控制理论和最优滤波器设计的经典教材，有很强的专业性，适合控制理论和信号处理方面的进阶。
2024/2/2 9:45:45
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利用MATLAB设计线性二次型最优控制器-利用MATLAB设计线性二次型最优控制器.pdf利用MATLAB设计线性二次型最优控制器，一篇论文讲的挺好
2024/2/2 3:20:26
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本系统的数据库设计不仅考虑了医院的财务管理，也考虑了医院的医疗业务，同时还部分考虑了医院的经济核算。
设计的信息包括门诊收费、药房管理、药库管理、医护管理、病案管理、综合统计、院长查询、导医查询、住院结算以及同医院人员和科室有关的系统维护。
医院人员信息包括行管人员和医生技师等的信息，病人信息包括病人病案上的所有信息，以及护理所需的生命特征信息等。
为此，还定义了一系列数据字典，用于描述人员的职称、病种、地址等信息。
本系统的数据库设计遵循以下原则：（1）全面考虑医院的各种信息，为将来的系统扩展打下基础。
（2）对数据字典和业务数据进行归纳合并，将几十种字典合并成两个表，合并后数据库系统尚有130个表左右。
（3）考虑医疗业务的安全性，设置人员权限及子系统功能描述表。
（4）考虑医院业务的实时性，设立海量数据截转表，供应用服务器定时自动截转过时数据。
（5）遵循关系型数据库设计准则，尽量采用3NF存储数据，减少数据冗余、提高数据共享、消除数据不一致。
（6）采用数据库设计工具，对设计的数据表格反复提炼和精化，使之达到性能最优，并提高需求分析的速度和质量，使需求分析尽量完全满足用户的需求。
在设计中，将药品、诊断、手术、医技、理疗等各种实物和非实物的服务项目进行归纳，形成了同一的物价编码及项目描述表。
因而，大大减少了系统的表格数量，减少了系统分析和维护的难度。
设计的信息包括门诊收费、药房管理、药库管理、医护管理、病案管理、综合统计、院长查询、导医查询、住院结算以及同医院人员和科室有关的系统维护。
医院人员信息包括行管人员和医生技师等的信息，病人信息包括病人病案上的所有信息，以及护理所需的生命特征信息等。
为此，还定义了一系列数据字典，用于描述人员的职称、病种、地址等信息。
本系统的数据库设计遵循以下原则：（1）全面考虑医院的各种信息，为将来的系统扩展打下基础。
（2）对数据字典和业务数据进行归纳合并，将几十种字典合并成两个表，合并后数据库系统尚有130个表左右。
（3）考虑医疗业务的安全性，设置人员权限及子系统功能描述表。
（4）考虑医院业务的实时性，设立海量数据截转表，供应用服务器定时自动截转过时数据。
（5）遵循关系型数据库设计准则，尽量采用3NF存储数据，减少数据冗余、提高数据共享、消除数据不一致。
（6）采用数据库设计工具，对设计的数据表格反复提炼和精化，使之达到性能最优，并提高需求分析的速度和质量，使需求分析尽量完全满足用户的需求。
在设计中，将药品、诊断、手术、医技、理疗等各种实物和非实物的服务项目进行归纳，形成了同一的物价编码及项目描述表。
因而，大大减少了系统的表格数量，减少了系统分析和维护的难度。
2024/2/1 18:17:25
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基于小波变换的自适应多阈值图像去噪-基于小波变换的自适应多阈值图像去噪.rar摘 要 小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———Multi2Thresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的。
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
2024/1/31 22:48:07
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大津法及最优迭代求分割阈值（opencv2），采用了该文献中的代码思想并作了修改。
大津法OSTU：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032迭代的最优阈值选择：http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974，这篇文中附的代码有问题，做了修改。
大津法OSTU：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032迭代的最优阈值选择：http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974，这篇文中附的代码有问题，做了修改。
2024/1/31 1:29:30
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考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班，建立车辆调度问题的数学模型。
针对蚁群优化算法的缺点，自适应地改变信息素挥发因子，采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛，构成一种自适应蚁群优化算法。
应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法
针对蚁群优化算法的缺点，自适应地改变信息素挥发因子，采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛，构成一种自适应蚁群优化算法。
应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法
2024/1/30 18:48:49
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问题描述：独立任务最优调度，又称双机调度问题：用两台处理机A和B处理n个作业。
设第i个作业交给机器A处理时所需要的时间是a[i]，若由机器B来处理，则所需要的时间是b[i]。
现在要求每个作业只能由一台机器处理，每台机器都不能同时处理两个作业。
设计一个动态规划算法，使得这两台机器处理完这n个作业的时间最短（从任何一台机器开工到最后一台机器停工的总的时间）。
研究一个实例：n=6,a={2,5,7,10,5,2},b={3,8,4,11,3,4}。
设第i个作业交给机器A处理时所需要的时间是a[i]，若由机器B来处理，则所需要的时间是b[i]。
现在要求每个作业只能由一台机器处理，每台机器都不能同时处理两个作业。
设计一个动态规划算法，使得这两台机器处理完这n个作业的时间最短（从任何一台机器开工到最后一台机器停工的总的时间）。
研究一个实例：n=6,a={2,5,7,10,5,2},b={3,8,4,11,3,4}。
2024/1/30 2:44:52
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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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