本书介绍正交频分复用（OFDM）技术的原理及其在无线通信领域内的应用。
全书共分10章。
第1章简要介绍无线通信系统的发展历程以及无线衰落信道的基本特性；
第2章介绍OFDM技术的基本原理与特性；
第3章叙述了OFDM技术内峰值平均功率比的问题，并且讨论若干抑制过高峰均比的方法；
第4章详细介绍OFDM技术内非常关键的同步问题；
第5章介绍OFDM技术内的信道估计；
第6章针对动态功率、比特分配在OFDM系统内的灵活应用进行讨论；
第7章介绍各种编码在OFDM技术内的应用，并且讨论最新的编码方法；
第8章分析多种不同的多址方案与OFDM技术的结合；
第9章详细介绍OFDM在多个领域内的应用，其中包括DAB、DVB、WLAN和ADSL等；
最后第10章简单介绍未来移动通信系统（NextG）的关键概念，以及适于传输高速数据流的MIMOOFDM系统。

提出了一种新的变分图像模型，结合了Curvelet收缩方法和总变分（TV）功能，可用于图像恢复。
为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。
然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。
为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。
数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲​​线样伪像的同时，保留了精细的细节方面具有良好的性能。

事实证明，下一代测序（NGS）是描绘多种癌症分子亚型的强大工具，并且可以揭示整个癌症进展过程中基因组突变的积累。
使用深度测序技术从喉鳞状细胞癌（LSCC）患者获得全基因组microRNA（miRNA）和mRNA表达谱，并通过综合计算方法进行分析。
大量蛋白质编码和非编码基因被检测到差异表达，表明LSCC细胞中的功能转换。
总共检测到127个突变基因与外胚层和表皮发育显着相关。
发现有11种miRNA差异表达，其中包括潜在的癌症抑制miRNAmir-34c，其表达明显下调。
对mRNA和miRNA转录组的综合分析进一步揭示了11个miRNA和138个靶向基因之间的相关动力学，从而形成了对LSCC发育的高度动态的共调节网络响应。

为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。
阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。
将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。
实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。

第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计：平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析

目标检测NMS-GPU和Cython（非极大值抑制）在window下的编译文件，包括soft_NMS实现。
小批量情况下Cython速度高于GPU

已经调试好的6/4开关磁阻电机模型，采用直接瞬时转矩控制，抑制转矩脉动。
模型可以直接使用，参数设定可根据需要自己更改

柔性输电技术（FACTS）在调节线路潮流分布、无功补偿等方面发挥着巨大的作用，尤其在抑制次同步方面已经引起广泛的重视。
本文利用新型的FACTS设备——静止同步补偿器（STATCOM）再配合相关的控制策略来抑制次同步振荡。
STATCOM作为一种新型的柔性装置，由于采用可关断器件GTO和高速变流技术，因此在抑制方面和其他采用晶间管相控技术的FACTS装置相比，其灵活性更高，损耗更小，既可以为发电机提供动态无功补偿、维持母线电压稳定，又可以抑制次同步振荡，具有着更为显著的优势。
这是关于STATCOM的PSCAD仿真程序，可用来测试STATCOM电气性能。

永磁同步电机谐振抑制仿真，通过加入陷波滤波器，来抑制伺服系统产生的机械谐振，内有抑制前后两个仿真程序，可对比。

非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

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。