function[jx,SNR,result]=mytlsesprit(x,M,k,dt)%完成《基于快速TLS_ESPRIT的间谐波检测算法》张滨生1.4%intputx:原始数据%intputM:时间窗宽度%intputdt:采样间隔%outputjx:拟合数据%outputAd：振幅%outputQd：相位%outputad：衰减因子%outputfd：振荡频率%outputresult=[Ad,Qd,ad,fd]

基于提高红外图像行人检测准确率的目的，提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。

2D多边形碰撞专用多边形检测算法，C++制造，支持圆形，三角形，不规则多边形，矩形，支持这几种多边形互相之间的碰撞检测，效率很高，每一个算法都专门做了函数

多特征阴影检测算法，代码中考虑四种特征，次要用于遥感影像阴影检测过程。

硬件实验平台的搭建：该设计主要由数据采集模块、控制模块、通信模块等三部分组成，其中数据采集模块包括温湿度采集传感器、空气质量检测传感器，控制模块STM32F103ZET6作为中央控制单元，通信模块包括红外发射模块以及移动通信模块。
同时，本设计的软件算法原理主要是基于预测评价指标的最适温度算法及空气质量检测算法实现的。
该系统的工作流程为系统上电后进行硬件模块的初始化，并在可以进行人机交互的触摸屏上完成设置，然后便由数据采集模块进行工作，实现空调的智能化控制以及空气质量的报警功能。
软件代码设计思路：本设计以STM32微控制作为核心处理器，利用PMV、热舒适方程设计最适温度算法，同时利用多传感器对室内的家居环境包括空气质量等指标进行实时的监测，然后控制空气净化器的开启并将房间内的环境监测数据利用GPRS技术发送至用户移动端。
本设计选用STM32F103ZET6作为核心处理器，选用高功能的SIM800C作为GSM模块完成远程移动通信，该模块通过简单的驱动电路与天线外围电路即可实现无线通信模块与STM32的硬件连接。
在环境数据监测方面，选用DHT11温湿度传感器来获取室内环境的实时湿度，选用DS18B20数字温度传感器完成温度数据的采集，为最适温度算法提供输入量。
控制器对空调的自动调节是基于红外编码方案实现。
具体硬件设计电路包括：电源模块，时钟模块，红外发射模块，温湿度采集模块，空气质量监测模块，和GPRS无线通信模块。
首先进行对室内的环境数据进行采集、还原、存储电路和DSP最小系统的设计，然后基于PMV及热舒适方程完成最适温度计算设定，并进行仿真论证，编写单片机程序，实现整个家电的智能化以及环境监测过程。

针对传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷，本文提出了一种新的自顺应改进方法。
该方法根据梯度直方图信息，提出梯度差分直方图的概念，同时，对图像进行自顺应分类处理，使得算法不仅不需要人工设定阈值参数，而且还能有效地避免Canny算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象。
对边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明，对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大的图片，该算法具有边缘检测能力强、自顺应能力强的优点

第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。
第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边功能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。

基于opengl完成的碰撞检测算法及论文（韩截图），包含详细的代码和解析，大学优秀毕业论文。

基于码书的活动检测算法，非常好的代码，值得参考。

贝尔的VBLAST算法，详细引见了VBLAST算法的信号的检测算法。

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。