In1971Dr.PaulC.Lauterburpioneeredspatialinformationencodingprinciplesthatmadeimageformationpossiblebyusingmagneticresonancesignals.NowLauterbur,"fatheroftheMRI",andDr.Zhi-PeiLianghaveco-authoredthefirstengineeringtextbookonmagneticresonanceimaging.Thislong-awaited,definitivetextwillhelpundergraduateandgraduatestudentsofbiomedicalengineering,biomedicalimagingscientists,radiologists,andelectricalengineersgainanin-depthunderstandingofMRIprinciples.Theauthorsuseasignalprocessingapproachtodescribethefundamentalsofmagneticresonanceimaging.Youwillfindaclearandrigorousdiscussionofthesecarefullyselectedessentialtopics:MathematicalfundamentalsSignalgenerationanddetectionprinciplesSignalcharacteristicsSignallocalizationprinciplesImagereconstructiontechniquesImagecontrastmechanismsImageresolution,noise,andartifactsFast-scanimagingConstrainedreconstructionCompletewithacomprehensivesetofexamplesandhomeworkproblems,PrinciplesofMagneticResonanceImagingisthemust-readbooktoimproveyourknowledgeofthisrevolutionarytechnique.

AcousticalNoiseEmissionofInformationTechnologyEquipment

小波软阈值去噪的matlab代码程序使用说明：1、软件应用平台：Matlab6.5或更高；
2、打开方法：将文件所在目录设为工作目录，然后打开wavlet.fig,在noise提示框下输入噪声强度，在0-0.1之间（不能为零）。
然后点process按钮，就会显示实验结果，包括原图像，加噪图像，去噪图像的对比以及当前的psnr值。
wavlet.m是程序文件。
程序内容写在在程序的注释里。
阈值的更改没有实现可视化，在源程序中可以改。

0引言　　低噪声放大器(lownoiseamplifier，LNA)是射频接收机前端的重要组成部分。
它的主要作用是放大接收到的微弱信号，足够高的增益克服后续各级(如混频器)的噪声，并尽可能少地降低附加噪声的干扰。
LNA一般通过传输线直接和天线或天线滤波器相连，由于处于接收机的前端，其抑制噪声的能力直接关系到整个接收系统的性能。
因此LNA的指标越来越严格，不仅要求有足够小的低噪声系数，还要求足够高的功率增益，较宽的带宽，在接收带宽内功率增益平坦度好。
该设计利用微波设计领域的ADS软件，结合低噪声放大器设计理论，利用S参数设计出结构简单紧凑，性能指标好的低噪声放大器。
　　1设计指标

关于有源噪声控制的一本国外版书，电子版，在亚马逊上要花好多钱才能下到

GenerationofWalshcodeGeneratingdataforUser1Spreading&IFFTforUser1AppendCyclicPrefix1forUser1GeneratingdataforUser2Spreading&IFFTforUser2AppendCyclicPrefix1forUser2AddingdataforTransmissionofAllUserCreatingRayleighChannelAdditionofAWGNnoise

TheScientistandEngineer'sGuidetoDigitalSignalProcessingSecondEditionbyStevenW.SmithCaliforniaTechnicalPublishingSanDiego,California**纯PDF版、非扫描版、非影印版**ContentsataGlanceFOUNDATIONSChapter1.TheBreadthandDepthofDSPChapter2.Statistics,ProbabilityandNoiseChapter3.ADCandDACChapter4.DSPSoftwareFUNDAMENTALSChapter5.LinearSystemsChapter6.ConvolutionChapter7.PropertiesofConvolutionChapter8.TheDiscreteFourierTransformChapter9.ApplicationsoftheDFTChapter10.FourierTransformPropertiesChapter11.FourierTransformPairsChapter12.TheFastFourierTransformChapter13.ContinuousSignalProcessingDIGITALFILTERSChapter14.IntroductiontoDigitalFiltersChapter15.MovingAverageFiltersChapter16.Windowed-SincFiltersChapter17.CustomFiltersChapter18.FFTConvolutionChapter19.RecursiveFiltersChapter20.ChebyshevFiltersChapter21.FilterComparisonAPPLICATIONSChapter22.AudioProcessingChapter23.ImageFormationandDisplayChapter24.LinearImageProcessingChapter25.SpecialImagingTechniquesChapter26.NeuralNetworks(andmore!)Chapter27.DataCompressionChapter28.DigitalSignalProcessorsChapter29.GettingStartedwithDSPsCOMPLEXTECHNIQUESChapter30.ComplexNumbersChapter31.TheComplexFourierTransformChapter32.TheLaplaceTransformChapter33.Thez-TransformGlossaryIndex

Physical-layersecurityanalysisofPSKquantum-noiserandomizedcipherinopticallyamplifiedlinks

LibNoise分形噪声函数库的JAVA翻译版，个人开发，仅供参考。
包中包含：异常模块:noise.Exceptionnoise.ExceptionInvalidParam无效的参数异常。
noise.ExceptionNoModule无模块异常，无法检索到该源模块noise.ExceptionOutOfMemorynoise.ExceptionUnknown模型模块：noise.model.Line线noise.model.Plane平面noise.model.Sphere球体noise.model.Cylinder圆柱发生器模块：noise.module.Perlin培林噪声 noise.module.RidgedMulti脊多重分形噪声noise.module.Billow巨浪 value=|perlin_value|*2-1.0;noise.module.Voronoi细胞噪声,Voronoi图noise.module.Const常量 value=const;noise.module.Cylinders圆柱noise.module.Checkerboard棋盘格 value=(floor(x)&1^floor(y)&1^floor(z)&1)!=0?-1.0:1.0;noise.module.Spheres球体选择器模块：noise.module.Select选择noise.module.Blend混合 value=((1.0-(modules[3].value+1)/2)*modules[0].value)+((modules[3].value+1)/2*modules[1].value);修饰器模块：noise.module.Invert倒置 value=-value;noise.module.Abs绝对值 value=|value|;noise.module.Clamp截取 value=(valueupperBound?upperBound:value);lowerBound:下截取值;upperBound:上截取值noise.module.Curve曲线 value=noise.module.Curve.ControlPoint控制点noise.module.ScaleBias偏移缩放， value=value*scale+offsetnoise.module.Turbulence湍流 value=modules[0].getValue(x+modules[1].value*power,y+modules[2].value*power,z+modules[3].value*power);noise.module.Exponent指数 value=(pow(abs((value+1.0)/2.0),exponent)*2.0-1.0);组合模块：noise.module.Add添加 value=modules[0].value+modules[1].value;noise.module.Max最大值 value=max(value);noise.module.Min最小值 value=min(value);noise.module.Multiply乘法 value=modules[0].value*modules[1].value;noise.module.Power权重 value=pow(modules[0].value,modules[1].value);变压模块：noise.module.Displace位移替换，扭曲value=modules[0].getValue(x+modules[1].value,y+modules[2].value,z+modules[3].value);noise.module.RotatePoint点旋转noise.module.ScalePoint点缩放,轴缩放 value=modules[0].getValue(x*xScale,y*yScale,z*zScale);noise.module.Terrace露台，梯台noise.mod

ImageDenoisingbyLow-RankApproximationwithEstimationofNoiseEnergyDistributioninSVDDomain

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。