空气隙法布里-珀罗(F-P)标准具是一种常见的光无源器件,其作为滤波器广泛应用于光通信、光电测量和光传感领域。
根据经典干涉理论,F-P标准具的光谱为周期出现的洛伦兹峰。
但在对F-P标准具透射谱的校准与拟合过程中,发现其透射峰存在左右不对称以及展宽现象,导致使用经典洛伦兹公式的拟合误差较大。
通过分析透射峰不对称度和展宽间的关系,并考虑光纤准直器的发散角以及F-P标准具的装配误差因素,提出了一种基于传统F-P干涉理论并融合发散角与入射偏角的多峰叠加拟合公式。
使F-P透射谱的拟合方差提高到0.008、重合精度为0.9998,与基于洛伦兹线型的拟合结果相比提高了近15倍。
该研究提供了一种对光纤空气隙F-P标准具透射谱精确拟合的方法,并对其设计以及装配工艺有着重要的指导意义。

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

介绍了一种应用于光纤时频传递秒脉冲信号(1PPS)调制的马赫-曾德尔调制器(MZM)偏置点反馈控制系统。
本系统将电光调制器的偏置点设置在传输曲线的最小值点(Null)和正斜率正交点(Quad+)之间的线性区域，利用光电二极管(PIN)探测输出1PPS信号的低电平电压的波动来检测偏置点的漂移。
对测量到的电压信号进行数字处理后通过控制偏置点反馈系统来稳定调制器的偏置点。
对反馈控制理论进行了原理推导，并与基于微扰理论的商用偏置点稳定系统进行了对比实验。
实验证明该系统可以避免微扰信号对1PPS传输稳定性的影响，传递性能优于商用偏置点稳定系统。
实验结果表明，1PPS传递时延波动的峰峰值为174ps，均方根值(RMS)为18ps，在平均时间为104s时，1PPS的时间阿伦方差(TDEV)下降到1.7ps。

数据分析入门书籍，只有51页，里面很多图表实例，手把手教你如何EXCEL画图，对各种知识点（平均值，模式，中值，方差，标准偏差）的讲解相当的到位。

授课对象：这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程收获预期：可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手课程内容：第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布：秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术：回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介

详解单因素方差分析、多因素方差分析、正交实验设计及代码实现.pdf

利用matlab程序实现二维离散小波变换,并对小波系数矩阵进行重构,进而在程序的编辑过程中理解二维离散小波变换和重构的原理和实现。
同时利用不同的小波和边缘延拓方法,对小波系数矩阵的能量、均值、方差、信噪比等统计量进行分析比较,更深入的了解小波变换。

将雷达回波信号写为如下稀疏形式：其中为基矩阵，为待求系数列向量。
为服从均值为0，方差为的加性高斯噪声。
目标向量为已知元素集，包含N个变量，即。
若每个元素独立向量的概率密度为：这也是系数向量的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。

【原书名】CommunicationSystemsFourthEdition【原出版社】JohnWiley【作　　者】（加）SimonHaykin[同作者作品][作译者介绍]【译　　者】宋铁成[同译者作品]徐平平徐志勇等【丛书名】国外电子与通信教材系列【出版社】电子工业出版社【书号】7505382543【出版日期】2003年10月【开本】16开【页码】719【版次】1-1【内容简介】本书对通信系统的基础理论和关键环节进行了深入分析，力图让学生在讨论中领会通信的精髓。
全书首先给出通信系统的梗概及需要研究的关键技术，接着分章详细讨论了随机过程、连续波调制、脉冲调制、基带脉冲传输、信号空间分析、带通数据传输、扩频调制、多用户无线通信、信息论基础以及差错控制编码等。
各章都附有大量习题，便于学生实践掌握。
书中还给出了很有价值的附录，包括概率论、信号和系统描述、贝叶斯函数、超几何分布函数汇总、密码学方面的介绍以及一些有用的表格等。
全书强调通信理论的统计基础，并给出了用MATLAB模拟的8个计算机实验，这些实验几乎覆盖了各章节的主要内容，形成了独特的通信理论“软件实验室”。
【编辑推荐】随着微电子技术、计算机技术、激光技术、卫星与光纤等相关信息技术的发展，特别是计算机与通信的有机结合，现代通信正经历着一场变革。
在这场变革中，各种新技术、新手段、新业务、新系统层出不穷，现代通信的内容也日趋丰富。
在通信新技术不断产生，新需求逐步扩展的背景下，建立在多网互连互通、多个系统集成、多种技术综合应用基础上的一体化通信、全球个人通信迅速发展，这就要求通信技术工作者和通信工程等专业的学生不仅深入学习本专业的典型通信系统，还要全面学习和了解目前广泛应用的各种现代通信系统，以全面、系统地了解现代通信的目的。
本书正是为了实现这一目的而编写的。
作者介绍：SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者，加拿大皇家学会院士，IEEE会士，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，现任加拿大麦克马斯特大学教授，在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。
他曾经获得IEEEMcNaughton奖章，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多种标准教材。
目录第1章随机过程1.1简介1.2随机过程的数字定义1.3平稳过程1.4均值、相关函数和协方差函数1.5遍历过程1.6随机过程通过一个线性时不变滤波器1.7功率谱密度1.8高斯过程1.9噪声1.10窄带噪声1.11基于同相和正交分量的窄带噪声表示法1.12基于包络和相位分量的窄带噪声表示法1.13正弦信号加窄带噪声1.14计算机实验：平衰落信道1.15总结与讨论注释与参考习题第2章连续波调制第3章脉冲调制第4章基带脉冲传输第5章信号空间分析第6章通带数据传输第7章扩频调制第8章多用户无线通信第9章信息论基础第10章差错控制编码附录1概率论附录2信号与系统简述附录3贝塞尔函数附录4汇合型超几何函数附录5密码学附录6表格术语表参考文献索引

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

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。