【实验目的】（1）理解数字调制解调以及脉冲成型和匹配滤波器的等基本概念；
（2）理解数字通信系统中BPSK/QPSK的调制解调原理；
（3）利用LABVIEW和NIUSRP数字通信实验平台，实践4-QAM数字调制器和脉冲成型滤波器的原型设计和性能评测。

6轴惯性测量单元，加速度、角速度传感器MPU6050，读取数据并Kalman滤波器处理数据

模拟滤波器设计matlab代码，低通、高通、带通、带阻，巴特沃斯滤波器

1.概述2.状态估计与线性滤波方法3.非线性滤波方法4.两侧数据预处理技术5.多目标跟踪中的航迹起始6.极大似然类多目标数据互联方法7.贝叶斯类多目标数据互联方法8.机动目标跟踪9.多目标跟踪终结理论和航迹管理10.无源雷达数据处理技术11.相控阵和脉冲多普勒雷达数据处理技术12.雷达组网数据处理技术13.雷达数据处理仿真技术14.雷达数据处理的实际应用15.回顾、建议与展望

本文讨论了作者所提出的白光信息处理系统的基本概念,以及用它在进行复数滤波、信号综合及平行光学处理诸方面的若干研究成果。
这种方法既消除了相干系统中不可避免的相干噪声,又保持了相干系统所具有的运算能力。
值得指出的是,它还具有相干系统所不具有的独特优点,即由于光源本身的相当广阔范围的光谱分布,对多色信号及彩色图象的处理十分有利和相当有效。
它为光学信息处理展示了一个新的具有良好前景的方向。

基于matlab的一款声音处理软件，其中包括声音提取（现场录入或者文件导入），声音的FFT频谱分析，相位分析以及滤波处理，通过三种滤波方式对声音进行去噪以及具有50%以上精度的声纹识别系统。

智能天线技术是现代无线通信系统中的关键技术之一，特别是在多径传播环境下的移动通信系统中，它可以显著提高信号传输的质量和容量。
MATLAB作为一种强大的数值计算和仿真平台，被广泛用于智能天线的设计、分析和优化。
下面我们将深入探讨与"智能天线原书MATLAB程序"相关的知识点。
我们要理解什么是智能天线。
智能天线是指具有自适应算法的多元素天线阵列，能够根据接收信号的特性动态调整其辐射模式，以实现空间分集、空间多工或波束赋形等功能。
在无线通信中，这些功能可以增强信号强度、降低干扰、提高系统的频谱效率。
1.**空间分集**：通过多个天线元素接收信号的不同路径，智能天线可以利用多径效应来增加信号的多样性，从而提高通信的可靠性。
2.**空间多工**：智能天线能将多个独立的数据流同时发送到不同的用户，实现多用户复用，极大提升了无线通信系统的容量。
3.**波束赋形**：通过调整天线阵列的相位权重，智能天线可以形成指向特定方向的定向波束，减少非目标方向的辐射，提高能量利用率并降低干扰。
MATLAB在智能天线领域的应用主要体现在以下几个方面：1.**信号模型与仿真**：MATLAB可以构建各种无线通信信道模型，如瑞利衰落、莱斯衰落等，模拟实际通信环境，帮助设计和分析智能天线系统。
2.**自适应算法**：MATLAB支持多种自适应算法的实现，如最小均方误差（LMS）、快速傅里叶变换（FFT）基带处理、卡尔曼滤波等，这些算法用于调整天线阵列的相位权重，实现最佳性能。
3.**阵列处理**：MATLAB提供强大的矩阵运算和信号处理工具箱，可以进行天线阵列的馈电网络设计、相位校正以及波束形成算法的开发。
4.**性能评估**：通过MATLAB的仿真，可以对智能天线系统的性能进行量化评估，如误码率（BER）、符号错误率（SER）、信噪比（SNR）等关键指标。
5.**可视化**：MATLAB的图形化界面和绘图功能，可以帮助我们直观地展示波束形状、信道特性及系统性能，便于理解和优化。
"smartantenna"这个文件可能包含了与智能天线相关的MATLAB代码，可能包括信号生成、自适应算法实现、波束形成、性能评估等方面的实例。
通过对这些代码的学习和研究，我们可以更深入地理解智能天线的工作原理，并掌握如何使用MATLAB进行相关的设计和分析。
智能天线结合MATLAB的运用，为无线通信系统提供了强大的工具，有助于我们探索和实现高性能、高效率的无线通信解决方案。
通过学习和实践"智能天线原书MATLAB程序"，我们可以提升自己在这一领域的理论知识和实践经验。

利用opencv对图片处理，例如二值化，滤波，调整角度，然后对处理完之后的图片进行分割，保存

浅墨出品，分享精神至上~压缩包内包含四个程序的详细注释源码。
分别是用高斯滤波，均值滤波，方框滤波来模糊一张唯美图片。
最后还有一个综合示例程序，结合这三种滤波操作，通过调整轨迹条的位置，来动态得到不同的图像模糊效果，有一定的可玩性~havefun~~~博文《【OpenCV入门教程之八】线性滤波专场：方框滤波、均值滤波与高斯滤波》的配套详细注释源代码。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/227455591.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本： 2.4.84.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by浅墨

基于卡尔曼滤波的数据融合算法，主要用于对陀螺仪和加速度计的数据融合

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。