一、理论分析全面系统全书开篇介绍了信号处理理论的两大基石：信号和系统理论，以及声纳检测理论，并运用概率论、统计数学与信息论知识，将上述理论建立在严谨的理论框架之内。
二、取材新颖、图文并茂作者从实用的角度出发，选择已被证明对声纳有实用价值或者有潜在应用前景的技术予以介绍，并辅以如维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应线谱增强等理论与技术实现方法。
书中配备了大量图表和实例，以便于读者理解和运用理论解决实际问题。
三、结构严谨、注重创新本书为解决声纳设计中的实际问题，发展了一系列在主、被动声纳中行之有效的新方法，这些成果大多是第一次发表。
四、坚持理论与实践结合的原则全书始终贯穿着这样一种观点：声纳设计、水声工程是实验科学，理论分析和指导是必要的，但决不能停留在计算机仿真阶段。
要重视实践，强调用海上实验检验理论的效果。
五、紧密结合我国实际本书在介绍声纳领域国际前沿成果的同时，特别注意结合我国的实际情况。
书中着重介绍了我国在浅海声场研究方面的成果及其对声纳设计的影响，还结合我国声纳的研制程序，参考国外声纳指标体系，针对我国实际介绍了声纳从战术技术论证到声纳设计、系统集成、软/硬件调试、实验室测试、湖试直到海试的全过程，第一次系统地给出了声纳指标测试与判断的客观准则及理论依据。

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

数据库日常巡检报告，希望对大家有所帮组主要的监控指标应包括配置信息、故障监控和性能监控。
主要工作包括........

1．技术数据：直流电动机：PN=3KW,UN=220V,IN=17.5A,nN=1500r/min,Ra=1.25Ω堵转电流Idbl=2IN,截止电流Idcr=1.5IN，GD2=3.53N.m2三相全控整流装置：Ks=40,Rrec=1.3Ω平波电抗器：RL=0.3Ω电枢回路总电阻R=2.85Ω，总电感L=200mH,电动势系数：(Ce=0.132V.min/r)系统主电路：(Tm=0.16s，Tl=0.07s)滤波时间常数：Toi=0.002s,Ton=0.01s,其他参数：Unm*=10V,Uim*=10V,Ucm=10V，σi≤5%,σn≤102．技术指标稳态指标：无静差（静差率s≤10%,调速范围D≥20）动态指标：转速超调量δn≤10%，电流超调量δi≤5%，动态速降Δn≤10%，调速系统的过渡过程时间（调节时间）ts≤0.5s

传统K-modes聚类算法，并包含F1-measures指标、聚类准确率指标和聚类纯度指标，含有UCI数据集进行测试，直接运行main即可

某课网课程中的python实现数据诊断工具，整合了获取数据各项指标的方法，添加了注释，有些未涉及的指标照着代码添加方法即可

这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。
包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(crossentropy)，相对标准差。
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语音滤波实验设计,根据滤波器指标利用窗函数法设计滤波器，在Matlab平台下编写程序

该资源对自动驾驶行业的KITTI数据集进行详细介绍，对其中的灰度相机、彩色相机、imu数据指标进行介绍，辅助研究者进行分析研究。

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。