针对通用滤波多载波（universalfilteredmulti-carrier，UFMC）系统采用滤波器而导致符号定时同步算法精确度偏低的问题，提出一种适合UFMC系统的符号定时同步改进算法。
该算法考虑了滤波器对符号的影响，提出一种用于符号定时同步的新的训练序列结构，并给出相应的定时测度函数的计算式。
新的训练序列结构消除了采用滤波器带来的平台效应，使得算法的定时估计功能得到改善。
仿真结果表明，改进算法的定时测度函数曲线在起始点有一个尖峰，提高了定时估计的精确度。

RH炼钢工艺中，控制钢水液面高度目前仍采用人工目测的方法，该方法存在一定的缺陷与不准确性。
因而本文提出一种钢水液面精确定位算法，该算法采用数字图像处理技术，对图像边缘检测算子进行深入研究，引用一种改进型Sobel算子——8模板各向同性Sobel算子，它能够检测出8个方向的边缘，接着采用霍夫变换、曲线拟合对边缘做优化处理，以此检测出钢水液面的位置。
实验研究表明，该算法能够准确检测出钢水液面的位置，为RH炼钢工艺的自动化发展提供重要的理论依据。

实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。
各种算法的具体实现可以参考https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。
在VisualStudio2015中采用C#编程语言实现，使用.NetFramework4.0。
附件资源包含可以编译运转的源代码，以及可以直接运转的exe示例程序。

halcon评价图像明晰度C#界面集成，常用算法集成；
界面实时显示图像；
曲线显示；
数值打印保存；
算法耗时显示；
适用摄像头自动调焦；

基于截面曲线的曲面重建方法常用于逆向工程模型重建过程中．采用平面切片方法得到的截面数据通常为一点云束，当重建轮廓曲线时需要进行细化处理．为此提出了一种对截面切片数据进行自动细化的算法．对点云进行切片后，得到截面轮廓点云束，根据点云束密度预估前进半径，并随机选取点云束的一点作为细化的起点，采用近似轮廓跟踪算法确定新点，由初始点和初始方向判断细化算法的结束．实例结果表明该方法能够无效完成切片数据的细化处理。

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。
对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；
利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点能否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。
实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。

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这个流量统计是非常简单的，但我个人觉得也是挺实用的这个也是我目前自己站用的流量统计为什么做这个小东西，是因为，之前我用过某个知名的流量统计，但有几天突然就打不开了，搞的我网页的下部分也跟着打不开，网页打开进度一直显示在加载，效果很不好也用过有的流量统计，给插了广告之类，同时我的站也是生成HTML，做站的都知道，批量生成HTML简直是要命的，如果今天我用了某个流量统计那天他不做了，那我那些页面里面加载的代码是不是还都得重新做次？当然，网上如cnzz.com,51la等等统计都是很不错的，功能齐全，同时可以代表一定的客观性，总而言之适合自己的就好！程序很简单可以显示显示的来访IP，地区，一个简单的曲线表，一个概述，以及来访域名，和搜索引擎关键词等简单而实用adminstat.asp是管理页面，就一个mystat.asp和stat.asp是统计流量的文件DATA里面当然是数据库啦，数据库很大，有30多MB，因为里面加了IP地址的数据库，有30多万条，是我之前商贸版IP地址查询里面，有兴味的可以取下，以后会考虑分离掉，因为我现在自己用的是SQL的，所以不太存在数据库文件大的问题，所以这边我暂时懒得改，以后有时间把IP地址库和数据库分离调用：当然你前面最好加上域名，比如我站里是：关于删除历史的解释，系统会把每个访问的IP都记录下来，但为了系统效率，我们只记录3天内的详细IP为了方便大家整合到自己的站里，我没有加任何的广告啊，还有adminstat.asp后台管理的权限限制，如果大家要整合到自己站里注意给访问页面添加权限

从网上获得的材料，感觉很好，分享一下！

经过聚类优化RBF神经网络参数，拟合曲线的小程序

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。