本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。

资源中包含了两个m文件。
yidongpingjunfa.m采用了背景差法检测运动目标，移动平均法提取图像背景。
minboundrect.m用于绘制运动目标的最小外接矩形框，可任意设置最小外接矩形框的角度。
本人做的是视频中运动车辆的检测，读者可自行更换检测算法以及参数调整以婚配不同的运动场景。

MATLAB中V-Blast的ZF和妹妹SE检测算法仿真代码

端点检测对于语音识别有着重要的意义。
本程序采用双门限端点检测算法，双门限端点检测算法的基本思想是：先用短时平均能量进行初次判断，然后再在这个基础上用短时平均过零率进行再次判断。
初次判断得到大致的语音段，再次判断得到比较精确的语音起点和起点。

对含有多种几何图形的图片举行边缘检测，并标记出椭圆。

1、demo文件夹：YOLOv4目标检测算法针对MVI_40192文件夹数据集的处理效果，比较满意，车辆信息基本都能检测到。
2、road1_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road1.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量292辆(可能有偏差)，算法统计车流量288辆。
3、road2_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road2.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量29辆，算法统计车流量29辆。
只需视频流车辆清晰、大小合适、轮廓完整，算法处理的精度挺高。
4、road1_tracking.mp4、road2_tracking.mp4：由目标跟踪处理结果合成的视频流。
***********************************************************************************************1、deepsort文件夹：含目标跟踪算法源码，包括：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、边框类创建、Track类创建、Tracker类创建。
2、ReID文件夹：含特征提取算法源码，model_data存储着reid网络的结构、权重，feature_extract_model.py用于创建特征提取类。
3、YOLOv4文件夹：含目标检测算法源码，model_data存储yolov4网络配置、nets+utils用于搭建模型。
decode.py用于将检测结果解码。
4、car_predict.py、yolo.py：用于验证目标检测算法的效果。
5、main.py：整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用YOLOv4+DeepSort，处理视频流信息，完成目标跟踪和车流量统计。

AWGN信道下频谱检测算法的功能曲线，在三组不同的信噪比情况下，给定虚警概率和子频段数目，虚警概率和漏检概率的关系曲线实验方法：能量检测器在AWGN信道下的检测概率Pd和虚警概率Pf的公式（详见衰落信道下基于能量检测器的频谱感知功能分析

《数字图像中边缘检测算法研究》内容次要包括：绪论、图像预处理技术、整像素边缘检测算法、基于拟合的亚像素边缘检测算法、基于矩的亚像素边缘检测算法、基于插值的亚像素边缘检测算法、光条中心线检测方法、边缘检测技术的应用。

关于ECG中基于小波变换的qrs波检测算法完成，蛮经典的

近程心电监护系统P波自动检测算法的研究与实现.pdf

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。