在网上找了很久，很多资源都是扫描版本或者分数太高。
国标本身就是应该公开公布的，因此特地上传以供大家下载，需要1积分是由于CSDN限制。
文档清单如下：01-可行性分析(研究)报告(FAR).doc02-软件开发计划(SDP).doc03-软件测试计划(STP).doc04-软件安装计划(SIP).doc05-软件移交计划(STrP).doc06-运行概念说明(OCD).doc07-系统(子系统)需求规格说明(SSS).doc08-接口需求规格说明(IRS).doc09-系统(子系统)设计(结构设计)说明(SSDD).doc10-接口设计说明(IDD).doc11-软件需求规格说明(SRS).doc12-数据需求说明(DRD).doc13-软件(结构)设计说明(SDD).doc14-数据库(顶层)设计说明(DBDD).doc15-软件测试说明(STD).doc16-软件测试报告(STR).doc17-软件配置管理计划(SCMP).doc18-软件质量保证计划(SQAP).doc19-开发进度月报(DPMR).doc20-项目开发总结报告(PDSR).doc21-软件产品规格说明(SPS).doc22-软件版本说明(SVD).doc23-软件用户手册(SUM).doc24-计算机操作手册(COM).doc25-计算机编程手册(CPM).docqt-软件问题报告.docqt-软件需求变更单.doc

用一般的最小二乘方法和SVD-TLS方法估计观测数据的ARMA模型的AR参数，并估计正弦波的频率。

svd算法的MATLAB实现，有完整的界面，可以手动设置阈值，属于课程资源。

基于MATLAB编程平台，利用svd算法进行水印嵌套的实现，代码均有注释

用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计假设仿真的观测数据产生，其中为0均值，单位方差的高斯白噪声，取n=1,2,....128。
试用TLS，取AR阶数为4，估计AR参数和正弦波频率；
再用SVD-TLS，估计AR参数和正弦波频率。
(1)、在仿真中，AR阶数取为4和6。
(2)、执行SVD-TCS时，AR未知。
仿真运行至少二十次。

MIMOOFDMSimulator:OFDM.m:OFDMSimulator(outerfunction)create_channel.m:GeneratesaRayleighfadingfrequency-selectivechannel,parametrizedbytheantennaconfiguration,theOFDMconfiguration,andthepower-delayprofile.svd_decompose_channel.m:Sincefullchannelknowledgeisassumed,transmissionisacrossparallelsingularvaluemodes.Thisfunctiondecomposesthechannelintothesemodes.BitLoad.m:Applythebit-loadingalgorithmtoachievethedesiredbitandenergyallocationforthecurrentchannelinstance.ComputeSNR.m:Giventhesubcarriergains,thissimplefunctiongeneratestheSNRvaluesofeachchannel(eachsingularvalueoneachtoneisaseparatechannel).chow_algo.m:ApplyChow'salgorithmtogenerateaparticularbitandenergyallocation.EnergyTableInit.m:GiventheSNRvalues,formatableofenergyincrementsforeachchannel.campello_algo.m:ApplyCampello'salgorithmtoconvergetotheoptimalbitandenergyallocationforthegivenchannelconditions.ResolvetheLastBit.m:Anoptimalbit-loadingofthelastbitrequiresauniqueoptimization.modulate.m:Modulatetherandominputsequenceaccordingtothebitallocationsforeachchannel.ENC2.mat:BPSKModulatorENC4.mat:4-QAMModulator(Graycoded)ENC16.mat:16-QAMModulator(Graycoded)ENC64.mat:64-QAMModulator(Graycoded)ENC256.mat:256-QAMModulator(Graycoded)precode.m:Precodethetransmittedvectorateachtimeinstancebyfilteringthemodulatedvectorwiththeright-inverseofthechannel'srightsingluarmatrix.ifft_cp_tx_blk.m:IFFTblockoftheOFDMsystem.channel.m:ApplythechanneltotheOFDMframe.fft_cp_rx_blk.m:FFTblockoftheOFDMsystem.shape.m:Completethediagonalizationofthechannelbyfilteringthereceivedvectorwiththeleft-inverseofthechannel'sleftsingularmatrix.demodulate.m:Performanearestneighborsearchknowingthetransmitconstellationused.

是关于K_SVD和MOD算法介绍也有一些未经过改动的程序

压缩文件里有一个PDF文档，人脸数据，Python代码，介绍了LDA,PCA,SVD技术在人脸识别中的理论和Python实现

thisistherecommendationsystemimplementabouttheLatentFactorModel(MatrixFactorization)-SVD++model.

SVD算法。

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。