摄影测量直接线性变换（DLT）VC++程序代码代码易懂注释明确

注释详细，易于使用，程序经典！可供非线性线性变换、特征降维使用

当今世界科技日新月异，在神州探月，蛟龙探海妇孺皆知的今天，当一个个曾经遥不可及的梦想在我们身边悄悄演变成现实，人工智能亦早已应运而生，为人类创造了巨大的经济和社会效益。
其中，图像处理技术是该系统的一个重要组成部分，对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此，本文以数字图像为载体，研究基于形态学的图像分割技术，并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，同时进行算法实验说明；
最后研究了基于形态学变换的分割技术，并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。

本设计利用计算机Windows下的录音机录入一句语音信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数audioread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数，后利用函数FFT对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，然后加入一固定频率干扰信号，再画出语音信号干扰前后的时域波形，并对其频谱进行分析。
最初采用双线性变换法设计几种类型的数字滤波器并对混合语音信号进行滤波、FFT快速傅里叶变换并分析各种滤波器的特点及优劣性。

本文主要是研究目的是掌握如何通过双线性变换法设计无限长数字低通滤波器对已加噪声的音乐信号进行滤波。
首先通过调用matlab中函数读取一段音乐信号，再对此音乐信号分别加上高斯白噪声、单音频噪声、多音频噪声，之后通过双线性变化方法设计无限长数字脉冲响应低通滤波器，并分别对所加不同噪声的音乐信号进行滤波，并观察滤波前后的时域以及频域波形进行对比。
双线性变换法设计滤波器的优点是克服了频谱混叠现象，缺点是数字频率以及模仿频率之间的非线性关系。

本书可作为工科类研究生矩阵论教材，全书共分6章（约50学时），主要讲解矩阵的基本理论与方法，包括线性空间与线性变换，常见的矩阵分解，广义逆矩阵，矩阵分析，矩阵的直积与非负矩阵的引见等，各章配有相应的习题用作练习。
　　本书也可作为理工科学生及教师的教学参考书。
第2版前言第1章线性代数引论1.1线性空间1.2线性变换及矩阵1.3Jordan标准形1.4欧氏空间和酉空间第2章矩阵的分解2.1QR分解2.2正规矩阵及Schur分解2.3满秩分解2.4奇异值分解2.5单纯矩阵的谱分解第3章矩阵的广义逆3.1广义逆矩阵3.2广义逆矩阵A+3.3A+的几种基本求法3.4广义逆与线性方程组第4章矩阵分析4.1向量与矩阵的范数4.2特征值估计4.3矩阵级数4.4矩阵函数及其计算4.5矩阵函数的应用第5章矩阵的直积5.1直积的定义与性质5.2直积与特征值5.3矩阵的拉直5.4直积与矩阵方程第6章非负矩阵引见6.1非负矩阵的基本性质6.2正矩阵与Perron定理6.3不可约非负矩阵6.4素矩阵与M矩阵6.5随机矩阵6.6两个非负矩阵模型参考文献

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，可以加速训练收敛。
但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响精确度的前提下加速预测时间。

设计要求1、语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的功能指标；
给定滤波器的功能指标如下：（1）低通滤波器的功能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB，（2）高通滤波器的功能指标：fb=5000Hz,fc=4800Hz,As=100dB,Ap=1dB，（3）带通滤波器的功能指标：fb1=1200Hz,fb2=3000Hz,fc1=1000Hz,fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB，采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应。
4、用滤波器对信号进行滤波，然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化；
6、设计系统界面，为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以实现上述要求中的包括采集、分析、滤波等全部内容，并能够选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应等。

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。