非线性最小二乘教程

（1）功能分析：1）实现新进图书的数据录入。
2）实现对所有购进图书的分类查询和分类统计。
3）能够按书名、作者等分类查询现有图书的数量。
4）能够实现借还书操作。
5）实现对现有信息的查询，修改，删除。
6）还书逾期记录罚款及交罚款操作。
（2）系统性能要求：系统安全、可靠；
1）功能齐全；
2）操作方便、界面友好；
3）易于维护和扩充。
（3）系统的功能分析:密码设置：每个管理员均有自己的密码，可以防止非本系统人员进入本系统；
又因每个人的权限不一致，故可以防止越权操作。
资料维护：为了存放图书、读者档案的全部数据，本系统将每一本图书和每位读者的信息进行管理。
系统维护包括对各种表记录的修改、删除、添加等操作。
系统查询及统计：可以对所有购进图书的分类查询和分类统计，能够按书名、作者、类型等分类查询现有图书的数量。
亦可对读者进行查询。
系统管理：进行人员管理、数据输入。
其它操作：包括修改密码、添加用户、查询用户等。

NumericalMethodsforUnconstrainedOptimizationandNonlinearEauations.介绍了newtonmethod,broydenmethod等诸多方法求解无约束求解非线性最小二乘问题.

采用QT5.9实现非依靠ffmpeg、opencv、sdl的多功能播放器，其实还是跟ffmpeg挂钩的，各种事件、有截图保存功能，全屏等，稍加修改，可实现更多，绝对值得你拥有，初学者有福。
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射频识别（RFID）技术——无线电感应的应答器和非接触IC卡的原理与应用

【华为账户全网通高版本方案】是指针对华为设备在Android8.0、8.1、8.2系统版本上实现“全网通”功能的一种高级技术解决方案。
此方案通常涉及华为手机的网络设置、系统权限调整以及账户认证等多个层面，旨在帮助用户解锁设备的网络限制，实现对不同运营商网络的支持。
在华为设备中，“全网通”意味着手机能够兼容多个运营商的4G、3G和2G网络，包括中国移动、中国联通和中国电信。
这一特性对于经常更换运营商或者在不同地区使用手机的用户来说非常实用。
然而，由于厂商策略和版权问题，某些华为设备可能会限制特定网络功能的使用，这就需要通过特定的解锁方案来解决。
“手撕”在这里是一个非官方术语，通常指绕过官方限制，手动操作设备以达到特定目的的过程。
在华为解锁领域，"手撕"可能涉及到修改系统文件、解除网络锁定、恢复或更新固件等复杂步骤，需要一定的技术基础和风险意识。
以下是实现【8.0-8.1-8.2华为账户全网通高版本方案】可能涉及的关键知识点：1.**系统权限管理**：在Android系统中，通过获取root权限可以访问并修改系统文件，这是解锁网络限制的基础。
用户需要了解如何获取和使用adb工具，以及安装SuperSU等权限管理应用。
2.**网络设置调整**：这包括修改设备的APN（接入点名称）设置，以支持不同运营商的网络。
有时还需要修改系统内的网络配置文件，如modem配置，以解锁特定频段。
3.**华为账户管理**：华为设备往往与华为账户紧密关联，部分网络限制可能与账户绑定。
解锁方案可能涉及到解除账户与设备的绑定，或者创建新的全网通账户。
4.**固件升级与降级**：在某些情况下，升级或降级设备的固件版本可能有助于解锁网络限制。
用户需了解如何下载并刷入正确的固件，以及使用Fastboot模式进行操作。
5.**安全风险与数据备份**：执行这类操作可能导致设备失去保修，甚至变砖。
因此，确保数据备份至关重要，并且要在操作前充分了解可能的风险。
6.**恢复工具与刷机知识**：TWRP、SPFlashTool等恢复工具和刷机软件是进行此类操作的必备工具，用户需要学会如何使用它们进行刷机和恢复操作。
7.**法律与政策了解**：解锁设备可能违反设备制造商的条款和条件，甚至可能触及法律法规，因此在进行操作前，了解并遵守相关规定是必要的。
实施“8.0-8.1-8.2华为账户全网通高版本方案”需要一定的技术背景和对Android系统及华为设备的深入理解。
虽然这个过程可能会带来设备使用的更多自由，但同时也伴随着潜在的风险，因此不推荐对手机操作不熟悉的用户自行尝试。
如果决定执行该方案，建议在专业论坛寻求指导，或者寻求专业人员的帮助。

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

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

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

汇编的递归子程序实现阶乘部分代码DATAsegmenttishidb'intputN(0~7):$'jieguodb0dh,0ah,'jieguois:$'quitdb0dh,0ah,'pressanykeytoexit...$'DATAendsSTACKsegmentdb100dup(?)STACKendsCODEsegmentassumecs:CODE,ss:STACK,ds:DATAmainprocfarstart:movax,DATAmovds,ax;初始化数据段movah,09hleadx,tishi;输出提示int21hxorax,ax;清零movah,01hint21h;键盘输入数据movah,00handal,0fh;转化为非压缩的BCD码callsubproc;调用子过程movbx,dxmovah,09h;输出提示leadx,jieguoint21hmovax,bxcalldisplay;调用子过程movah,09hleadx,quit;输出提示。
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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。