提出一种无源电检测装置，对A304不锈钢YAG激光焊接过程中的等离子体电信号进行检测，并利用高速摄像机对等离子体的形态进行观察。
结果表明，不同焊接模式下的等离子体电信号具有不同的时域特征。
对不同焊接模式下的等离子体电信号特征进行理论与试验分析，发现等离子体电信号受等离子体效应和鞘层效应的共同影响;小孔的形成与否是造成不同焊接模式下等离子体电信号特征不同的决定性因素。

估计高阶统计量的双谱程序，随机过程可用它的各阶矩来完整描述。
与矩一样，可用累积量从时域来描述随机过程的统计特性；
亦可用高阶谱(包括功率谱)从频域来描述随机过程的统计特性。
由于三阶矩与三阶累积量相同，故三阶谱(也称双谱)定义为三阶矩函数(或称三阶自相关函数）的二重傅里叶变换。
已测试过可以运行使用

利用两个不对称的侧耦合腔，提出了一种等离子体金属-电介质-金属（MIM）波导中电磁感应透明（EIT）的模拟方法，并通过时域有限差分法（FDTD）进行了仿真。
仿真结果表明，EIT的透明峰对两个空腔的宽度差异以及两个空腔与总线的耦合距离差异非常敏感。
此外，我们发现EIT峰值的高传输通常伴随着相对较低的品质因数。
我们新颖的等离激元结构的这些特性将为高度集成的光学电路和光学信息处理铺平道路。

1．设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
2．假设平稳白噪声X(t)通过如图所示的线性系统，试求互相关函数，并画出其图形。
3．利用matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
(3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。
4．利用matlab程序分别设计一正弦型信号，高斯白噪声信号。
(1)分别分析正弦信号、高斯噪声信号以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分别求（1）中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(3)分别求（1）中的三种信号对应的复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(4)分析、观察（2）中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性。
5．利用matlab程序设计和实现图3.5.2所示的视频信号积累的检测系统，并对系统中每个模块的输入输出信号进行频域、时域分析，并分析相应信号的统计特性。
6．利用Matlab程序分别设计正弦信号、高斯白噪声信号，分析正弦信号、高斯白噪声信号以及这两者的复合信号分别通过以下四种非线性器件前后的功率谱和幅度分布变化：(1)全波平方律器件(2)半波线性律器件(3)单向理想限幅器件(4)平滑限幅器件

快速傅里叶变换代码，输入时域信号有限离散序列，得到相应的离散傅里叶变换

语音信号时域波形\短时幅值和短时过零率程序给做语音端点检测方面的人参考

自己绘制一段正弦函数并在时域中绘出,进行FFT和IFFT变换验证算法和程序的正确性,适合初学者,或为频谱分析系统做准备条件

将原始信号按照一定的规则进行重新组合，构成多向数据矩阵，利用多向主元分析方法将数据投影到主成分空间，实现信号的多层次分解。
对人脸RGB图像及某模拟电路的一维输出信号进行了处理。
结果表明，这种处理方法可很好地实现异常特征的空/时。
域定位及可视化校正，校正出的图像可更好地显示皮肤纹理特征，校正出的一维信号则可更突出地反射原始信号中干扰信号的位置及时域特征。

实验要求：画出QPSK后频谱图，星座图，以及解码后的时域波形图。
增加高斯通道噪声，观察误码率的变化。

包括标准路面谱频域和时域代码，以及基于Simulink搭建的滤波白噪声模型，并对采集的数据进行拟合得到的路面谱频域和时域，并与标准对比的代码，还对matlab与excel数据导入导出作部分介绍

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。