在Eb/N0（5db~30db，间隔5db）下的加性高斯白噪声，并且假设信道（AWGN信道、瑞利信道）引入了30度的相位误差，采用QPSK调制信号作为导频信号，试仿真不同情况下的平均相位估计与采样点间曲线。
改变里面参数，并分析其对相位估计的影响。
详见我的博客：高斯信道下信号相位估计

1．设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
2．假设平稳白噪声X(t)通过如图所示的线性系统，试求互相关函数，并画出其图形。
3．利用matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
(3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。
4．利用matlab程序分别设计一正弦型信号，高斯白噪声信号。
(1)分别分析正弦信号、高斯噪声信号以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分别求（1）中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(3)分别求（1）中的三种信号对应的复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(4)分析、观察（2）中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性。
5．利用matlab程序设计和实现图3.5.2所示的视频信号积累的检测系统，并对系统中每个模块的输入输出信号进行频域、时域分析，并分析相应信号的统计特性。
6．利用Matlab程序分别设计正弦信号、高斯白噪声信号，分析正弦信号、高斯白噪声信号以及这两者的复合信号分别通过以下四种非线性器件前后的功率谱和幅度分布变化：(1)全波平方律器件(2)半波线性律器件(3)单向理想限幅器件(4)平滑限幅器件

光电技术是一个高科技行业，光电二极管是光通信接收部分的核心器件。
《光电二极管及其放大电路设计》系统地讨论了光接收及放大电路的设计和解决方案中的带宽、稳定性、相位补偿、宽带放大电路、噪声抑制等问题。
《光电二极管及其放大电路设计》专业性强，系统架构由简到难，理论与实践相结合，具有较强的应用性、资料性和可读性。
《光电二极管及其放大电路设计》适合光信息科学与技术、电子科学与技术、光通信相关专业的高校师生及研发人员使用。

细胞三维定量成像为中药饮片显微鉴别提供了新方法。
为了提高数字全息显微成像质量，采用理论分析与实验验证相结合的方法，对球面参考光像面数字全息显微术的记录和再现过程进行了研究，提出了利用标准分辨率测试板对系统放大倍数、物距等参数进行标定的方法；
并利用实验结果对两种常见的相位解包裹方法进行了对比。
结果表明：球面参考光像面数字全息图不仅具有较高的信息容量，而且再现过程非常简单，还可以在记录过程中实时观察被记录样品的情况，并选择恰当的被记录区域。
利用美国空军分辨率测试板的强度再现像就可以对全息成像系统的放大倍数等参数进行精确标定；
利用基于横向剪切的最小二乘解包裹方法可以得到具有较大纵深细胞的准确相位；
采取边缘识别技术，可以提高细胞再现像显示效果。

在不同解包裹算法中,最小费用流(MCF)解包裹法可以限制残差点误差远程扩散,并将误差优先限制在低相干区域,有利于保证高相干区域解包裹结果不受干扰,精度较高,但残差点数量较多时计算效率很低。
为缩短解包裹时间,提出一种残差点预处理方法。
该方法将残差点视作正负电荷,通过电场力,引导距离较近的异号残差点互相抵消,大幅减少残差点数量,从而提高解包裹计算效率。
仿真数据和实验数据表明,残差点预处理对MCF解包裹精度影响很小,在残差点数量超过3000时可以大幅提高解包裹计算效率。

随着电力系统的快速发展，电力系统信号分析越来越重要。
尤其在并网型电力电子装置被大量应用的背景下，对电网电压的频率和相位检测有很高的精度和实时性要求，锁相环是一种广泛应用且有效的检测方法。
本文阐述了基于双幽变换的软件锁相环(SPLL)基本原理，在Matlab／Simulink中建立了双曲变换SPLL模型，并采用平均值滤波方法滤除谐波分量，提高了暂态响应速度，增强了抗干扰能力。
分别对电网电压不平衡、频率跳变、输入电压含谐波等几种情况进行了仿真。
仿真结果表明该方法能够快速、精确地提取电网电压正负序分量、频率、相位等信息，能够为并网型电力电子装置良好运行提供保障。
关键词：锁相环；
正负序分离；
双如变换；
并网型电力电子装置

物理网本文的Tensorflow实施：我们提供实验数据以进行演示和快速演示。
引用文献：王菲，姚明cha，王海超，孟柳，吉安卡洛·佩德里尼，沃尔夫冈·奥斯坦，乔治·巴巴斯塔斯蒂和国海司徒。
使用未经训练的神经网络进行相位成像。
轻科学学报9，77（2020）。
需求python3.6张量流1.9.0matplotlib3.1.3numpy的1.18.1枕头7.1.2摘要迄今为止，为光学计算成像（CI）提出的大多数神经网络都采用监督训练策略，因此需要大量训练来优化其权重和偏差。
在许多实际应用中，在许多小时的数据采集中，除了环境和系统稳定性的要求外，不可能获得足够数量的地面真实图像进行训练。
在这里，我们建议通过将代表图像形成过程的完整物理模型合并到常规的深度神经网络中来克服此限制。
最终的增强型物理深度神经网络（PhysenNet）的最大优势在于，无需事先培

FIR滤波器的C语言实现，用C编写的FIR滤波器，包括各个子函数在内，存成了word文档形式供下载。
FIR滤波器与无限持续时间脉冲响应(IIR)滤波器相比，具有有限持续时间脉冲响应的数字滤波器（全零或FIR滤波器）既有优点又有缺点。
主要优点：1.具有精确的线性相位2.始终稳定3.设计方法通常是线性的4.可以在硬件中高效实现5.滤波器启动瞬态具有有限持续时间FIR滤波器的主要缺点：1.要达到同样的性能水平，其所需阶数远高于IIR滤波器2.滤波器的延迟通常比同等性能的IIR滤波器大得多

基于PGC相位生成载波调制与微分交叉相乘DCM解调算法；
关于该资源的详细内容，可参考博主的博客文章：https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/124653320

数字全息显微术（DHM）是一种使用光学干涉图案来记录三维光场的技术，用于成像，传感和显微技术应用。
“无透镜”串联DHM是最简单的布置，不需要透镜，没有镜子，通常仅需要光源，样品和诸如CCD或CMOS像素阵列之类的数字成像器芯片。
尽管如此简单，但无透镜直列DHM能够在宽阔的视场上生成高分辨率图像，并允许研究人员记录光场的幅度和相位，并以数字方式重建形状，厚度，3D位置，速度，泡Kong或小颗粒的折射率和其他参数。
因此，将在线DHM与微流控技术，光流测速，低成本成像，即时诊断，单细胞跟踪，细胞流式细胞仪，计数，分选和芯片实验室相结合有很多潜在的机会技术。

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。