《深入浅出数字信号处理》从直观、概念化、非数学的角度，充分利用向量这个简单而又直观的工具，辅以大量的实例、图片，深入浅出地探讨了数字信号处理的基本概念及其应用，为读者理解数字信号处理提供了一种全新的思路和方法。
全书紧紧围绕频谱分析和数字滤波这两个中心展开论述。
全书共分9章。
第1章概述了数字信号处理的发展和应用。
第2章和第3章主要介绍了信号和线性时不变系统的一些基本概念。
第4章介绍了信号与系统的相互作用，包括卷积与相关。
第5章和第6章分别介绍了频谱分析的最主要工具DFT及其快速算法FFT。
第7-9章主要介绍了数字滤波器的原理、实现与应用等问题。
压缩包含全书matlab代码

矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。
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自适应中心化支持向量机及其在微阵列分类中的应用

MATLAB原代码分三个m文件放在一起就能用

总体经验模态分解能量向量用于ECG能量分布的研究

下图为CBC模式加密过程下图为CBC模式解密过程Plaintext:明文(P)Ciphertext:密文(C)InitializationVector:初始化向量(IV)Key:密钥(K)LaravelPHP框架中的加密模块存在漏洞，攻击者能够利用该漏洞伪造sessioncookie来实现任意用户登录，在某些情况下，攻击者能够伪造明文对应的密文，并以此来实行远程代码执行。
Laravel是一个免费，开源的PHP框架，它为现在的web开发人员提供了很多功能，包括基于cookie的session功能。
为了防止攻击者伪造cookie，Laravel会为其加密并带上一个消息认证码(MAC)。
当接收到co

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

1、了解最优滤波器的理论与应用，能够利用最优信号处理的方法，根据采样数据进行分析，设计出合理的最优滤波器；
2、熟悉消除工频干扰信号的处理方法，掌握基本的干扰抑制模型；
3、能够根据最小均方滤波器和维纳滤波器原理设计和计算出最优滤波器的权值向量；
4、探究设计出的滤波器受到的主要影响因素的干扰

纯C语言实现eig算法，通过C语言求解矩阵的特征值与特征向量，主要用到QR分解。
结果与matlab结果对比相同

结课设计…顺利过。
项目主要是利用OpenCV的SVM支持向量机，来进行车牌字符的训练，并进行字符的分割、字符识别等。
使用Python内置模块Tkinter来实现系统的图形界面。
将识别到的车牌与数据库中的黑名单车牌比对，实现正常车牌的快速放行以及黑名单车牌的及时报警。

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。