第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

：在充分调研国内外先进机器人构型设计的基础上，设计出一种基于ＵＧ三维建模的七自由度机器人。
基于Ｄ－Ｈ矩阵理论，建立了七自由度机器人的正运动学方程。
基于ＭＡＴＬＡＢ软件，采用了随机抽样的数值方法。
针对本体结构和运动方式特征，分析了七自由度机器人的工作空间，得到了其末端的工作空间点云图。
仿真结果表明，用蒙特卡洛法分析七自由度机器人的工作空间变化平缓，无突兀现象，从而验证了结构设计的合理性，对其后期的结构及其控制系统的优化设计提供了依据

鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类，主要考虑如何将各列特征表示并排列组合，选择2列特征向量时可采用2个for循环，来对所有可能的组合进行遍历，选择3列特征分析时，由于情况较少则可以直接输入列。
然后将特征列输入Kmeans聚类器中，最后根据聚类结果绘制出聚类结果。

语音信号处理已经有很长的历史。
本书将引见语音信号的基础、原理、方法和应用。
全书共十二章，引见语音信号的基础知识、特征分析和处理技术、以及各种应用等等。

基于轨迹的游客行为特征分析，大数据时代，深度“数据挖掘”高级分析技术成为大势所趋，对于旅游景区来说，谁先掌握互联网平台、善用大数据，谁就最有可能先人一步破除体制壁垒与管理围墙，实现转型升级和跨越式发展。
通过在旅游景区部署移动信号监测设备，就可以发现该群体游客的相关属性，例如在一个区县，在不同景点之间部署，可以发现游客移动的轨迹是怎么样，本文主要就是用于分析游客在不同景点之间的浏览情况，这样可以愈加合理的设计景区与景区之间的交通路线，销售相关旅游产品和应急预案等方面的东西。
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笔迹鉴别是通过分析手写笔迹信息来判断书写者身份的特征分析技术，为提高笔迹鉴别的科学性和准确性，设计了基于ARM嵌入式系统的文本独立（Text-independent）笔迹鉴别系统。
系统包括笔迹采集端、数据传输部分和上位机处理端3个部分。
首先给出了总体设计和详细的工作流程，并对笔迹信息采集模块和数据传输部分进行分析，最初结合笔迹图像预处理技术和纹理特征分析方法，采用基于多维度Gabor变换和支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）方法进行实时笔迹鉴别。
实验表明，系统鉴别率高，达到了良好的预期效果。

⑴借助航空公司的客户数据，对客户进行分类；
⑵对不同类的客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值；
⑶从营销角度讲，客户价值分析实际上是一个市场细分问题，处理市场细分问题比较常用的方法是聚类分析；
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基于游程理论，可以提取干旱特征，分析区域干旱特诊该变化趋势

本书共15章，分为3篇。
第一篇为Matlab及图像基础，第二篇为基于Matlab的常见图像处理技术，涵盖内容有数字图像的运算、数字图像增强系数、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和色彩图像处理；
第三篇为基于Matlab的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形状学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和Matlab图像处理综合实例。

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。