fc = 1000; % 载波频率fs = 10000; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间序列Ac = 1; % 载波幅度fm = 100; % 基带频率Am = 1; % 基带幅度x = Am*cos(2*pi*fm*t); % 基带信号c = Ac*cos(2*pi*fc*t); % 载波信号% SSB调制ssb = hilbert(x).*exp(1i*2*pi*(fc*t-fm*t)); % SSB信号% SSB解调r = ssb.*exp(-1i*2*pi*(fc*t-fm*t)); % 解调信号f = fir1(100, 2*fm/fs); % 低通滤波器y = filter(f, 1, r); % 滤波后的信号% 绘制调制前后的信号波形subplot(4,1,1);plot(t,x);title('Baseband Signal');xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');subplot(4,1,2);plot(t,c);title('Carrier Signal');xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');subplot(4,1,3);plot(t,real(ssb));title('SSB Signal');xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');subplot(4,1,4);plot(t,y);title('Demodulated Signal');xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude'); 降低载波和基带信号在时间序列中的频率

时间: 2024-02-16 16:01:10 浏览: 171
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Bpsk 解调器：具有采样频率、载波频率和比特率的 2 级 PSK 解调器。-matlab开发

这段MATLAB代码演示了如何使用单边带（SSB）调制技术将基带信号转换为高频信号，并使用低通滤波器将其解调回原始基带信号。具体步骤如下： 1. 设置载波频率fc、采样频率fs、时间序列t、载波幅度Ac、基带频率fm和基带幅度Am。 2. 生成基带信号x和载波信号c。 3. 使用希尔伯特变换生成单边带（SSB）信号ssb。 4. 使用解调信号r将SSB信号解调回原始高频信号。 5. 使用fir1函数生成低通滤波器f。 6. 使用filter函数将解调信号y通过低通滤波器进行滤波，得到原始基带信号。 7. 绘制调制前后的信号波形，包括基带信号、载波信号、SSB信号和解调信号。 通过这种方式，可以将基带信号转换为高频信号，并通过解调回原始基带信号来降低信号在时间序列中的频率。
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1. **生成载波信号**：定义载波频率、幅度和相位，然后使用sincos或sin函数生成载波波形。 2. **生成信息信号**：可以是任意函数生成的波形，如矩形波、三角波或随机序列，代表要传输的信息。 3. **调幅**：将...
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数字信号处理实验：实验1－多种离散时间信号产生-1.doc

1. 掌握几种基本的离散时间信号（包括单位采样序列、单位阶跃序列、单频正弦序列、单频复指数序列、实指数序列等）。 2. 能够熟练利用 MATLAB 产生这些基本的离散时间信号。 3. 理解双音多频 DTMF 信号的原理。

fs = 10000; % 采样率 t = 0:1/fs:1; % 时间序列 Ac = 1; % 载波幅度 fc = 1000; % 载波频率 % 基带信号m(t) mt = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); % DSB调制 st = Ac * mt .* cos(2*pi*fc*t);请扩展以上MATLAB语言实现对DSB调制信号的相干解调，并作出图形。

t = 0:1/fs:1; % 时间序列 Ac = 1; % 载波幅度 fc = 1000; % 载波频率 % 基带信号m(t) mt = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); % DSB调制 st = Ac * mt .* cos(2*pi*fc*t); % 相干解调 ct = cos(2*pi*fc*t); % 解调...

% 定义采样频率和采样时长 fs = 5000; % 采样频率 T = 1; % 采样时长 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 % 定义载波频率和调制信号 fc = 1000; % 载波频率 fm = 100; % 调制信号频率 bw = 200; % 带宽 Ac = 1; % 载波幅度 Am = 0.5; % 调制信号幅度 m = Amcos(2pifmt); % 调制信号 % VSB模拟调制 b = fir1(50,[fc-bw/2,fc+bw/2]/(fs/2)); % 滤波器设计 s = Accos(2pifct).m - Acsin(2pifct).filter(b,1,m); % 数字化正交解调 f0 = fc; % 解调器本振频率 I = s.cos(2pif0t); % I路信号 Q = -s.sin(2pif0t); % Q路信号 fir = fir1(50, 2*fm/fs); % FIR低通滤波器 I_filtered = filter(fir, 1, I); % I路信号低通滤波 Q_filtered = filter(fir, 1, Q); % Q路信号低通滤波 envelope = sqrt(I_filtered.^2+Q_filtered.^2); %代码解释

1. 定义采样频率和采样时长，生成时间序列 t。 2. 定义载波频率 fc、调制信号频率 fm、带宽 bw、载波幅度 Ac 和调制信号幅度 Am，生成调制信号 m。 3. 设计一个带通滤波器 b，用于 VSB 调制。 4. 进行数字化正交解调...

dt=0.001; %时间采样频谱 Fs=100; fm=1; %信源的最高频率 fc=10; %载波中心频率 T=4; %信号时长 N=T/dt; %采样点个数 t=[0:N-1]*dt; %采样点的时间序列 wc=2*pi*fc;

其中，dt 表示采样时间间隔，Fs 表示采样频率，fm 表示信源的最高频率，fc 表示载波的中心频率，T 表示信号的时长，N 表示采样点个数，t 表示采样点对应的时间序列，wc 表示载波角频率。 根据这些参数，可以生成一...

% 定义采样频率和采样时长 fs = 10000; % 采样频率 T = 1; % 采样时长 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 % 定义载波频率和调制信号 fc = 1000; % 载波频率 fm = 100; % 调制信号频率 Ac = 1; % 载波幅度 Am = 0.5; % 调制信号幅度 m = Amcos(2pifmt); % 调制信号 % DSB模拟调制 s = Accos(2pifct).m; % 数字化正交解调 f0 = fc; % 解调器本振频率 I = s.cos(2pif0t); % I路信号 Q = s.sin(2pif0t); % Q路信号 fir = fir1(50, 2fm/fs); % FIR低通滤波器 I_filtered = filter(fir, 1, I); % I路信号低通滤波 Q_filtered = filter(fir, 1, Q); % Q路信号低通滤波 envelope = sqrt(I_filtered.^2+Q_filtered.^2); % 相干解调 % 绘图 subplot(3,1,1); plot(t, m); title('调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, s); title('DSB模拟调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, envelope); title('数字化正交解调结果'); xlabel('时间'); ylabel('幅度');具体的结果分析

首先定义了采样频率、采样时长、载波频率、调制信号频率、载波幅度、调制信号幅度等参数。然后生成了调制信号，并用调制信号对载波进行 DSB 调制，得到了 DSB 调制信号。接着，用数字化正交解调的方法将 DSB 调制...

clc; clear; close all; % 定义参数 fc = 2e3; % 载波频率 fs = 64 * fc; % 采样频率 T = 8 / fc; % 基带信号周期 Ts = 1 / (2 * fc); % 输入信号周期 B = 0.5 / T; % 基带带宽 BbTb = 0.5; % 3dB带宽 % 生成数字序列和基带信号 data = [0 0 1 0 1 0 1 0]; baseband = generate_baseband(data, fs, T); % GMSK调制 modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb); % 绘制调制后的波形 figure(1); t = 0:1/fs:length(modulated_signal)/fs-1/fs; plot(t, modulated_signal); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); title('GMSK调制波形00101010'); % 生成基带信号的函数 % 输入参数： % data: 数字序列 % fs: 采样频率 % T: 基带信号周期 % 输出参数： % baseband: 基带信号 function baseband = generate_baseband(data, fs, T) baseband = zeros(1, length(data) * fs * T); for i = 1:length(data) if data(i) == 0 baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = -1; else baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = 1; end end end % GMSK调制的函数 % 输入参数： % baseband: 基带信号 % fc: 载波频率 % fs: 采样频率 % B: 基带带宽 % BbTb: 3dB带宽 % 输出参数： % modulated_signal: 调制信号 function modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb) kf = B / (2*pi); % 调制指数 bt = 0:1/fs:length(baseband)/fs-1/fs; % 基带信号时间序列 gaussian = gausspuls(bt, B/(2*pi*BbTb), 2.5); % 高斯滤波器 baseband_f = filter(gaussian, 1, baseband); % 进行滤波 cumulative_freq = cumsum(baseband_f) / fs * kf; % 计算累积频偏 t = 0:1/fs:length(baseband_f)/fs-1/fs; % 调制信号时间序列 phasor = exp(1j*(2*pi*fc*t + 2*pi*cumulative_freq)); % 产生载波相位 modulated_signal = real(baseband_f .* phasor); % 进行相乘运算，得到调制信号 end % 自定义高斯滤波器函数 % 输入参数： % t: 时间序列 % B: 带宽 % alpha: 音频信号系数 % 输出参数： % g: 高斯函数 function gaussian = gausspuls(t, B, alpha) gaussian = (2 * pi * B * t) .^ alpha .* exp(-(2 * pi * B * t) .^ 2 / (2 * log(2))); end

代码中定义了载波频率、采样频率、基带信号周期等参数，并通过 generate_baseband 函数生成了基带信号。接着，通过 gmsk_modulation 函数对基带信号进行 GMSK 调制，得到调制信号。最后，绘制了调制后的波形。代码中...

% 定义采样频率和采样时长 fs = 1000; % 采样频率 T = 1; % 采样时长 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 % 定义载波频率和调制信号 fc = 100; % 载波频率 fm = 10; % 调制信号频率 Ac = 1; % 载波幅度 Am = 0.5; % 调制信号幅度 m = Am*cos(2*pi*fm*t); % 调制信号 % AM调制 s = (Ac+m).*cos(2*pi*fc*t); % 数字化正交解调 f0 = fc-fm; % 解调器本振频率 I = s.*cos(2*pi*f0*t); % I路信号 Q = s.*sin(2*pi*f0*t); % Q路信号 fir = fir1(50, 2*fm/fs); % FIR低通滤波器 I_filtered = filter(fir, 1, I); % I路信号低通滤波 Q_filtered = filter(fir, 1, Q); % Q路信号低通滤波 envelope = sqrt(I_filtered.^2+Q_filtered.^2); % 相干解调 % 绘图 subplot(3,1,1); plot(t, m); title('调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,2); plot(t, s); title('AM调制信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); subplot(3,1,3); plot(t, envelope); title('数字化正交解调结果'); xlabel('时间'); ylabel('幅度');输出载波信号，以及相应的结果分析

其中，定义了采样频率、采样时长、载波频率、调制信号频率、载波幅度、调制信号幅度等参数。接着，生成了调制信号和AM调制信号，然后用数字化正交解调的方法进行解调。解调过程中，用了一个FIR低通滤波器进行滤波，...

% 加载语音信号 [x, Fs] = audioread('D:\matlab\R2016b\bin\speech.wav'); % speech.wav是一个WAV格式的语音文件 x = x(:,1); % 取其中一个声道的数据 % 设置参数 f0 = 1000; % 基带信号频率为1kHz fc = 3000; % 载波频率为3kHz fs = 8*fc; % 采样率为8倍载波频率 T = 1/fs; % 采样周期 % 构造基带信号 t = 0:T:(length(x)-1)*T; % 时间序列 m = x'; % 语音信号，转置为行向量 bm = m.*cos(2*pi*f0*t); % 乘上余弦信号 % 模拟加上载波信号 c = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号 sb = bm.*c; % SSB信号 % 滤波 h = fir1(100, 2*f0/fs); % 低通滤波器 y = filter(h, 1, sb); % 滤波后的信号 % 解调 y_demod = y.*c; % 乘上载波信号 y_filtered = filter(h, 1, y_demod); % 低通滤波 y_down = y_filtered(1:fs/Fs:end); % 降采样 % 播放语音 soundsc(y_down, Fs); % 播放解调后的语音

这段代码是一个MATLAB程序，用于模拟...接着，程序对乘积信号进行滤波和解调，最终将解调后的信号降采样并播放出来。如果你在运行程序时遇到了错误，请提供具体的错误消息和上下文，以便我可以更好地帮助你解决问题。

基于以下代码生成解调代码% 设置参数 fs = 44100; % 采样频率 fc = 2000; % 载频频率 Tsym = 0.001; % 符号持续时间 Ts = 0.0001; % 采样间隔 M = 16; % 调制阶数 N = 64; % 子载波数 CP = 16; % 循环前缀长度 % 生成随机符号序列 data = randi([0 M-1],1,N); % OFDM 调制 symbols = ifft(data); % 添加循环前缀 symbols_cp = [symbols(end-CP+1:end) symbols]; % 将符号序列串行化 x = symbols_cp(:)'; % 生成载波信号 carrier = cos(2*pi*fc*(0:length(x)-1)/fs); % 信号叠加 x = real(x.*carrier);

% 采样频率 fc = 2000; % 载频频率 Tsym = 0.001; % 符号持续时间 Ts = 0.0001; % 采样间隔 M = 16; % 调制阶数 N = 64; % 子载波数 CP = 16; % 循环前缀长度 % 生成随机符号序列 data = randi([0 M-1],1,N); % ...

% 设置参数 alpha = 0.2; % 吸收系数 d = 10; % 传播距离 f = 1e6; % 超声波信号频率 fs = 16*f; % 采样率 fc = 4*f; % 载波频率 T = 1/fc; % 周期 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 采样时间序列 N = length(t); % 采样点数 A = 1; % 振幅 M = 64; % 星座大小 %生成64QAM调制信号 data = randi([0 M-1], [1, N/2]); constellation = qammod(data, M, 'gray'); signalI = real(constellation); signalQ = imag(constellation); signal = zeros(1, N); signal(1:2:end) = signalI; signal(2:2:end) = signalQ; %超声波信号衰减 attenuation = exp(-alpha*d); signal = signal*attenuation; %正交振幅调制 carrierI = cos(2*pi*fc*t); carrierQ = sin(2*pi*fc*t); modulatedI = signal.*carrierI; modulatedQ = signal.*carrierQ; %解调信号 demodulatedI = modulatedI.*carrierI; demodulatedQ = modulatedQ.*carrierQ; demodulated = demodulatedI + demodulatedQ; %误码率曲线 SNR = -10:2:20; ber = zeros(size(SNR)); for i = 1:length(SNR) noisyI = awgn(modulatedI, SNR(i), 'measured'); noisyQ = awgn(modulatedQ, SNR(i), 'measured'); noisySignal = noisyI.*carrierI + noisyQ.*carrierQ; noisyDemodI = noisySignal.*carrierI; noisyDemodQ = noisySignal.*carrierQ; noisyDemod = noisyDemodI + noisyDemodQ; noisyData = qamdemod(noisyDemod, M, 'gray'); [~, ber(i)] = biterr(data, noisyData); end %星座图 scatterplot(constellation) %调制后波形和解调后与原信号波形曲线对比图 figure subplot(311) plot(t, signal) title('原信号') subplot(312) plot(t, modulatedI) hold on plot(t, modulatedQ) title('正交振幅调制后信号') legend('In-phase', 'Quadrature') subplot(313) plot(t, signal - demodulated) title('解调后信号与原信号的差')data与noisyDatasize不一致怎么解决

在计算误码率时，需要将解调得到的数据与...noisyData = noisyData(1:length(data)); % 将noisyData的长度截断与data保持一致 [~, ber(i)] = biterr(data, noisyData); 这样就可以解决数据长度不一致的问题了。

利用matlab，设计一个程序，要求：低频频率为fd，载波频率为fc，频偏为fa，采样频率fs，利用方波相位调控的2FSK移频信号，其中，fs=20000，fa=11，t=0:1/fs:10

t = 0:1/fs:10; % 时间序列 % 生成方波调制信号 mod_signal = square(2*pi*fd*t); % 生成相位调制信号 phase_signal = 2*pi*fa*t; % 生成调制信号 fsk_signal = sin(2*pi*fc*t + mod_signal.*phase_signal); % ...

帮我逐句解释一下这段代码%生成m序列 周期为2^N-1 x1=0;x2=0;x3=1; m=350;%伪随机码的周期 for i=1:m y3=x3;y2=x2;y1=x1; x3=y2;x2=y1; x1=xor(y3,y1); %xor逻辑异运算 l(i)=y1; end for i=1:m M(i)=1-2*l(i); %将单极性m序列变为双极性m序列 end k=1:1:m; ym=fft(M,4096); %傅里叶变换 magm=abs(ym); fm=(1:2048)*200/2048; [c,d]=xcorr(M,'unbiased'); %xcorr计算互相关 %随机生成50位二进制比特序列，进行扩频编码 n=50;a=0; x_rand=rand(1,n); for i=1:n if x_rand(i)>=0.5 x(i)=1;a=a+1; else x(i)=0; end %大于等于0.5取1，小于0.5取0 end t=0:n-1; tt=0:349; L=1:7*n; y(L)=0; y=rectpulse(x,7); %利用矩形脉冲将序列扩展为350 s(L)=0; for i=1:350 %扩频后，码率变为100/7*7=100 s(i)=xor(L(i),y(i)); end tt=0:7*n-1; %对扩频前后信号进行BPSK调制，观察其时域波形 %BPSK调制采用2Khz信号cos(2*2000*t)作为载波 fs=2000; %载频频率 fc=100000 %采样率 T=1/fs; ts=0:0.00001:3.5-0.00001;%为了使信号看起来更光滑，作图时采样频率为100kHz,ps=cos(2*pi*fs*ts) s_b=rectpulse(s,1000); %将冲激信号补成矩形信号 s_bpsk=(1-2.*s_b).*cos(2*pi*fs*ts);%扩频后信号BPSK调制时域波形，(1-2.*s_b)是1，-1序列 s_bb=rectpulse(x,7000); s_bpskb=(1-2.*s_bb).*cos(2*pi*fs*ts);%无扩频信号BPSK调制时域波形

其中，采用cos(2*2000*t)作为载波，fs=2000为载波频率，fc=100000为采样率，ts设置了一个时间范围，使用rectpulse函数将信号补成矩形信号，并使用(1-2.*s_b)对信号进行BPSK调制，得到扩频后信号的时域波形。...

fc=1000; T=5;%时宽，时间总长 B=10;%带宽 fs=100;%采样频率 Ts=1/fs;%采样时间间隔 N=T/Ts;%采样点个数 k=B/T;%调频斜率 t=linspace(-T/2,T/2,N); L_FM=exp(1i*(2pifct+0.5pikt.^2)); figure; subplot(211); plot(t,L_FM);title('LFM信号时域波形');xlabel('时间/s');ylabel('幅度'); Y=fftshift(fft(L_FM)); f=linspace(0,fs,N); subplot(212); plot(f,abs(Y));title('LFM信号频谱');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度'); figure; f0=2e9; Fc=cos(2pif0*t); subplot(311); plot(t,Fc); title('载波信号时域波形');xlabel('时间/s');ylabel('幅度'); subplot(312); st=L_FM.*Fc; plot(t,st); title('调制后信号的时域波形');xlabel('时间/s');ylabel('幅度'); st_fft=fftshift(fft(st)); ft=linspace(0,f0,N); subplot(313); plot(ft,abs(st_fft));title('调制后信号频谱');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');接下来如何对st进行解调，使st恢复成L_FM信号？

% 本地正弦信号的采样频率，一般取载波频率的10倍 t_local=linspace(-T/2,T/2,N*10); % 本地正弦信号的时间序列 phi=-2*pi*f0*t_local; % 本地正弦信号的相位 local_signal=cos(phi); % 本地正弦信号 2. 将...

n=1024;fs=n; %设取样频率fs=1024Hz s=320*pi; %产生调制信号m(t) i=0:1:n-1; t=i/n; t1=(t-1/7).^2;t3=(t-3/7).^2;t4=(t-4/7).^2; t6=(t-6/7).^2; m=exp(-s*t1)+exp(-s*t3)+exp(-s*t4)+exp(-s*t6); %产生调制信号 c=cos(2*pi*100*t); %产生载波信号 载波频率fc=100Hz x=m.*c; %正弦波幅度调制(DSB) y=x.*c; %解调 wp=0.1*pi;ws=0.12*pi;Rp=1;As=15; %设计巴特沃思数字低通滤波器 [N,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,Rp,As); [b,a]=butter(N,wn); m1=filter(b,a,y); %滤波 m1=2*m1; M=fft(m,n); %求上述各信号及滤波器的频率特性 [H,w]=freqz(b,a,n,'whole'); f=(-n/2:1:n/2-1);

- 载波频率fc=100Hz - x=m.*c; % 正弦波幅度调制(DSB)产生调制后的信号 - y=x.*c; % 解调信号，用载波进行解调 - wp=0.1*pi;ws=0.12*pi;Rp=1;As=15; % 设计巴特沃斯数字低通滤波器，设定通带截止频率为0.1π，阻带...

close all; clear all; fs = 50000;%采样率 Time_Hold_On = 0.001; %Rb = 1000 Num_Unit = fs * Time_Hold_On; %T中采样点数 fc =3000; %初始化载波频率 f1 = 3250 ；f2 = 2750 f1 = fc + 1/Time_Hold_On/4; f2 = fc - 1/Time_Hold_On/4; Sign_Set = [-1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1]; %Sign_Set = [-1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1]; Lenth_Of_Sign_Set = length ( Sign_Set ); %计算信号长度 Sign_SetI = zeros ( 1, Lenth_Of_Sign_Set ); Sign_SetQ = zeros ( 1, Lenth_Of_Sign_Set ); Sign_SetI1 = zeros ( 1, Num_Unit * Lenth_Of_Sign_Set ); Sign_SetQ1 = zeros ( 1, Num_Unit * Lenth_Of_Sign_Set ); Sign_SetI2 = zeros ( 1, Num_Unit * Lenth_Of_Sign_Set ); Sign_SetQ2 = zeros ( 1, Num_Unit * Lenth_Of_Sign_Set ); Sign_Setdiff = ones ( 1, Lenth_Of_Sign_Set ); j=1;

根据代码中的注释，这段代码可能是用于生成一个 MSK 调制信号的，其中包括了载波频率、符号序列、采样率等参数的设置。不过，由于代码中没有实际的信号生成部分，无法确定具体的实现方式和效果。如果您有具体的问题...
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【java毕业设计】智慧社区教育服务门户.zip

有java环境就可以运行起来 ,zip里包含源码+论文+PPT, 系统设计与功能： 文档详细描述了系统的后台管理功能，包括系统管理模块、新闻资讯管理模块、公告管理模块、社区影院管理模块、会员上传下载管理模块以及留言管理模块。 系统管理模块：允许管理员重新设置密码，记录登录日志，确保系统安全。 新闻资讯管理模块：实现新闻资讯的添加、删除、修改，确保主页新闻部分始终显示最新的文章。 公告管理模块：类似于新闻资讯管理，但专注于主页公告的后台管理。 社区影院管理模块：管理所有视频的添加、删除、修改，包括影片名、导演、主演、片长等信息。 会员上传下载管理模块：审核与删除会员上传的文件。 留言管理模块：回复与删除所有留言，确保系统内的留言得到及时处理。 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上 数据库工具：Navicat11及以上 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3及以上
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有java环境就可以运行起来 ,zip里包含源码+论文+PPT, 系统设计与功能： 文档详细描述了系统的后台管理功能，包括系统管理模块、新闻资讯管理模块、公告管理模块、社区影院管理模块、会员上传下载管理模块以及留言管理模块。 系统管理模块：允许管理员重新设置密码，记录登录日志，确保系统安全。 新闻资讯管理模块：实现新闻资讯的添加、删除、修改，确保主页新闻部分始终显示最新的文章。 公告管理模块：类似于新闻资讯管理，但专注于主页公告的后台管理。 社区影院管理模块：管理所有视频的添加、删除、修改，包括影片名、导演、主演、片长等信息。 会员上传下载管理模块：审核与删除会员上传的文件。 留言管理模块：回复与删除所有留言，确保系统内的留言得到及时处理。 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上 数据库工具：Navicat11及以上 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3及以上
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基于selenium的携程机票爬虫资料齐全+详细文档+高分项目+源码.zip

【资源说明】 基于selenium的携程机票爬虫资料齐全+详细文档+高分项目+源码.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
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【java毕业设计】智慧社区宠物管理系统（源代码+论文+PPT模板）.zip

zip里包含源码+论文+PPT,有java环境就可以运行起来 ,功能说明： 文档开篇阐述了随着计算机技术、通信技术和网络技术的快速发展，智慧社区门户网站的建设成为了可能，并被视为21世纪信息产业的主要发展方向之一 强调了网络信息管理技术、数字化处理技术和数字式信息资源建设在国际竞争中的重要性。 指出了智慧社区门户网站系统的编程语言为Java，数据库为MYSQL，并实现了新闻资讯、社区共享、在线影院等功能。 系统设计与功能： 文档详细描述了系统的后台管理功能，包括系统管理模块、新闻资讯管理模块、公告管理模块、社区影院管理模块、会员上传下载管理模块以及留言管理模块。 系统管理模块：允许管理员重新设置密码，记录登录日志，确保系统安全。 新闻资讯管理模块：实现新闻资讯的添加、删除、修改，确保主页新闻部分始终显示最新的文章。 公告管理模块：类似于新闻资讯管理，但专注于主页公告的后台管理。 社区影院管理模块：管理所有视频的添加、删除、修改，包括影片名、导演、主演、片长等信息。 会员上传下载管理模块：审核与删除会员上传的文件。 留言管理模块：回复与删除所有留言，确保系统内的留言得到及时处理。
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JavaScript实现的高效pomodoro时钟教程

资源摘要信息:"JavaScript中的pomodoroo时钟" 知识点1：什么是番茄工作法 番茄工作法是一种时间管理技术，它是由弗朗西斯科·西里洛于1980年代末发明的。该技术使用一个定时器来将工作分解为25分钟的块，这些时间块之间短暂休息。每个时间块被称为一个“番茄”，因此得名“番茄工作法”。该技术旨在帮助人们通过短暂的休息来提高集中力和生产力。 知识点2：JavaScript是什么 JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，它是网页开发中最主要的技术之一。JavaScript主要用于网页中的前端脚本编写，可以实现用户与浏览器内容的交云互动，也可以用于服务器端编程(Node.js)。JavaScript是一种轻量级的编程语言，被设计为易于学习，但功能强大。 知识点3：使用JavaScript实现番茄钟的原理 在使用JavaScript实现番茄钟的过程中，我们需要用到JavaScript的计时器功能。JavaScript提供了两种计时器方法，分别是setTimeout和setInterval。setTimeout用于在指定的时间后执行一次代码块，而setInterval则用于每隔一定的时间重复执行代码块。在实现番茄钟时，我们可以使用setInterval来模拟每25分钟的“番茄时间”，使用setTimeout来控制每25分钟后的休息时间。 知识点4：如何在JavaScript中设置和重置时间 在JavaScript中，我们可以使用Date对象来获取和设置时间。Date对象允许我们获取当前的日期和时间，也可以让我们创建自己的日期和时间。我们可以通过new Date()创建一个新的日期对象，并使用Date对象提供的各种方法，如getHours(), getMinutes(), setHours(), setMinutes()等，来获取和设置时间。在实现番茄钟的过程中，我们可以通过获取当前时间，然后加上25分钟，来设置下一个番茄时间。同样，我们也可以通过获取当前时间，然后减去25分钟，来重置上一个番茄时间。 知识点5：实现pomodoro-clock的基本步骤 首先，我们需要创建一个定时器，用于模拟25分钟的工作时间。然后，我们需要在25分钟结束后提醒用户停止工作，并开始短暂的休息。接着，我们需要为用户的休息时间设置另一个定时器。在用户休息结束后，我们需要重置定时器，开始下一个工作周期。在这个过程中，我们需要为每个定时器设置相应的回调函数，以处理定时器触发时需要执行的操作。 知识点6：使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势 使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势在于JavaScript的轻量级和易学性。JavaScript作为前端开发的主要语言，几乎所有的现代浏览器都支持JavaScript。因此，我们可以很容易地在网页中实现pomodoro-clock，用户只需要打开网页即可使用。此外，JavaScript的灵活性也使得我们可以根据需要自定义pomodoro-clock的各种参数，如工作时间长度、休息时间长度等。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【WebLogic客户端兼容性提升秘籍】：一站式解决方案与实战案例

![WebLogic](https://docs.oracle.com/cd/F28299_01/pt857pbr3/eng/pt/tsvt/img/ia2cf27cn-7b68.png) # 摘要 WebLogic作为一款广泛使用的中间件产品，其客户端兼容性对于企业应用至关重要。本文从基本概念出发，系统地介绍了WebLogic的架构、组件以及兼容性问题的分类和影响。通过深入分析兼容性测试方法和诊断分析技术，探讨了如何有效地识别和解决客户端兼容性问题。进一步，本文提出了提升兼容性的策略，包括代码层面的设计、配置管理、补丁升级以及快速响应流程。最后，结合实战案例，本文详细说明了解决方案的实施过
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使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”，绘制近5年高考及考研人数发展趋势图，数据如下（单位：万人）。

在Jupyter Notebook中读取CSV文件并绘制图表，通常需要几个步骤： 1. 首先，你需要导入必要的库，如pandas用于数据处理，matplotlib或seaborn用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件： ```python df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv') ``` 3. 确保数据已经按照年份排序，如果需要的话，可以添加这一行： ```python df = df.sor
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CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理