MATLAB 工具箱适配器：VXI 技术设备数据采集

该工具箱为MATLAB提供支持，用于从硬件设备采集数据并进行数字分析，特别适用于数字与模拟信号的采集和处理。

NeuroBayes的MATLAB封装器使得通过CPP编写的NeuroBayes人工神经网络库在MATLAB环境中使用成为可能。这个封装器利用MEX-File Creation API [0]，通过简单的安装步骤，您可以在MATLAB中调用nb_expert(input_vector, filepath_expertise)来使用NeuroBayes专家。详细安装指南包括在mexit.m文件中插入头文件和共享库路径，然后执行run mexit.m以生成必要的输出文件nb_expert.o和nb_expert.mex64。测试用例和示例可在testit.m文件中查看。

该MATLAB工具箱支持包允许用户从模拟设备ADALM1000设备获取并分析数据。

Tomcat7-Redis-Session-Manager 是一个挺好用的 Redis 会话管理工具，专为 Tomcat 7 设计。它能够让 Tomcat 与 Redis 配合使用，实现会话的持久化，避免了传统内存会话的存储局限性。想要把 Tomcat 的会话数据直接存到 Redis 里，这个工具合适。对于高并发的应用，它的性能表现还不错，支持会话共享，扩展性也挺强的。 如果你有 Redis 和 Tomcat 搭配使用的需求，这个工具可以帮你会话同步问题，减少负担，提升系统稳定性。使用起来也蛮，配置好 Redis 连接后，就能直接通过 Tomcat 进行会话管理了。 ，也要注意 Redis 配

这个演示展示了如何利用声音来确定物体的位置。使用了一个双麦克风阵列，通过计算两个麦克风之间的声音均方根值来估计位置。需要注意的是，实际的声学定位应用程序会更加复杂，通常依赖于相位信息和频谱分析来精确识别源的位置。

LokiJS 的 Titanium 适配器还挺方便的，是你在搞 Titanium 移动开发，又想在本地搞点轻量数据库存储的时候。loki-titanium-adapter能把LokiJS的数据持久化到 Titanium 的文件系统里，整合得还不错，关键是用起来也不复杂。 配置也挺直接，先用npm i lokijs loki-titanium-adapter装好依赖，就能像平时用 Loki 那样操作了，只是把存储方式切换成 Titanium 的 API。用法还是同步风格，写起来清爽，不用到处 Promise 链。 举个简单例子： const Loki = require('lokijs'); c

Postgres 的机器人状态存储插件，推荐个还蛮实用的——botbuilder-storage-postgres。它专门为微软 BotBuilder 框架量身打造，用来把机器人的会话状态啥的存到 Postgres 里。 优点挺的，支持NoSQL 风格的存储，也就是说你不用纠结表结构，想扩展啥字段都不怕，灵活性高。而且 Postgres 本身稳定性就不错，配上这个库，部署多实例机器人也不虚，宕机了状态也能跟得上。 用法也不复杂，装一下：npm install botbuilder-storage-postgres，这样搞： const postgresStorage = new Postgre

使用MATLAB与NI DAQ卡交互的示例，无需数据采集工具箱。需要注意，此示例仅在搭载NI PCI 6220板且运行Windows XP上的MATLAB 7.8.0上测试通过。

超声数据采集技术涉及数据从超声换能器传输至TDS2014C示波器，然后集成至MATLAB分析。