内容概要：本文档作为蓝桥杯嵌入式客观题备考指南，详细介绍了嵌入式系统的基础知识、微控制器应用及外设驱动等内容。核心考点包括微控制器架构（如STM32系列的时钟系统、中断机制、寄存器配置）、外设驱动（如GPIO模式、定时器、ADC/DAC、通信协议）、嵌入式C语言（如位操作、中断服务函数、结构体对齐）以及电路基础（如上拉/下拉电阻的作用、常见电路故障分析）。文档还提供了典型题型示例，如选择题、判断题和填空题，并给出了详细的解析。此外，文档提出了备考策略，如掌握数据手册、刷题与模拟、实践强化，以及答题技巧，如排除法、时间分配、标注关键词等，旨在帮助考生系统复习核心考点，提升客观题得分。; 适合人群：准备参加蓝桥杯嵌入式比赛的考生，尤其是具有嵌入式基础知识的大学生或初学者。; 使用场景及目标：①帮助考生掌握嵌入式系统的核心知识和技能；②通过典型题型示例和解析，提高解题能力；③提供备考策略和答题技巧，优化复习效果。; 阅读建议：建议考生按照文档提供的备考策略，结合历年真题进行练习，同时动手实践经典案例，以加深对知识点的理解和记忆。

熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

1. 第八届国赛客观题真题 (2017) 2. 第九届国赛客观题真题 (2018) 3. 第十届国赛客观题真题 (2019) 4. 第十一届国赛客观题真题 (2020) 5. 第十二届国赛客观题真题 (2021)

一个做单选，多选，判断题 练习的小工具。 题库中的题可以在表中手工录入，也可以用EXCEL导入。题库中的小部份答案有错。练手工具。

BARNESN 非结构化数据的 Barnes 平滑插值Vq = BARNESN（X，V，Xv）返回的平滑插值查询点 Xq 处的 D 维观测值 V(X)。 查询点 Xq 是通过对元胞数组 Xv 中的向量进行网格划分来创建，这些向量定义了每个维度的网格。 使用执行平滑插值巴恩斯客观分析的 Koch 形式 [2]。 粗略地说，（在 2D 中） 网格点 (xq, yq) 处的内插值 (vq) 被确定为数据点 (x, y) 处的值 (v) 的加权和，基于高斯加权函数 exp(-r^2 / s / g^j)，其中 r 是从 (xq, yq) 到 (x, y) 的欧几里德距离，s 是高斯方差， g 是收敛参数。 —— 参考书目： [1] Barnes, Stanley L.“使用加权的中尺度目标地图分析时间序列观察。”（1973） [2] Koch、Steven E.、Mary DesJardins 和

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基于MATLAB的答题卡客观答题识别（统计分数，批量阅卷）

C++ PTA习题总结 PTA C++ 期末复习资料 之前上课写过的一些客观题和编程题 进行了整理 编程题是文本格式的

2022 十三届 蓝桥杯省赛 单片机组真题（客观+程序设计）