本文将一种基于平移不变小波分解的新方法引入到像素级多传感器图像融合中。
提出的融合体系结构与“shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。
首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。
移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。
其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。
最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。
实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。

信号与图像的稀疏分解及初步应用-王建英很高清很全面十分有用的学习资料，适合初学者和应用！！！

很简单的局部均值分解代码，可能不够完善，需要修改能够使用

LMDmatlab程序局域均值分解，利用滑动平均求的，不是用三次样条LMDmatlab程序局域均值分解，利用滑动平均求的，不是用三次样条

变分模态分解matlab实测能用，还有自己的代码，一并方里了

一、实验目的：通过设计编制调试一个具体的词法分析程序，加深对词法分析原理的理解。
并掌握在对程序设计语言源程序进行扫描过程中将其分解为各类单词的词法分析方法。
编制一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符五大类。
并依次输出各个单词的内部编码及单词符号自身值。
（遇到错误时可显示“Error”，然后跳过错误部分继续显示）二、实验预习提示1、词法分析器的功能和输出格式词法分析器的功能是输入源程序，输出单词符号。
词法分析器的单词符号常常表示成以下的二元式(单词种别码，单词符号的属性值)。
本实验中，采用的是按类来安排种别码的方式。
2、部分单词的BNF表示（可参考教材43页的状态转换图）-＞-＞|||ε-＞-＞|ε-＞+-＞--＞＞-＞＞=3、做词法分析器需要把对象语言的词法全部描述出来，在这我们取C语言子集，它的词法如下：（1）关键字mainifelseintreturnvoidwhile……..所有的关键字都是小写。
（2）专用符号=+-*/＜＝＞＞＝==！=；
：，{}[]（）（3）空格和空白、制表符和换行符。
空格一般用来分隔ID、NUM、专用符号和关键字，在词法分析阶段通常被忽略。
各种单词符号的种别码，这是一种符号一个编码的设计。
只供参考！单词符号 种别码 单词符号 种别码main 2 [ 28int 1 ] 29char 3 { 30If 4 } 31else 5 , 32for 6 : 33while 7 ; 34ID 10 ＞ 35NUM 20 = 37+ 22 +”,当前字符为’＞’，此时，分析器倒底是将其分析为大于关系运算符还是大于等于关系运算符呢？显然，只有知道下一个字符是什么才能下结论。
于是分析器读入下一个字符’+’，这时可知应将’＞’解释为大于运算符。
但此时，超前读了一个字符’+’，所以要回退一个字符，词法分析器才能正常运行。
在分析标识符，无符号整数等时也有类似情况。
5、模块结构见附图三、实验过程和指导：（一）准备：1.阅读课本有关章节，明确语言的语法，写出基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符和程序例。
2.编制好程序。
3.准备好多组测试数据。
（二）上机调试：（三）程序要求：程序输入/输出示例：如源程序为C语言。
输入如下一段：main(){inta,b;a=10; b=a+20;}要求输出如右图。
（2，“main”）（5，“（”）（5，“）”）（5，“{”）（1，“int”）（2，“a”）（5，“,”）（2，“b”）（5，“;”）（2，“a”）（4，“=”）（3，“10”）（5，“;”）（2，“b”）（4，“=”）（2，“a”）（4，“+”）（3，“20”）（5，“;”）（5，“}”）说明：识别保留字：if、int、for、while、do、return、break、continue；
单词种别码为1。
其他的都识别为标识符；
单词种别码为2。
常数为无符号整形数；
单词种别码为3。
运算符包括：+、-、*、/、=、＞、=、＜=、!=；
单词种别码为4。
分隔符包括：,、;、{、}、(、)；
单词种别码为5。
以上为参考，具体可自行增删。
程序思路（参考）：这里以开始定义的C语言子集的源程序作为词法分析程序的输入数据。
在词法分析中，自文件头开始扫描源程序字符，一旦发现符合“单词”定义的源程序字符串时，将它翻译成固定长度的单词内部表示，并查填适当的信息表。
经过词法分析后，源程序字符串（源程序的外部表示）被翻译

计算矩阵的特征值特征向量，对矩阵进行谱分解，可以很容易转换成C++语言。

独立分量分析(}r}d}}}ndent}}mp}}}}tanal}}i},}CA)是信号处理领域在20世纪90年代后期发展起来的一项新处理方法。
顾名思义，它的含义是把信号分解成若干个互相独立的成分。
如果信号本来就是由若干独立信源混合而成的，我们自然希望能恰好把这些信源分解开来。
从原理上说，只靠单一通道观察是不可能作这样的分解的，必需借助于一组把这些信源按不同混合比例组合起来的多通道同步观察。
换句话说，ICA是属于多导信号处理的一种方法。
但是把一组观察信号分解成若干独立成分，分解结果肯定不是惟一的。
因此分解总要施加一些约束条件，使答案接近于所期望的结果。
ICA的发展是和盲信源分离(blindsourceseparation,BSS)紧密联系的。
BSS的简单含义如图1-一1所示。
它的任务是只由多通道系统的输出数据X来判断其输入S和系统的传递函数H。
所谓“盲”是指原理上它不要求对S和H具有先验知识。
实际上任务的解答显然不是惟一的，因此免不了还是需要一些假设。
一般至少需要假设多通道输人S中各分量互相独立、零均值且方差为1。
不难看出，BBS问题的提法和ICA十分接近，只是前者的研究范畴更宽，处理手段也更多些。

在matlab仿真平台上对某一心音信号进行采样、小波分解、消噪处理、信号重构等信号处理。
在matlab仿真平台上对某一心音信号进行采样、小波分解、消噪处理、信号重构等信号处理。

用VS2010开发的无线传感器网络中MDS-MAP定位算法的C语言程序，节点间的距离矩阵需要自己输入，然后输出相对坐标和绝对坐标。
主要用到了矩阵的乘法、奇异值分解和求逆。

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。