针对纸币清分机对人民币编号自动识别，在处理速度和识别率方面的高标准要求，提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法，该算法在图像预处理时，利用改进的滤波法去离散噪声；
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。

本资源是基于Android的智能聊天机器人的源代码。
它的运行逻辑就是将用户输入的文字，调用复旦nlp算法分词后，得到主谓宾三个关键词，然后分别按照主谓宾的的顺序与数据库(SQLite)中的三个表匹配，匹配得到一个id，然后根据这个id到语料表中找到对应的回答，反馈给用户。
它有学习功能，即用户可教它说话，其原理也使通过分词，将分词结果存入到主谓宾三个表中。
数据库在assets文件夹中。
若有其它疑问可与我私信。

雷达成像原理（Word完整版）第一章雷达基础知识51．1雷达的定义51．2雷达简史51．3电磁波51.4脉冲81.5分贝值表示方法91.6天线101.7雷达散射截面122．1傅立叶变换142．2雷达硬件组成152．2．1振荡器152．2．2波形产生152．2．3混频器162．2．4调制162．2．5发射机162．2．6波导162．2．7双工器172．2．8天线172．2．9限幅器172．2．10低噪放大器182．2．11系统噪声182．2．12解调192．2．13正交混频202．2．14A/D转换器212.3天线222.3.1天线的概述232．3．2方向性函数242.3.3天线增益272．3．4天线口面上辐射场的渐变处理282．3．5余割平方天线292．4相控阵天线302．4．1一维线阵列天线312．4．2二维相控阵33第三章外部环境对雷达系统的干扰343.1雷达散射截面（RCS）343.1.1简单目标的RCS343.1.1.1理想导体球353.1.1.2平板363.1.1.3角反射器363.1.1.4Luneburg透镜373.1.2复杂目标的RCS383.1.3计算RCS的方法383.1.4极化因素383.1.4.1极化散射矩阵383.1.4.2简单目标的极化散射矩阵393.1.4.3更一般的极化基403.2传播与杂波413.2.1雷达波在大气中的折射413.2.2地表弯曲效应423.2.3雷达波在空气中的衰减433.2.4雷达波在雨水中的衰减433.2.5雷达波在地表的反射433.2.6多路效应443.2.7表面杂波反射453.2.8降水引起的雷达反向散射463.3外部噪音46第四章：基本雷达信号处理504.1从噪声和杂波中间测回波信号504.1.1检测器特点504.1.2检测的基本理论504.1.3噪声中检测无波动目标524.1.3.1：已知相位的单脉冲的相参检测524.1.3.2单脉冲包络检测524.1.3.3n个脉冲的相参积分：524.1.3.4n个非相参脉冲的积分变换损失：534.1.4施威林情形534.1.4.2波动损失534.1.5：噪声中目标检测小结：544.1.6:次积分：无振动目标544.1.7目标554.2雷达波形554.2.1总的雷达信号554.2.2匹配滤波器564.2.3：匹配滤波器对于延迟，多谱勒平移、信号的响应，584.2.4雷达模糊函数584.2.5例1：一个单脉冲；
距离和速度分辨率604.2.6例2：线性频率调制脉冲；
脉冲压缩614.2.7例3：相关脉冲序列：在距离和速度上的分辨率和模糊度624.2.7.1单脉冲串634.2.7.2线性调频脉冲串644.2.7.3其它脉冲序列654.2.8相差处理间隔664.2.9CPI的例子,求解雷达方程664.3雷达测量精确度674.3.1单脉冲674.3.2卡尔曼绕界限674.3.2.1在频率上得卡尔曼-绕界限684.3.2.2延迟上的卡尔曼绕界限694.3.2.3角度上的卡尔曼--绕界限694.3.2.4卡尔曼-绕界限的例子。
704.3.2.5总结：71第六章成像雷达简介726.1距离—速度压缩726.2旋转目标：逆合成孔径雷达726.3逆合成孔径雷达用于大范围目标756.4点扩展函数766.5标准二维逆合成孔径雷达：小角度776.6二维逆合成孔径雷达：大角度806.7三维逆合成孔径雷达816.8波数空间与极化设计方法816.9ISAR注释826.10ISAR的其他情况836.11近场ISAR846.12变化情况未知的目标及旋转85第七章合成孔径雷达897.1SAR897.1.1SAR模型907.1.2距离和速度等值线917.1.3动态补偿917.1.4斜面或平面927.1.5SAR对脉冲重复频率的要求927.1.6距离转移937.2SAR波形及处理947.2.1快时处理947.2.1.1SAR中的线性调频（LFM）947.2.1.2非线性调频处理957.2.1.3非畸变过程967.2.1.4LFM脊态987.2.2慢时（slowtime）处理987.3SAR成像质量997.

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数字图像处理课程的第三次作业，包括图像灰度直方图的绘制、基于直方图的各种空域处理。
参考课本是冈萨雷斯的《数字图像处理》

上海交通大学通信原理实验LabVIEW代码实验三脉冲响应&匹配滤波

利用主成分分析（PCA），从数据库图像中，分析出测试图像相匹配的图像，具体测试也可参照我的博客

lowe的实现版本，pgm识别，算法稳定，没有多余匹配点，并且附带了大量注释，便于初学者理解掌握

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。