MATLAB数字通信仿真（0/1数据产生，16QAM调制，插值，成型滤波，匹配滤波，采样，16QAM解调，判决，误码率计算）
2024/11/7 2:36:28
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具有鲁棒特性的车载雷达有效目标确定方法，为解决由于车载雷达测量环境复杂而导致的有效目标选取不稳定的问题,提出了车载雷达有效目标的确定方法。
在分析测量环境的基础上,该方法使用同车道最近目标的准则进行目标初选,使用Kalman滤波方法进行目标的有效性检验,并使用有效目标生命周期来进行目标决策。
试验证明:该方法能够适应多种典型工况,有效排除虚假目标、干扰目标及车辆颠簸和摆动的影响,能正确地挑选并稳定地跟踪有效目标,具有一定鲁棒性。
在分析测量环境的基础上,该方法使用同车道最近目标的准则进行目标初选,使用Kalman滤波方法进行目标的有效性检验,并使用有效目标生命周期来进行目标决策。
试验证明:该方法能够适应多种典型工况,有效排除虚假目标、干扰目标及车辆颠簸和摆动的影响,能正确地挑选并稳定地跟踪有效目标,具有一定鲁棒性。
2024/11/6 16:49:28
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主要研究基于分数阶偏微分方程的医学图像增强的算法。
主要是在最为经典的Riemman-Liouville(R-L)积分算法基础上，将该算法中值滤波和分数阶积分相结合，利用自适应中值滤波算法中的噪声判别条件来检测噪声点，然后用“噪声边缘”判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测，并根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次，最后将检测出的噪声点用自适应的分数阶积分掩模进行滤波去噪。
主要是在最为经典的Riemman-Liouville(R-L)积分算法基础上，将该算法中值滤波和分数阶积分相结合，利用自适应中值滤波算法中的噪声判别条件来检测噪声点，然后用“噪声边缘”判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测，并根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次，最后将检测出的噪声点用自适应的分数阶积分掩模进行滤波去噪。
2024/11/5 13:04:55
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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。
2024-04-09 15:03
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