改进的Bradley二值化matlab程序，相比bersen或otsu算法，有较快的速率和较好的二值化效果，可以克服一定的光照不均。
2025/4/22 6:50:53
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递推极大似然参数辨识法MATLAB程序clearall%清理工作间变量closeall%关闭所有图形clc%清屏%%%%M序列、噪声信号产生%%%%L=1200;%四位移位积存器产生的M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值fori=1:L;x1=xor(y3,y4);%第一个移位积存器的输入信号x2=y1;%第二个移位积存器的输入信号x3=y2;%第三个移位积存器的输入信号x4=y3;%第四个移位积存器的输入信号y(i)=y4;%第四个移位积存器的输出信号，幅值"0"和"1"ify(i)＞0.5,u(i)=-1;%M序列的值为"1"时,辨识的输入信号取“-1”elseu(i)=1;%M序列的值为"0"时,辨识的输入信号取“1”endy1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%为下一次的输入信号作准备end------
2025/4/16 16:21:31
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Mann-Kendall检验Matlab程序代码，Mann-Kendall检验Matlab程序代码，Mann-Kendall检验Matlab程序代码，Mann-Kendall检验Matlab程序代码
2025/4/15 10:10:56
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Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为：1)先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量2)归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点3)i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代4)通过归一化的直方图，统计0~i灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素)所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；
统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素)所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；
5)计算前景像素和背景像素的方差g=w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)6)i++；
转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素)所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；
5)计算前景像素和背景像素的方差g=w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)6)i++；
转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
2025/4/13 20:54:49
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用MATLAB编写信道容量程序%信道容量C计算的Matlab程序clc;clearall;N=input('输入信源符号X的个数N=');M=input('输出信源符号Y的个数M=');p_yx=zeros(N,M);%程序设计需要信道矩阵初始化为零fprintf('输入信道矩阵概率\n')fori=1:Nforj=1:Mp_yx(i,j)=input('p_yx=');%输入信道矩阵概率ifp_yx(i)＜0error('不符合概率分布')endendend
2025/4/12 1:04:54
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表面肌电信号处理的matlab程序，包括带通滤波、50Hz陷波滤波程序，以及计算时域、频域的指标iMEG、RMS，MF、MPF
2025/4/11 0:33:22
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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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