目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
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以前的分散式认知媒体访问控制（DC-MAC）协议允许次要用户（SU）独立搜索频谱访问机会，而无需中央协调员。
DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。
实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。
因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。
否则，将无法达到预期的检测性能。
在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。
DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。
实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。
因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。
否则，将无法达到预期的检测性能。
在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。
2024/9/7 4:30:45
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针对图像的Susan角点检测算法，该代码写得非常稳健，我处理非常大的遥感图像，反复调用都不会出任何问题，相信对你有所帮助，我会及时共享我的最新代码，共同学习，共同交流，共同进步
2024/9/7 4:53:41
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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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