在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一，能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场，于是本文在此配景下，缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场，钻研了对于1）动态配景、动态配景的前景目的提取，能在配景繁杂化的前提下，将行为的目的；
2）带发抖视频；
3）动态配景下多摄像头对于多目的提取；
4）涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下，若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上，经由对于附件2中多少组视频的阐发，咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想，于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力，下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态（若有水波的暴发）的情景下，对于前景目的的提取下场。
在此下场中，由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声，对于前景目的的识别以及提取组成干扰，于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上，建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模，将行为目的检测进去，再引入超像素去噪，进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上，而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移，于是咱们建树了坐标变更模子，以仿射变更作为模子底子，松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的，并比力灰度投影法，比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法，对于前景目的举行提取；
选出具备明晰前景目的的参考帧，盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历齐全的视频帧，盘算其前景目的所占的面积，经由相减比力，判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号，并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法，对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来，对于目的举行定位。
由于目的的络续行为，咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪，经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上，引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则，而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子，用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向，并将其与已经设定的阈值举行比力，假如重构倾向大于阈值，则判为颇为。

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作为未来无线电晤面的一种有前途的上行多重接入方案，本文谈判了非正交多通道(NOMA)在付与端络续干扰消除了器的不雅点以及实际思考。
其目的是为了阐发NOMA优于正交多存取(OMA)的益处，如临时演进(LTE)所付与的OFDMA。
谈判了NOMA的实际思考，如多用户功率调配、信号开销、SIC差迟传布、高敏捷性场景的成果，以及多输入多输入(MIMO)的组合。
经由盘算机仿真，咱们提供了NOMA的体系级成果，思考到蜂窝体系的实际方面，以及LTE无线电接口的一些关键参数以及成果，如自顺应调制以及编码(AMC)以及频域调解。
咱们在多个配置配备枚举下展现，NOMA实现的体系级成果比OMA高30%以上。
关键词：非正交多址接入，未来的无线接入，电力规模，串行干扰消除了

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针对于多份量线性调频信号的刹时频率估量下场，把部份多项式傅里叶变更使用到求多份量线性调频信号刹时频率估量中，提出了一种不受份量间交织项干扰的新方式，该方式对于多份量线性调频信号举行部份多项式傅里叶变更，把每一个线性调频信号离散进去，依据每一个线性调频信号的部份多项式傅里叶变更谱，经由搜查找到谱的峰值地址的位置，从而找到峰值所对于应的频率，准确地估量出了多份量线性调频信号的刹时频率。
仿其实验中与多份量信号的Wigner-Hough变更举行了比力，验证了该方式的实用性。

行人检测是视频监控中的一个底子下场，连年来已经患上到了长足的普及。
然则，由于源熬炼样本以及目的场景中行人样本之间的差距，在某些人民数据集上熬炼的通用行人检测器的成果在使用于某些特定场景时会明晰飞腾。
另外，在目的场景中手动标志样本也是一项高尚且费时的责任。
咱们提出了一种别致的转移学习框架，该框架能够自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器，而无需手动标志目的场景中的熬炼样本。
在咱们的方式中，咱们经由对于目的场景使用通用检测器来患上到初始检测下场，咱们将该下场称为目的样本。
咱们使用了多少种线索来过滤目的模板，从末了的检测下场中咱们能够未必它们的标签。
高斯稠浊模子（GMM）用于患上到每一个视频帧中的行为地域以及一些其余目的样本，这些目的样本没法被通用检测器检测到，由于这些目的样本距离摄像机较远。
目的样本以及目的模板之间的相关性以及源样本以及目的模板之间的相关性经由怪异编码举行估算，而后用于盘算源样本以及目的样本的权重。
明显性检测是在源样本以及目的模板之间举行相关性盘算以消除了非明显地域干扰以前的一项必不可少的责任。
齐全这些思考都是在单个目的函数下拟定的，经由对于齐全这些样本削减基于怪异编码的权重来

由于毫静寂蜂窝具备有线回程的特色,导致毫静寂蜂窝基站以及宏蜂窝基站间贫乏相助,漫衍式或者去中间化的宏蜂窝用户与毫静寂用户间的频谱调配机制,就成为具备挑战性的钻研热门。
本文提出一种基于非相助博弈的自顺应频谱调配机制,在该机制中宏蜂窝基站以及毫静寂蜂窝基站作为博弈两边,怪异的频谱资源作为博弈两边调配的货物,经由博弈能够最小化由于削减毫静寂蜂窝基站引起的相互关扰。
博弈的失调即为频谱调配的最优方式,同时也给出当失调不存在时的次优调配方案。
仿真下场验证毫静寂蜂窝在吞吐率、中断率以及频谱功能上对于宏蜂窝的影响,下场评释该机制在分层收集中能够实用地调配频谱,削减跨层干扰,提升体系成果。

滑模变结构抑制MATLAB仿真第3版底籽实际与方案方式pdf+仿真法度圭表标准本书从MATLAB仿真的角度体系地介绍了滑模变结构抑制的底籽实际、底子方式以及使用本领，是作者多年来处置抑制体系教学以及科研责任的结晶，同时融入了国内外同行连年来所患上到的新下场。
本书是在第2版底子上更正而成的，并削减了部份内容。
全书共分12章，搜罗滑模变结构抑制阻滞综述、络续体系滑模抑制、自顺应鲁棒滑模抑制、基于干扰及输入丈量提前视察器的滑模抑制、反演及动态面滑模抑制、基于滤波器及外形视察器的滑模抑制、模糊滑模抑制、神经滑模抑制、离散体系滑模抑制、基于LMI的滑模抑制、Terminal滑模抑制。
每一种抑制方式都行使MATLAB法度圭表标准举行了仿真阐发。
本书各部份内容既相互联系又相对于自力，读者可依据自己需要遴选学习。

直接转矩抑制本领的关键下场是如安在定子电阻不用定的情景下，准确辨识定子磁链。
经由转子磁链定向的方式，推导出转差的表白式，此表白式中搜罗定子电阻的信息，当定子电阻暴发变更时，盘算进去的转差与实际的转差不至关，基于这种脑子构建了模糊神经收集，付与梯度飞腾法熬炼收集的参数，实现对于定子电阻的在线辨识。
针对于所提出的方式，在matlab/simulink中搭建模子举行仿真，下场评释在定子电阻受干扰的情景下，此方式能准确、快捷地追寻定子电阻的变更，实梦想时调解，感应电机的低速成果患上到改善。

基于MATLABsimulink的扩频通讯体系仿真钻研-基于matlab的扩频通讯体系仿真钻研.rar摘要：本文叙述了扩展频谱通讯本领的实际底子以及实现方式，行使MATLAB提供的可视化货物Simulink建树了扩频通讯体系仿真模子，详尽报告了各模块的方案，并指出了仿真建模中要留意的下场。
在给定仿真前提下，运行了仿真法度圭表标准，患上到了预期的仿真下场。
同时，行使建树的仿真体系，钻研了扩频增益与输入端信噪比的关连，下场评释，在相同误码率下，增大扩频增益，能够普及体系输入真个信噪比，从而普及通讯体系的抗干扰才气。
中间精髓省了……论断扩频通讯以其较强的抗干扰、抗败落、抗多径成果而成为第三代通讯的中间本领，本文叙述了扩频通讯的实际底子以及实现方式，行使MATLAB提供的可视化货物箱Simulink建树了扩频通讯体系仿真模子，详尽报告了各模块的方案，并给出了仿真建模中需留意的下场。
在给定仿真前提下，运行了仿真体系，验证了所建仿真模子的准确性。
经由仿真钻研了扩频增益以及输入端信噪比的关连，下场评释，在相同误码率下，增大扩频增益，能够普及体系输入真个信噪比，从而普及体系的抗干扰才气。
本文作者翻新点：经由MATLAB/Simulink建树的仿真平台，钻研了扩频增益与误码率、信噪比之间的关连，为以扩频通讯为底子的卫星信号方案提供依据。
不美意思  已经编纂对于立个附件上传了两次，两个是同样的啊！

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。