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

Qt平台可以拖拽及调整大小带网格的边框，适合ROIWindow，statisticswindow3x3window，基于QGraphicsView和QGraphicsItem开发，运行环境MacOS+QtCreator4.11.0+Qt5.14.1

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

第1章绪论第一部分线性系统的时间域理论第2章线性系统的形态空间描述2.1本章的主要知识点2.2习题与解答第3章线性系统的运动分析3.1本章的主要知识点3.2习题与解答第4章线性系统的能控性和能观测性4.1本章的主要知识点4.2习题与解答第5章系统运动的稳定性5.1本章的主要知识点5.2习题与解答第6章线性反馈系统的时间域综合6.1本章的主要知识点6.2习题与解答第二部分线性系统的复频率域理论第7章数学基础：多项式矩阵理论7.1本章的主要知识点7.2习题与解答第8章传递函数矩阵的矩阵分式描述8.1本章的主要知识点8.2习题与解答第9章传递函数矩阵的结构特性9.1本章的主要知识点9.2习题与解答第10章传递函数矩阵的形态空间实现10.1本章的主要知识点10.2习题与解答第11章线性时不变系统的多项式矩阵描述11.1本章的主要知识点11.2习题与解答第12章线性时不变控制系统的复频率域分析12.1本章的主要知识点12.2习题与解答第13章线性时不变反馈系统的复频率域综合13.1本章的主要知识点13.2习题与解答第三部分新增习题第14章线性系统理论的新增习题14.1线性系统时间域理论部分的新增习题14.2线性系统复频率域理论部分的新增习题参考文献

Maxf(x1,x2)=21.5+x1·sin(4πx1)+x2·sin(20πx2)s.t.-3.0≤x1≤12.14.1≤x2≤5.8

中文名:深入解析Windows操作系统原名:MicrosoftWindowsInternals作者:(美)所罗门(Solomon,D.A.)/美)罗斯(Russinovich,M.E.)译者:潘爱民资源格式:PDF版本:中文第4版出版社:电子工业出版社书号:9787121039690发行时间:2007年04月01日地区:大陆语言:简体中文简介:目录:第1章概念和工具1.1Windows操作系统的版本1.2基础概念和术语1.3挖掘Windows内部机理1.4本章总结第2章系统结构2.1需求和设计目标2.2操作系统模型2.3总体结构2.4关键的系统组件2.5本章总结第3章系统机制3.1陷阱分发3.2对象管理器3.3同步3.4系统辅助线程3.5Windows全局标志3.6本地过程调用(LPC)3.7内核事件追踪3.8Wow643.9本章总结第4章管理机制4.1注册表4.2服务4.3Windows管理规范4.4本章总结第5章启动和停机5.1引导过程5.2引导和启动问题的故障检查5.3停机5.4本章总结第6章进程、线程和作业6.1进程的内部机理6.2CreateProcess的流程6.3线程的内部机理6.4检查线程活动6.5线程调度6.6作业对象6.7本章总结第7章内存管理7.1内存管理器简介7.2内存管理器提供的服务7.3系统内存池7.4虚拟地址空间的规划结构7.5地址转译7.6页面错误处理7.7虚拟地址描述符7.8内存区对象7.9工作集7.10逻辑预取器7.11页面帧编号数据库7.12本章总结第8章安全性8.1安全系统组件8.2保护对象8.3账户权限和特权8.4安全审计8.5登录(Logon)8.6软件限制策略8.7本章总结第9章I/O系统9.1I/O系统组件9.2设备驱动程序9.3I/O处理9.4即插即用(PnP)管理器9.5电源管理器9.6本章总结第10章存储管理10.1有关存储的术语10.2磁盘驱动程序10.3卷的管理10.4本章总结第11章缓存管理器11.1缓存管理器的关键特性11.2缓存的虚拟内存管理11.3缓存的大小11.4缓存的数据结构11.5文件系统接口11.6快速I/O11.7预读(ReadAhead)和滞后写(WriteBehind)11.8本章总结第12章文件系统12.1Windows文件系统格式12.2文件系统驱动程序总体结构12.3诊断文件系统的问题12.5NTFS文件系统驱动程序12.6NTFS在磁盘上的结构12.7NTFS的恢复支持12.8加密文件系统(EFS)安全性12.9本章总结第13章网络13.1Windows的网络总体结构13.2网络API13.3多重定向器支持13.4名称解析13.5协议驱动程序13.6NDIS驱动程序13.7绑定13.8分层的网络服务13.9本章总结第14章崩溃转储分析14.1Windows为什么会崩溃14.2蓝屏14.3崩溃转储文件14.4Windows错误报告14.5在线崩溃分析14.6基本的崩溃转储分析14.7使用崩溃诊断工具14.8高级的崩溃转储分析术语表术语对照表索引

《GDI+图形程序设计》含详细目录，便于学习。
该书是为.NET开发人员介绍如何编写Windows和Web图形应用程序的指南用书。
通过大量详尽的实例，本书使有经验的程序员可以更深入地理解在.NETFramework类库中定义和整个GDI+API。
　　本书从介绍GDI+Windows图形程序设计的基本知识开始，其核心是对一些实际问题的指导，包括如何使用WindowsForms及如何优化GDI+的功能。
本书通过一些例子来说明如何开发真实世界的工具，如GDI+Painter、GDI+Editro、ImageViewer和ImageAnimator等。
另外，作者还给出了大量使用C#语言编写的可重用示例代码，读者可从网上下载完整的C#和VisualBasic.NET源代码，并可通过这些源代码查看书中各图的彩色效果第1章GDI+——下一代图形接口1.1理解GDI+1.2探索GDI+的功能1.3从GDI的角度学习GDI+1.4.NET中的GDI+名称空间和类总结第2章第一个GDI+应用程序2.1绘制表面2.2坐标系统2.3指南——第一个GDI+应用程序2.4一些基本的GDI+对象总结第3章Graphics类3.1Graphics类的属性3.2Graphics类的方法3.3GDI+Painter应用程序3.4绘制饼图总结第4章使用画笔和钢笔4.1理解和使用画笔4.2在GDI+中使用钢笔4.3使用钢笔进行变形4.4使用画笔进行变形4.5系统钢笔和系统画笔4.6一个真实世界的例子——在GDI+Painter应用程序中添加颜色、钢笔和画笔总结第5章颜色、字体和文本5.1访问Graphics对象5.2使用颜色5.3使用字体5.4使用文本和字符串5.5渲染文本的质量和功能5.6高级版式5.7一个简单的文本编辑器5.8文本变形总结第6章矩形和区域6.1Rectangle结构体6.2Region类6.3区域和剪辑6.4剪辑区域示例6.5区域、非矩形窗体和控件总结第7章图像处理7.1光栅图像和矢量图像7.2使用图像7.3操作图像7.4在GDI+中播放动画7.5使用位图7.6使用图标7.7扭曲图像7.8绘制透明的图形对象7.9查看多个图像7.10使用图片框查看图像7.11使用不同的大小保存图像总结第8章高级图像处理8.1渲染位图的一部分8.2使用图元文件8.3使用颜色对象应用颜色映射8.4图像属性和ImageAttributes类8.5编码器参数与图像格式总结第9章高级二维图形9.1线帽和线条样式9.2理解并使用图形路径9.3图形容器9.4读取图像的元数据9.5混合9.6Alpha混合9.7其他高级二维主题总结第10章变形10.1坐标系统10.2变形的类型10.3Matrix类与变形10.4Graphics类与变形10.5全局变形、局部变形和复合变形10.6图像变形10.7颜色变形和颜色矩阵10.8图像处理中的矩阵操作10.9文本变形10.10变形顺序的重要性总结第11章打印11.1简要地回顾使用MicrosoftWindows进行打印的历史11.2打印过程概述11.3第一个打印应用程序11.4打印机的设置11.5PrintDocument和Print事件11.6打印文本11.7打印图形11.8打印对话框11.9自定义页面设置11.10打印多个页面11.11页边打印——注意事项11.12进入细节——自定义控制和打印控制器总结第12章开发GDI+Web应用程序12.1创建第一个ASP.NETWeb应用程序12.2第一个图形Web应用程序12.3绘制简单的图形12.4在Web上绘制图像12.5绘制曲线图12.6绘制饼图总结第13章GDI+的最佳实践及功能技术13.1理解渲染过程13.2双缓存和无抖动绘图13.3理解SetStyle方法13.4绘图过程的质量与功能总结第14章GDI互操作性14.1在受控环境中使用GDI14.2在受控代码中使用GDI的注意事项总结第15章其他GDI+示例15.1设计交互式GUI应用程序15.2绘制具有形状的窗体和Windows控件15.3为绘制的图像添加版权信息15.4从流或数据库读取及写入图像15.5创建自绘制的列表控件总结附录A.NE

Quartus18.1正式版的破解器,可以破解18.0和18.1,引荐网友使用带1的版本，例如13.1、14.1、15.1、16.1、17.1、18.1，19.1

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。