在代码层面，则可以根据不同的开发平台选择合适的编程语言和技术栈来完成这一任务。 - **Web前端**：利用HTML `
     
  • ICA与FastICA，包含实验代码的源文件
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    本项目提供ICA（独立成分分析）和FastICA算法的实现及配套实验代码。旨在通过Python等语言的实际操作，帮助学习者深入理解信号处理中的盲源分离技术，并应用于实际问题中。 ICA（独立成分分析）和fastICA是常用的数据处理技术，在实验中通常会使用相应的语言源文件来实现这些算法。