该程序对SAR图像的背景杂波建立了多种统计模型，如对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布、gamma分布等，分别计算其拟合参数。
并通过k-s准则，绝对值准则，峰度等选择最佳的分布模型和参数估计，并把各种分布图进行对照显示
并通过k-s准则，绝对值准则，峰度等选择最佳的分布模型和参数估计，并把各种分布图进行对照显示
2025/8/16 20:44:03
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RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现，简单的数据拟合。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合RNNMatlab
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合RNNMatlab
2025/8/16 18:20:51
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functionpara=wbl3corrfit(x)%f(x)=b*a^(-b)*(x-c)^(b-1)*exp(-((x-c)/a)^b)%a------尺度参数%b------形状参数%c------位置参数%para=[a,b,c]
2025/8/13 22:04:52
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利用OpenCV开源视觉库来获取通过硬件解码的RGB图像，避免了通过调用AndroidCamera得到图像再转码为RGB格式，提高了系统的实时性。
然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。
最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。
然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。
最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。
2025/7/18 0:31:54
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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