（论文）：简要介绍了LTE项目的中了上行SC—FDMA方案，讨论了SC—FDMA的基本传输方案。
在这个基本的SC—FDMA系统之上，再将频域均衡技术结合进去．最后再对整个完整的系统进行仿真，从而考察均衡技术在多径干扰环境中SC—FMDA链路的表现。
并通过仿真讨论用户数目对于通信系统误码率的影响，并比较不同映射方式的功能。

一：课题题目基于MATLAB霍夫曼的车道线检测系统二、背景引见针对汽车自主驾驶技术的车道检测和跑偏告警问题，提出了一种快速可靠的视觉计算方法。
利用方向滤波算子对路面图像进行5×5模板运算，得到边缘图像；
采用Otsu自动阈值算法对图像进行二值化处理，并根据车道在图像中的位置特性对边沿图像细化去点，减少后续处理运算量；
在此基础上，根据车道几何特性引入约束条件，去除干扰点，并采用Hough变换检测出车道线；
依据针孔摄像机模型建立空间坐标系，用于计算汽车相对于车道线的偏转角和垂直距离，估计驶离车道的时间，为汽车自主驾驶中的安全预警及智能控制提供信息支撑。
三、GUI界面设计及运行示意图

协作学习无线电网络中的抗干扰加强学习功率控制

SX1276/77/78系列产品采用了LoRa扩频调制解调技术，使器件传输距离远远超出现有的基于FSK或OOK调制方式的系统。
在最大数据速率下，LoRaTM的灵敏度要比FSK高出8dB；
但若使用低成本材料和20ppm晶体的LoRaTM，收发器灵敏度可以比FSK高出20dB以上。
此外，LoRaTM在选择性和阻塞功能方面也具有显著优势，可以进一步提高通信可靠度。
同时，它还提供了很大的灵活性，用户可自行决定扩频调制带宽（BW）、扩频因子（SF）和纠错率（CR）。
扩频调制的另一优点就是，每个扩频因子均呈正交分布，因而多个传输信号可以占用同一信道而不互相干扰，并且能够与现有基于FSK的系统简单共存。
此外，SX1276/77/78还支持标准的GFSK、FSK、OOK及GMSK调制模式，因而能够与现有的M-BUS和IEEE802.15.4g等系统或标准兼容。
SX1276的带宽范围为7.8~500kHz，扩频因子为6~12，并覆盖所有可用频段。
SX1277的带宽和频段范围与SX1276相同，但扩频因子为6~9。
SX1278的带宽和扩频因子选择与SX1276相同，但仅覆盖较低的UHF频段。
压缩包中包括中英文的SX1276/77/78数据手册。

《通晓开关电源设计》（图灵程序设计丛书）基于作者多年从事开关电源设计的经验，从分析开关变换器最基本器件：电感的原理入手，由浅入深系统地论述了宽输入电压DC-DC变换器（含离线式正、反激电源）及其磁件设计、MOSFET导通和开关损耗、PCB布线技术、三种主要拓扑电压/电流模式下控制环稳定性以及开关电源电磁干扰(EMI)控制及测量的理论和实践等。

本程序主要实现对二阶系统的模糊自顺应PID控制，其中仿真过程加干扰，且被控对象可变

针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识方法。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。

光谱数据预处理，对光谱数据的噪声进行平滑操作。
去除其中的噪声等，消除干扰要素。
得到可以利用的数据

matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digitalfilter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,SpectrumAnalysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactivegraphicaluserinterface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
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该软件APP集成了百度搜索、搜狗搜索、360搜索、Bing搜索中英文版、Aol搜索(基于Google技术)、Youndex搜索（俄罗斯著名搜索引擎）等七种全球主要搜索引擎，以方便使用者根据个人的搜索偏好，随时输入关键字搜索，而不受打开搜索引擎时，过多的旧事资讯干扰，操作起来，直接简单明了。
追求“凡事力求简单，直到不能再简单“哲学思维。

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。