在Eb/N0（5db~30db，间隔5db）下的加性高斯白噪声，并且假设信道（AWGN信道、瑞利信道）引入了30度的相位误差，采用QPSK调制信号作为导频信号，试仿真不同情况下的平均相位估计与采样点间曲线。
改变里面参数，并分析其对相位估计的影响。
详见我的博客：高斯信道下信号相位估计

基于Matlab产生一定序列的4PSK调制信号，并且在此信号中添加随机噪声

针对机动目标跟踪的CT（联动式转弯运动）模型研究。
实现了MATLAB仿真，（出图）。
已给系统方差噪声方差Q、R，本人论文中已应用。

1．设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
2．假设平稳白噪声X(t)通过如图所示的线性系统，试求互相关函数，并画出其图形。
3．利用matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
(3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。
4．利用matlab程序分别设计一正弦型信号，高斯白噪声信号。
(1)分别分析正弦信号、高斯噪声信号以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分别求（1）中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(3)分别求（1）中的三种信号对应的复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(4)分析、观察（2）中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性。
5．利用matlab程序设计和实现图3.5.2所示的视频信号积累的检测系统，并对系统中每个模块的输入输出信号进行频域、时域分析，并分析相应信号的统计特性。
6．利用Matlab程序分别设计正弦信号、高斯白噪声信号，分析正弦信号、高斯白噪声信号以及这两者的复合信号分别通过以下四种非线性器件前后的功率谱和幅度分布变化：(1)全波平方律器件(2)半波线性律器件(3)单向理想限幅器件(4)平滑限幅器件

光电技术是一个高科技行业，光电二极管是光通信接收部分的核心器件。
《光电二极管及其放大电路设计》系统地讨论了光接收及放大电路的设计和解决方案中的带宽、稳定性、相位补偿、宽带放大电路、噪声抑制等问题。
《光电二极管及其放大电路设计》专业性强，系统架构由简到难，理论与实践相结合，具有较强的应用性、资料性和可读性。
《光电二极管及其放大电路设计》适合光信息科学与技术、电子科学与技术、光通信相关专业的高校师生及研发人员使用。

ArduinoHBR740语音识别上电，等待HBR740初始化完成（约0.5秒）b.发送初始化命令，等待回传数据，握手成功。
如果30秒内无命令则自动休眠，进入低功耗模式。
c.根据需要配置麦克风灵敏度（不配置则为默认的0x2F，0x0B）d.根据需要配置噪声门限（不配置则为默认的0x16，0x19）e.配置识别命令组（不配置则为默认的第一组）f.启动一次识别，等待识别结果（可配置超时时间）g.根据识别结果进行处理h.重复e或f步骤，实现语音互动i.退出识别j.进入低功耗模式

内容包含两部分代码，分别是原始信号和加噪声信号经小波（包）分解，并绘制相应波形图的MATLAB代码，仅供初学者学习使用！

包含4QAM，16QAM，64QAM,256QAM的调制与解调，以及加入高斯白噪声后的误码率，星座图。

仿真六种判决准则，Matlab，要求，噪声为高斯噪声，信号二元多元都行。
画出图，要求能看出判决域变化使判决概率变化。
画出检测模型（相关器和匹配滤波器那块的图）。
还要给出出虚警和检测概率与输入信号的关系，这块应该也是要用图表示。
用图表现出检测性能（性能随着snr变化而变化）里面实现了部分要求，如六种判决准则

单个铯原子被困在磁光阱（MOT）的远共振光学偶极阱（FORT）中，并使用电荷耦合器件（CCD）相机直接成像。
通过基于光子计数的HBT系统使用荧光，可以观察到二元单原子步骤和光子反聚束。
在FORT中平均原子停留时间约为9s。
为了减少检测过程中的背景噪声，我们使用了微弱的激光探针，该探针被调谐到D1线，以从垂直于大Kong径准直系统的方向照亮单个原子。
直接从单个原子的荧光获得二阶相干度g（（2））（tau）=0.12+/-0.02，而无需扣除背景。
背景光已被抑制到每50毫秒10个计数，与报告的结果相比要低得多。
测得的g（（2））（tau）与理论分析非常吻合。
该系统提供了一种简单有效的方法来操纵和测量单个中性原子，并开辟了创建高效受控单光子源的途径。

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。