这是用matlab实现图像复原的程序，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘方滤波。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

信息的网络化和商业经济的高效化促使计算机深入到现实生活中的各行各业，计算机的工作效率更是传统的手工操作的成几何倍数，在信息科技的冲击下，几乎所有的行业都在使用计算机代替手工工作，大量的节省了人力物力财力，大大提高了工作效率，同时带来更多的经济效益。
与此不想对应的是，学校作为科学技术的传播者，却并没有好好的利用信息科技，特别是学生宿舍，大多数学校目前还停留在需要宿舍管理员手工记录一些信息的低效率阶段，对于一所每年培育无数学子的学校来说，学生信息量实在是太过庞大，如果想要把一届届的学生记录在案，不能通过手工的方式，这种方式不仅工作效率低，浪费大量的时间，需要大量的资源，并且这种管理往往是不稳定，不安全的，也许宿舍管理员的一个不小心，就有不法分子潜入宿舍，也许记录在册的学生信息因为一次涨潮全部变为废纸。
在这样的前提条件下，我们设计了一套完整的宿舍管理系统，对学生的管理计算机化、规模化。
利用数据库具有稳定性、安全性高、运行速度快等优点，由管理员将学生信息输入到数据库，这样的数据安全、永久、稳定、存储数据量巨大、可扩展性强，并且能够很快的查询，修改，删除学生记录等。
宿舍管理员只需要掌握简单的计算机基础和熟练掌握软件环境，就可以上岗工作，入门需求低。
二、 建设目标通过简单的数据库的应用，对学校学生进行格式化、规模化管理，加强学校宿舍管理效率，加强学校宿舍的安全管理，加强学校对学生的约束高度。
学校通过宿舍管理系统能够实时掌握学生动态，更好的制定和完善出宿舍管理意见和规章，管理员通过学生信息管理系统，可以随时随地的接收学生的需求，并把需求分类传递给相关部门。
三、 系统的主要功能本系统主要由门禁机、宿舍管理员模块和学生模块3部分组成3.1楼栋闸机模块在本模块中，学生需要通过校园卡刷卡的方式进入宿舍，同时也是学生正常出入宿舍的唯一方式，如果校园卡遗失，需要在用身份证宿舍管理员处进行登记，经过同意后才能进入宿舍3.1.11 学生验证学生刷卡进出时，闸机会获取校园卡的信息，判断该学生是否属于该楼栋，如果验证成功，者允许通过，验证不成功，则不允许通过，提示学生重新刷卡。
学生在多次验证不成功的情况下，可以向管理员申请。
3.1.12 学生信息管理闸机需要记录每个学生每天的出入信息，对于24小时未刷卡进入宿舍的学生记录在数据库，同时把消息提醒给管理员，管理员通过一定的整理后把消息发送给学生的辅导员，同时闸机监控这位学生的下次进入时间，把消息传递给管理员进行处理。

2.2.1能够存储一定数量的教室信息,并方便有效的进行相应的教室如何分配和管理，这主要包括：　　1)教室信息的录入、删除及修改。
　　2)教室的空闲时间2.2.2能够对一定数量的班级、教师进行相应的信息存储与管理，这其中包括：　1)班级信息的登记、删除及修改。
2）教师信息的增加、删除及修改。
　3)班级和教师资料的查询。
能够提供一定的安全机制，提供数据信息授权访问，防止随意删改、查询。
对查询的结果能够列表显示。
2.3安全性和完整性要求2.3.1安全性要求系统安全性要求体现在数据库安全性、信息安全性和系统平台的安全性等方面。
安全性先通过视图机制，不同的用户只能访问系统授权的视图，这样可提供系统数据一定程度上的安全性，再通过分配权限、设置权限级别来区别对待不同操作者对数据库的操作来提高数据库的安全性；
系统平台的安全性体现在操作系统的安全性、计算机系统的安全性和网络体系的安全性等方面。
2.3.2完整性要求系统完整性要求系统中数据的正确性以及相容性。
可通过建立主、外键，使用check约束，或者通过使用触发器和级联更新。

1需求分析11.1编写目的11.2背景11.2.1电子商务的发展历史11.2.2乐购电子商城开发背景21.3定义21.4目标31.5需求分析31.5.1系统的功能描述31.5.2系统总体功能图41.5.3系统流程图61.5.4数据流图71.5.5实体与数据71.5.6联系与数据71.5.7数据字典82概念设计142.1实体图142.2多个实体间的联系图162.3总体ER图183逻辑设计193.1关系设计193.2关系优化203.3约束的说明223.4基本表234物理设计254.1确定数据库的存储结构254.2确定数据库的存取方法26

为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。

java做的前台，是交给老师的课程设计，功能很强大，但是技术有欠缺，用来当课程设计完全够了，数据库中包含触发器，存储过程，视图，索引，完整性约束等。

这是一篇ECCV2018上关于图像拼接的论文。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段，即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐，该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中，使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明，与现有技术方法相比，该方法具有更好的功能。

中科院国科大算法中的最优化方法课件以及讲义，讲解了各类约束成绩以及对应的方法。

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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。