图像处理课程作业可直接运行附带评价指标：PSNRMSE对图像使用大气湍流模型进行退化，并加高斯噪声。
通过维纳滤波实现图像复原。
并与逆滤波的方法进行对比。
最后采用PSNR和MSE对维纳滤波的结果进行评价。
由于存在取整误差，就算去掉高斯噪声，逆滤波仍然难以完全还原原始图像。
通过维纳滤波实现图像复原。
并与逆滤波的方法进行对比。
最后采用PSNR和MSE对维纳滤波的结果进行评价。
由于存在取整误差，就算去掉高斯噪声，逆滤波仍然难以完全还原原始图像。
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使用最小二乘拟合对陀螺仪的零偏、标度因数和三轴不重合误差进行标定，很基础的算法。
使用最小二乘拟合对陀螺仪的零偏、标度因数和三轴不重合误差进行标定，很基础的算法。
使用最小二乘拟合对陀螺仪的零偏、标度因数和三轴不重合误差进行标定，很基础的算法。
2024/10/6 7:55:57
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对于一类状态无法测量的非线性系统，当系统的输出被异步采样时，通过引入状态观测器，提出了一种输出反馈分布式模型预测控制算法。
证明了估计状态和实际系统状态的误差是有界的。
并且保证闭环系统的估计状态最终被限制在包含原点的区域中。
结果，实际系统的状态最终受到限制。
仿真实例验证了所提出的分布式控制方法的有效性。
证明了估计状态和实际系统状态的误差是有界的。
并且保证闭环系统的估计状态最终被限制在包含原点的区域中。
结果，实际系统的状态最终受到限制。
仿真实例验证了所提出的分布式控制方法的有效性。
2024/10/5 13:35:38
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多元回归分析程序可以有多个因子，输出相关系数值，根据相关系数大小选择因子，建立和显示预报方程，并输出历史拟合数据列表和历史误差值，通过Chart控件绘制拟合曲线，可用于气象、水文统计预报
2024/9/28 6:58:22
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研究了面向海洋应用的光纤法布里-珀罗高压传感器，通过建立有限元数值模型对传感器满量程腔长变化量进行分析。
数值仿真显示，有限元模型的满量程腔长变化量处于固支模型和简支模型之间，且随着法布里-珀罗腔半径的减小和硅膜片厚度的增加而偏离固支模型。
引入固支边界条件偏离度β对偏离程度进行量化分析。
制作了三种不同规格的传感器进行压力实验研究。
实验结果显示，实际测量得到的传感器芯片满量程腔长变化量与有限元数值计算的结果基本吻合，使用该有限元模型设计传感器芯片可将满量程腔长变化量误差降低到13.4%以下。
传感器最大量程达到105MPa，满量程测量精度均优于0.100%。
数值仿真显示，有限元模型的满量程腔长变化量处于固支模型和简支模型之间，且随着法布里-珀罗腔半径的减小和硅膜片厚度的增加而偏离固支模型。
引入固支边界条件偏离度β对偏离程度进行量化分析。
制作了三种不同规格的传感器进行压力实验研究。
实验结果显示，实际测量得到的传感器芯片满量程腔长变化量与有限元数值计算的结果基本吻合，使用该有限元模型设计传感器芯片可将满量程腔长变化量误差降低到13.4%以下。
传感器最大量程达到105MPa，满量程测量精度均优于0.100%。
2024/9/26 0:43:42
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Gardner算法FPGA开发工程数控振荡器及插值间隔产生模块farrow插值滤波器模块Gardner定时误差检测及环路滤波器模块
2024/9/21 16:27:26
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在雷达信息处理过程中，首先需要进行目标观测数据的空间同步，即将数据变换到一个公共坐标系中，然后才能进行各种数据处理.本文主要讨论不同坐标系之间的坐标变换及转换误差，并提出了在雷达信怨处理系统中使用地心坐标系作为统一坐标系的一种新的坐标变换方法以减小地球曲面误差的影响.
2024/9/19 13:54:52
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在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
2024/9/16 15:29:46
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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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