本人研究生阶段主要学习蚁群算法，还留下一些问题，如果碰到有兴趣的人就太好不过了。
本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。
此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。
这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。
主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。
我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。
当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。
本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。
对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https://www.zhihu.com/question/41933598/answer/229896783。
我也会放入我的论文。
论文第四章中有描述到我想完成的任务。
如果我的论文与代码对你有帮助，敬请引用。

目录第1章控制系统案例的MATLAB实现1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用1.2MATLAB在积分中的应用1.3MATLAB在微分方程中的应用1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用1.5MATLAB在频域响应中的应用1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真2.1数字信号的传输2.1.1数字信号的基带传输2.1.2数字信号的载波传输2.2扩频系统的仿真2.2.1伪随机码产生2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计3.1利用直接序列扩频技术设计发射机3.2利用IS95前向链路技术设计接收机3.3利用OFDM技术设计接收机3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现4.1调制与解调简述4.2模拟调制与解调4.2.1模拟线性调制4.2.2双边带调幅调制4.2.3单边带调幅调制4.2.4模拟角度调制4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法5.4预测控制5.4.1基于CARIMA模型的JGPC5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现6.1PID校正6.1.1PID调节简介6.1.2PID调节规律介绍6.1.3PID调节分析介绍6.2控制系统的根轨迹校正6.2.1根轨迹的超前校正6.2.2根轨迹的滞后校正6.2.3根轨迹的滞后超前校正6.3控制系统的频率校正6.3.1频率法的超前校正6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析7.1滤波器的模型分析7.1.1滤波器的类型、参数指标分析7.1.2滤波器相关函数及模拟7.1.3滤波器的相关实现7.2通信系统的基本模型分析7.2.1模拟通信系统的基本模型分析7.2.2数字通信系统的基本模型分析7.3模拟通信系统的建模与仿真分析7.3.1调幅广播系统的仿真分析7.3.2调频立体声广播的信号结构7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用8.1挠性结构的概述8.2挠性结构的主动振动及仿真8.2.1前滤波8.2.2后滤波8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究9.1信号的突变性与小波变换9.2信号的突变点检测原理9.3实验结果与分析9.3.1Daubechies5小波用于检测含有突变点的信号9.3.2Daubechies6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究10.1小波信号特征检测的理论分析10.2实验结果与分析10.2.1突变性检测10.2.2自相似性检测10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析11.1概述11.2实例说明11.3输出结果与分析11.4源程序11.4.1nstdhaardemo.m11.4.2thresholdtestdemo.m11.4.3modetest.m11.4.4nstdhaardec2.m11.4.5nstdhaarrec2.m11.4.6mydwt2.m11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究12.1多尺度边缘检测12.2快速多尺度边缘检测算法12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究13.1阈值去噪方法13.2阈值风险13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计14.1小波快速算法设计原理与步骤14.2小波分解算法14.3对称小波分解算法14.4小波重构算法14.5对称小波重构算法14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择15.1故障信号检测的理论分析15.2实验结果与分析15.2.1利用小波分析检测传感器故障15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究16.1图像的小波分解算法16.2小波变换系数分析16.3实验结果

《深入浅出数字信号处理》从直观、概念化、非数学的角度，充分利用向量这个简单而又直观的工具，辅以大量的实例、图片，深入浅出地探讨了数字信号处理的基本概念及其应用，为读者理解数字信号处理提供了一种全新的思路和方法。
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第1章概述了数字信号处理的发展和应用。
第2章和第3章主要介绍了信号和线性时不变系统的一些基本概念。
第4章介绍了信号与系统的相互作用，包括卷积与相关。
第5章和第6章分别介绍了频谱分析的最主要工具DFT及其快速算法FFT。
第7-9章主要介绍了数字滤波器的原理、实现与应用等问题。
压缩包含全书matlab代码

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该设计使用STM32F407为主要控制芯片，使用不同的PWM输出口，分别各自单独控制电机，使得电机互相直接独立工作互不干涉，可以多个电机同时运动，提高设备运动性能，通过加减速算法，电机运行S型曲线。
本设计同时设计了水泵和风扇等驱动电路。

（有详细的正文，简单易懂，使用VS2017完成。
如有不足，请批评指正，谢谢！^_^）创建一个基于对话框的应用程序，添加编辑框控件，用于输入练习者名字；
添加四个复选按钮控件，标题分别为加、减、乘、除，供用户选择需要做的运算。
点击“开始”按钮，将随机出题。
除法运算要保证除数不为0。
当练习者输入的答案正确时加1分，错误不加分；
当答题时间结束时显示最终得分以及最高分记录者的名字和最高得分，点击“查看”按钮将显示所做过的题目及输入的答案。

本书系统讲述数字信号处理的基本原理、实现及应用，主要讲述时域离散信号与系统的基本概念及时域和频域分析方法，重点讨论离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波器的基本概念与理论、数字滤波器的设计与实现方法，引见有关多采样率数字信号处理的基本理论和高效实现方法、数字信号处理的典型应用，结合各章节的知识点、例题和习题引见MATLAB信号处理方法。
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包括：1、Zhang并行快速算法；
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3、Pavlidis算法；
4、Rosenfeld算法；
5、基于参照表的细化算法；
6、形状学细化算法。

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。