中文应用资料详细说明，有应用举例，配套自己使用过的经验及对应的程序，与大家分享。

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。
全书共11章，主要内容包括滑模变结构控制发展综述、连续系统滑模控制、自适应鲁棒滑模控制、欠驱动系统滑模控制、反演及动态面滑模控制、基于滤波器及观测器的滑模控制、离散系统滑模控制、模糊滑模控制、神经滑模控制和机械手滑模控制。
每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。

主要运用MATLAB进行编程，实现采用对输入信号进行抑制载波的双边带调幅；
而后将调幅波输入信道，研究多径信道的特性对通信质量的影响；
最后将信道内输出的条幅波进行同步解调，解调出与输入信号波形相类似的波形，观测两者差别。
同时输出多普勒滤波器的统计特性图及信号时域和频域的输入、输出波形。

EMC（电磁兼容）问题分析与解决是电子设计和测试领域的重要议题。
在产品设计和开发过程中，EMC测试确保产品能够正常工作而不受电磁干扰影响，同时也不会对外部环境产生不可接受的电磁干扰。
EMC测试包括辐射发射测试、传导发射测试和静电放电测试。
辐射发射超标意味着产品在工作时对外发射的电磁波超过了限制标准，导致的电磁干扰可能导致其他设备不能正常工作。
传导发射超标则是指通过电源线或其他连接线路发出的干扰电流超过了标准。
静电放电问题则关注的是产品对外部静电放电的抵抗能力。
在EMC问题分析中，可以识别几个主要的要素：干扰源、耦合路径和敏感设备。
只有当这三个要素都存在时，才会形成EMC问题。
对于干扰源，常见的包括开关电源、继电器、马达、时钟等。
它们在运作过程中产生的电磁波可能超出限制，导致EMI（电磁干扰）问题。
耦合路径是干扰信号传输的通道，比如电缆、PCB线路、空间等。
敏感设备则是对电磁干扰比较敏感的电子组件。
工程师在进行EMC问题解决时，首先需要定位问题的源头。
定位的方式可以分为直觉判断和比较测试。
直觉判断依赖于工程师的经验积累，而比较测试则结合测试仪器和经验进行详细的定位。
对于辐射发射问题的解决，可以通过以下方法：1.减小差模信号的环路面积：在电路板设计阶段，通过合理布局，尽量减少差模电流形成的环路面积，从而降低辐射。
2.减小共模信号的回路路径：优化PCB布局设计，缩短共模电流的路径，减少辐射。
3.加大共模阻抗：在电源线路和信号线路上增加共模扼流圈、共模滤波器等，提高共模信号的阻抗，减少高频噪声电流。
4.增大干扰源与敏感电路的距离：物理上远离干扰源和敏感设备，以减少相互间的耦合。
另外，对于辐射发射超标的原因，工程师应该对辐射图进行分析，根据扫描图的不同形态判断出可能的问题所在。
例如，在30-300MHz频段内呈现包状扫描图，可能是电源问题引起的；
而扫描图中出现尖点，则可能是由电路中的晶振电路的倍频引起的。
通过频谱分析，在样机上找到远场中出现的频点，可以帮助确定辐射源。
此外，还可以采取一些基本的EMC设计措施，比如：-在连接线处加上磁环，以减少高频信号的辐射。
-使用屏蔽线缆，降低信号线的辐射和抗扰度。
-对PCB板的接口进行滤波处理，减少高频干扰信号的泄漏。
EMC问题的解决需要工程师在产品设计前期就充分考虑电磁兼容性问题，通过优化电路设计、PCB布局、器件选型以及采取适当的屏蔽和滤波措施，减少电磁干扰，确保产品能够通过EMC测试。
即使在产品设计阶段没有充分考虑EMC问题，通过后期的分析与整改，也可以有效解决EMC问题，达到电磁兼容标准。

matlab代码仿真设计的导通低通带通带阻四种fir数字滤波器，亲测可用，并且做了非常详细的代码说明，

FIR滤波器c算法实现，……简单实用……

UHF波段高性能电调带通滤波器技术研究

现场可编程门阵列(FPGA)器件广泛用于数字信号处理领域,而使用VHDL或VerilogHDL语言进行设计的难度较大。

问题1：采用高斯低通滤波器对彩色图像进行滤波操作, 取半径为5, 20, 50, 80和250, 分别输出空域和频域的结果图像。
问题2：自行选择一种频域的高通滤波器对彩色图像进行滤波操作, 取3组不同的参数进行实验，根据实验效果进行参数的比较分析。

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

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。