由于苹果收割机器人的工作效率低下，要实现商业化还有很长的路要走。
机器性能和延长的操作时间是提高收割机器人效率的两个研究方面，本研究着眼于延长的操作时间并提出了一种全天候的操作模式。
由于光线，温度，湿度等因素的影响，夜间的工作环境比较复杂，限制了苹果收割机器人的工作效率。
根据某些规则，为辅助光选择了三种不同的人造光源（白炽灯，荧光灯和LED灯），以便可以捕获苹果夜视图像。
此外，通过颜色分析，比较了夜景和自然光图像，以发现夜视图像的颜色特征，并使用直观的视觉和差异图像方法分析了噪声特征。
结果表明，白炽灯是夜间工作的苹果收割机器人的最佳人工辅助灯，苹果夜视图像中包含的噪声类型是高斯噪声与一些盐和胡椒噪声的混合。
该预处理方法可以为后续图像处理提供理论和技术参考。

基于小波变换的自适应多阈值图像去噪-基于小波变换的自适应多阈值图像去噪.rar摘　要　小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———Multi2Thresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的。
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词　阈值　去噪　小波变换

主要使用了OpenCV的视频采集,图像色域转换,颜色通道分割,高斯滤波,OSTU自动阈值,凸点检测,边缘检测,余弦定理计算手势等功能，实现手势识别与控制

首先产生一段零均值高斯白噪声，再叠加三个正弦信号，采用FFT快速计算和直接估计分别估计自相关函数

高斯投影转换（正算、反算、换带），支持多行计算，鼠标点击可以查看使用说明。
功能很实用。

kkphoon文章给出了基于K-L展开的非高斯非平稳随机过程模拟（kkphoon的该篇文章在matlab中的实现可在我另一份上传资源里找到，对于协方差函数的特征函数与特征值的数值解，另一份资源中也将给出）

该部分代码是针对高斯混合模型聚类时的后验概率的计算问题。

本程序采用16QAM调制方式，对一串2进制信源进行调制，用升余弦滚降函数进行基带调制，再调到高频信道；
在信道上加入高斯白噪声，运用匹配滤波器解调，画出解调星座图，运用最小欧氏距离译码判决，计算误比特率。

本软件主要用于各种形式的坐标转换。
另外附带了一些常用的小工具。
·基于椭球的坐标转换：基于椭球的坐标转换，椭球参数要参与运算，因此必须知道椭球参数。
1.高斯投影正算2.高斯投影反算3.坐标换带4.不同椭球间的坐标转换（7参数法）5.抵偿高程面的建立及坐标转换·基于平面的坐标转换（4参数法）：基于平面的坐标转换，不需要知道椭球参数，适合任何形式的平面直角坐标系。
1.二公共点简易变换依靠二个公共点（一个作为基准点，另一个作为方向附合点），将自由坐标系中的坐标转换为统一坐标系中的坐标。
2.多公共点相似变换·导线及高程计算：适用于以下导线形式的平差计算：1.边角测量附(闭)合导线的平差。
2.边角测量单边附合导线的平差。
3.边角测量无定向导线的平差。
4.边角测量支导线的的计算。
5.坐标测量附(闭)合导线平差。
指使用全站仪直接观测坐标的附(闭)合导线。
其计算原理是先反算方位角与边长，然后仍按照边角测量附(闭)合导线的平差原理进行。
保证了坐标与方向附合（有些平差软件仅考虑了坐标附合，实际上是将附合导线当成单边附合导线来计算了，可靠性肯定要差些）。
在外业观测时，一定要在终点继续设站观测前视控制点的坐标，这样根据终边两个点的观测坐标和已知坐标就可以计算方位闭合差。
6.坐标测量单边附合导线平差。
7.坐标测量无定向导线平差。
坐标导线测量中，往往同时观测了高程，因此在计算平面坐标的同时，进行了高程的平差计算。
8.附合高程路线计算适用于水准及三角高程路线的平差计算。

改进S变换的完整MATLAB程序，在高斯窗中引入3个调节因子，用来提高S变换在不同频率处的分辨率

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。