电赛
当前话题为您枚举了最新的电赛。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
电赛备赛指南:经验分享、试题分析与练习资源
电赛备赛指南
比赛概述
电子设计竞赛,简称电赛,主要面向电子工程、计算机科学等专业的学生。比赛内容涉及电子电路设计、嵌入式系统开发、数字信号处理、通信系统设计等多个方面。参赛队伍需设计并制作电子产品或系统,以实现特定功能或解决特定问题。
备赛心得
熟悉比赛规则: 仔细研读电赛规则、评分标准和项目要求,确保参赛作品符合要求。
夯实基础知识: 掌握电子电路设计、嵌入式系统开发、信号处理等基础知识,并通过学习和实践不断提升技能水平。
注重实践操作: 积极参与电路搭建、软件编程和系统调试,熟练使用常用电子元器件和工具。
强化团队合作: 电赛通常以团队形式参赛,成员之间需紧密合作,明确分工,协同
算法与数据结构
17
2024-05-19
【电赛作品】复合频率信号测量系统优化设计
详细介绍了基于TMS320F2808的复合频率信号测量系统。系统通过eCAP+AD方法实现自适应采样频率选择,利用4096点FFT算法实现高达0.25Hz的频率分辨率和0.05%的相对分辨率。采用频谱校正方法高精度计算出主次信号的频率与幅值,并通过SCI通讯模块传输至上位机。设计包括外部信号处理、主次信号测量范围20Hz~20KHz(延长时达0.25Hz~20KHz)、频率分辨率最高可达0.05%等功能。ePWM模块实现信号重建,经外围电路滤波后得到所需信号。设计达到了高精度和性能要求。
Matlab
15
2024-07-27
美赛竞赛备赛锦囊
美赛概览: 96 小时团队建模竞赛,解决实际问题,提交建模报告。
备赛心得: 熟悉规则、抓住关键、分工合作、多实践。
往年试题: 可在官网(http://www.comap.com/undergraduate/contests/mcm/)查询。
算法与数据结构
13
2024-05-20
2024美赛ABCDEF赛题翻译
2024年美国数学建模竞赛(简称美赛)的ABCDEF题目翻译内容
算法与数据结构
12
2024-07-15
SQL竞赛最终赛试题
SQL竞赛最终赛试题
SQLServer
10
2024-08-10
电音软件
多种多样的电音软件供你选择,包括各种效果器和强大的合成器。
Access
15
2024-05-01
全国职业技能大赛大数据赛项十套赛题(shtd)
使用Scala编写Spark工程代码,将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括:1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表,根据operate_time或create_time作为增量字段,只添加新增数据,并静态分区为当前比赛日前一天的日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.use
spark
11
2024-07-16
第五届泰迪杯数据分析赛赛题数据改写
【数据分析在银行客户忠诚度中的应用】当前金融市场竞争激烈,提升银行客户忠诚度成为机构持续发展的关键驱动力。第五届泰迪杯数据分析赛的B题“银行客户忠诚度分析”,专注于利用数据分析揭示客户行为模式,识别提升忠诚度的潜在策略。涉及数据预处理、客户细分、生命周期价值计算、信用风险评估、流失预警模型、关联规则学习、可视化展示、驱动因素分析、A/B测试和实时数据分析等关键知识点。
统计分析
8
2024-08-22
大数据团队赛知识框架
大数据团队赛知识框架
一、大数据基础1. 大数据的概念、特点和价值2. 大数据技术栈3. 大数据处理流程
二、大数据处理技术1. Hadoop 生态系统2. Spark 生态系统3. NoSQL 数据库4. 数据仓库和数据湖
三、大数据分析技术1. 机器学习算法2. 深度学习算法3. 数据可视化4. 自然语言处理
四、大数据应用场景1. 金融风控2. 电商推荐3. 医疗健康4. 交通物流
五、大数据团队赛备赛1. 赛题分析和解题策略2. 团队协作和分工3. 代码调试和优化4. 项目展示和答辩
Hadoop
16
2024-05-25
2023数学建模国赛资源包
2023 年数学建模国赛的资源包,资料挺全,尤其适合初学者或准备参加比赛的朋友。里面整理了模型构建、数据、优化算法等内容,还搭配了代码和文档,学习效率提升不少。你可以看到不少常用方法,比如线性规划、遗传算法,还有用Python和MATLAB实现的案例。如果你想练手建模、提升思路,这份包挺值得下。
算法与数据结构
0
2025-06-17