《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块。
,工欲善其事，必先利其器，《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其MATLAB实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函数在图像处理领域中的用法。

WPD，小波包阈值去噪，对于有的信号的去噪效果比较好，比如非平稳的信号，非线性信号

哈工大高频课程设计，接收发射调幅装置，1中波发射机系统 发射机包括三个部分：高频部分，低频部分和电源部分。
高频部分一般包括主振荡器、缓冲放大、中间放大、功放推动级与末级功放。
主振器的作用是产生频率稳定的载波。
为了提高频率稳定性，主振级可以采用西勒电路，并在它后面加上缓冲级，以削弱后级对主振器的影响。
低频部分包括声电变换、低频电压放大级、低频功率放大级与末级低频功率放大级。
低频信号通过逐渐放大，在末级功放处获得所需的功率电平，以便对高频末级功率放大器进行调制。
电源部分需要采用稳压电源，以减少对系统稳定性的影响。

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

《Signaltap使用手册》深度解析与应用指南在当今高速发展的电子设计自动化(EDA)领域，Altera公司推出的SignalTapII逻辑分析器为工程师们提供了一种强大的调试工具，帮助他们在无需额外I/O引脚的情况下，实时监测FPGA内部信号的状态。
本文将基于《Signaltap使用手册》的核心内容，深入探讨SignalTapII的功能特性、工作原理及其在设计流程中的应用策略。
###设计调试利器：SignalTapII逻辑分析器SignalTapII是Altera为其QuartusII软件包量身定制的一款功能强大的逻辑分析工具。
它能够捕捉并存储FPGA内部节点或I/O引脚状态的数据，无需外部设备介入或修改设计文件，即可实现对内部信号状态的精准监测。
这种非侵入式的监测方式极大地提高了设计调试的效率与准确性。
###设计流程概览####设计流使用SignalTapII逻辑分析器SignalTapII的设计流主要包括配置分析器、定义触发条件、编译设计、编程FPGA以及读取和分析数据等步骤。
整个过程紧密相连，旨在确保用户能够顺利地从设计阶段过渡到调试阶段，最终获取到有价值的信号数据。
####SignalTapII逻辑分析器任务流在具体操作层面，SignalTapII的任务流涵盖了信号选择、触发条件设置、采样率调整、数据存储及数据分析等环节。
用户可以通过QuartusII界面直观地进行这些操作，使得信号分析工作变得更加高效且便捷。
###配置SignalTapII逻辑分析器配置SignalTapII时，首先需要确定所需监控的信号列表，接着设置相应的触发条件，最后根据设计需求调整采样率。
这一系列操作均需在QuartusII环境中完成，确保了设计的一致性和完整性。
###定义触发条件触发条件是SignalTapII逻辑分析的关键环节之一。
通过定义特定的信号组合或事件，可以精准捕获感兴趣的信号状态变化。
这不仅有助于提高数据采集的针对性，同时也为后续的问题定位提供了有力支持。
###编译设计在完成了SignalTapII的配置后，接下来便是将设计进行编译。
这一过程会将所有的配置信息嵌入到FPGA的设计文件中，确保在硬件运行时能够正确地执行信号捕捉任务。
###总结SignalTapII逻辑分析器作为AlteraQuartusII软件的重要组成部分，其在设计调试方面的贡献不容小觑。
通过提供一套完整的工作流程，它不仅简化了FPGA内部信号的监测过程，还大幅提升了问题诊断的效率。
对于从事FPGA设计与开发的工程师而言，熟练掌握SignalTapII的使用方法，无疑将大大增强其在项目实施中的竞争力。
以上仅为《Signaltap使用手册》部分内容的概述，更多详细的操作指导与案例分析，请参考官方文档或相关技术论坛，以获得更加全面和深入的理解。

用STM32F407开发的一款示波器，以UCOSIII做操作系统，默认4.3寸电容屏显示（可修改）。
下侧数据框，可显示幅值、Vmax、Vmin、频率、period、占空比、V/div、T/div等参数。
右侧按钮控制框，具有Auto、Stop、cursor、time/div、V/div、Signal功能。
Signal可作为信号发生器，测试示波器波形显示。

基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计本文主要介绍基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计，旨在解决信号分析过程中的噪声问题。
信号在采集和传输过程中难免会有噪声夹杂其中，影响目标信号检测与识别性能。
因此，在信号分析过程中，首先要做的就是对信号进行去噪处理。
本文通过利用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号，从而实现信号消噪。
一、MATLAB语言介绍MATLAB是一种高性能的计算机语言，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB的特点是强大的数学计算能力和灵活的编程环境，使其成为信号处理和分析的首选工具。
MATLAB语言可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.1MATLAB简介MATLAB是一种高级语言，具有强大的数学计算能力和灵活的编程环境。
MATLAB可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.2MATLAB的具体应用与工具箱MATLAB广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB提供了多种工具箱，如signalprocessingtoolbox、imageprocessingtoolbox等，以满足不同领域的需求。
二、程序流程设计及其原理2.1程序设计流程程序设计流程是指根据信号处理的需求，设计和实现信号处理程序的过程。
程序设计流程包括信号生成、信号分析、信号滤波和信号重构等步骤。
2.2实验原理实验原理是指信号处理的基本理论和方法，包括信号采样、信号量化、信号滤波和信号重构等。
掌握实验原理是进行信号处理和分析的基础。
三、基于MATLAB的信号消噪处理基于MATLAB的信号消噪处理是指使用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号。
信号消噪处理是信号处理的重要步骤，可以提高信号的质量和可靠性。
四、结论基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计是信号处理和分析的重要技术。
通过使用MATLAB软件，可以轻松地实现信号的生成、分析和处理，并提高信号的质量和可靠性。

曼彻斯特码采用跳变沿来表示0或1，与二进制码相比，具有如下优点：1.具有丰富的定时信息，便于接收端提取定时信号；
2.传输时无直流分量，可降低系统的功耗；
3.曼彻斯特码传输方式非常适合于多路数据的快速切换。
在数据通信领域，开发一个数据通信系统，选择一种好的数据编码方式是非常重要的，关系到整个系统的可行性、稳定性、通信质量以及以后系统的工作效率等方面。

用于弱信号检测的二阶匹配随机共振效应的SMSR仿真

数字信号处理清华大学老师程佩青第三版课件（563页）

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。