在MicrosoftVisualStudio开发平台上使用OpenCV计算机视觉库对缺陷图像进行包括图像灰度化、图像二值化、均值滤波、高斯滤波、形态学闭操作等图像预处理。
然后，对桥梁裂缝图像使用边缘检测算法Sobel算子、Canny边缘检测算子进行边缘检测。
最后，对边缘检测后的图形进行孤立点去除方法与缺陷面积特征量计算等图像后处理。
（代码来源于本人本科毕业设计的一部分）

经过长时间研究仿真实现测试，终于实现了基于Aloha中浮气体的扩散模型，集成开发环境为qt+vs，语言为c++。
并根据一氧化碳的危害等级实现了扩散范围的显示。
包括高斯羽烟和高斯云团，不懂得地方可留言咨询

数字图像处理使用matlab进行噪声过滤，内含高斯噪声及椒盐噪声，运用各种算子进行过滤的效果对比，以及详细的实验报告

用VB实现测量坐标转换系统北京54高斯坐标转换西安80高斯坐标转换系统10版"高斯坐标转换成大地坐标过程

公司组织培训，木遥原创1个月编写的培训教案资料，极为详细，入门必备。
目录如下一、 GIS的概论、应用 41、什么是GIS 42、GIS的应用 5二、 GIS的标准、体系结构及平台软件 131、GIS标准:OGC 132、GIS的体系结构 133、常见GIS平台 14（1）ArcGIS 14（2）SuperMap超图 15（3）开源GIS 16（4）公司GIS技术架构建议 17三、GIS坐标系详解 171、地球空间模型 182、地理坐标系 19（1）关于地心坐标系和参心坐标系 20（2）关于度分秒与十进制值 203、投影坐标系 20（1）墨卡托Mercator投影 22（2）高斯-克吕格Gauss-Kruger投影 234、国际坐标系标准 25（1）WGS84坐标系 25（2）WebMercator投影 255、国内坐标系标准 25（1）1985国家高程基准 25（2）北京54坐标系(BJZ54) 26（3）西安80坐标系(GDZ80) 26（4）2000国家大地坐标系（CGCS2000） 26（5）Web地图所采用的坐标系 276、经纬网与方里网 27（1）经纬网 27（2）方里网 277、地图比例尺、分辨率 28四、地图的图层概念 281、图层中数据的分类：矢量数据与栅格数据 29（1）矢量数据 29（2）栅格数据 29（3）矢量栅格数据的比较 292、切片（瓦片）地图的概念 303、WebGIS的地图结构 31五、地理要素的概念 321、要素的数据分类 33（1）点 33（2）线 33（3）面 34（4）要素之间的拓扑关系 342、要素的构成 34（1）坐标信息geometry 34（2）样式信息style 34（3）属性信息attributes 35六、GIS数据的来源 361、底图数据来源 36（1）官方地图 36（2）实地外采 37（3）航片卫片制作 38（4）地图数据加工制作过程 392.POI数据(信息点数据) 39（1）通过整合GPS的摄像机扫街拍摄 40（2）手持含GPS的智能设备（如智能手机）进行采集 40（3）地址反向编译 40（4）互联网或者企业获取 403.其他数据图层或数据 41(1)交通拥堵数据 44(2)三维数据 44(3)假三维数据（那种不能旋转的45度三维俯视图） 44(4)街景 444、总结 44七、走进三维GIS 451、主要的三维GIS平台及软件 45（1）Skyline 45（2）ArcGIS旗下ArcGlobe和ArcScene 46（3）GoogleEarth 472、三维GIS的瓶颈 47八、走进互联网地图 481、火星坐标系(GCJ-02) 492、各互联网地图所用的坐标系 493、各类地图服务介绍 49（1）谷歌google地图 50（2）微软bing地图 50（3）天地图 50（4）高德地图 51（5）百度地图 51（6）腾讯地图 51（7）图吧地图 52（8）E都市 52（9）搜狗地图 524、行业现状 52九、GIS的发展 531、回顾GIS的发展历程 532、GIS的发展 54

使用半分析半仿真的方法进行QPSK系统仿真，分别计算在高斯信道、瑞利衰落信道、莱斯信道环境下的系统误比特率

利用移位寄存器产生均匀随机数，再利用Box-Muller产生高斯随机数。

正交频分复用(OFDM)是第四代移动通信的核心技术。
该文首先简要介绍了OFDM基本原理,重点研究了理想同步情况下,保护时隙(CP)和不同的信道估计方法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下对OFDM系统性能的影响。
在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了整个系统的计算机仿真并给出参考设计程序。
最后给出在不同的信道条件下,保护时隙、信道估计方法对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论。
作者：吕爱琴,田玉敏,朱明华

拉普拉斯融合：直接执行La便可得到融合后图像图2、3高斯分解图4、5拉普拉斯变换图6图像融合图7融合后图像

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

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。