智能天线技术是第三代移动通信系统的关键技术之一，也是国内外热门的研究课题。
由于无线移动通信的信道传输环境具有复杂性和不确定性，存在多径衰落和时延扩展，因此造成了符号间串扰、同信道干扰、多址干扰等，这些干扰降低了链路功能和系统容量，智能天线技术是解决以上问题的方法之一。
本文首先在绪论中介绍了智能天线的发展背景、研究现状。
其次阐述了智能天线和自适应波束形成的基本理论，然后对自适应算法进行了研究，对其功能进行了比较。
对一些基本的自适应算法最小均方算法、恒模算法及递推最小均方算法进行了分析讨论，用计算机仿真的结果论证了算法的功能。
由于无线移动通信的信道传输环境具有复杂性和不确定性，存在多径衰落和时延扩展，因此造成了符号间串扰、同信道干扰、多址干扰等，这些干扰降低了链路功能和系统容量，智能天线技术是解决以上问题的方法之一。
本文首先在绪论中介绍了智能天线的发展背景、研究现状。
其次阐述了智能天线和自适应波束形成的基本理论，然后对自适应算法进行了研究，对其功能进行了比较。
对一些基本的自适应算法最小均方算法、恒模算法及递推最小均方算法进行了分析讨论，用计算机仿真的结果论证了算法的功能。
2017/1/21 20:20:50
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本文采用超外差式接收机信号经天线进入接收机首先经过射频低噪声放大器放大，经由射频滤波器抑制镜像干扰和其他杂散信号，再与本振相混频，变换成中频信号，经过滤波放大得到中频输出。
2018/1/9 7:35:39
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SSH（Struts2+Spring+Hibernate）三大框架的整合Demo，仅仅加入了用户登录业务来演示代码，没有冗余的无关业务干扰，有利于初学者更好的理解三大框架的整合过程，代码中有详细的正文。
2015/5/24 9:35:28
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一、课题名称：基于MATLAB的人体行为姿势识别系统二、算法介绍本课题采用差影法的方法进行人体姿势的识别。
背景差影法的原理就是：我们先在路口固定一个摄像头，将这个摄像头与电脑相连。
电脑可以把拍到的车流视频保存，然后人为截取车型图片作为背景差影法处理的对象。
这里要注意的是，我们首先要拍摄一张没有任何移动物体或者干扰的背景图，这样我们在进行背景差影法做图像处理时就可以尽量得来最理想的结果。
然后，我们把存在背景的车型图和没有任何干扰的背景图做减法，就可以很方便的得到我们需要进行识别的车的一个基本的轮廓图。
这个轮廓图才是我们最终需要的用来进行车型识别的核心。
图像差分就是对图像进行减法，我们在用背景差影法来是被车型图片的时候，必须要注意到背景随晴雨天、光强度这些随时可能发生变化的条件而该改变。
三、GUI界面设计
背景差影法的原理就是：我们先在路口固定一个摄像头，将这个摄像头与电脑相连。
电脑可以把拍到的车流视频保存，然后人为截取车型图片作为背景差影法处理的对象。
这里要注意的是，我们首先要拍摄一张没有任何移动物体或者干扰的背景图，这样我们在进行背景差影法做图像处理时就可以尽量得来最理想的结果。
然后，我们把存在背景的车型图和没有任何干扰的背景图做减法，就可以很方便的得到我们需要进行识别的车的一个基本的轮廓图。
这个轮廓图才是我们最终需要的用来进行车型识别的核心。
图像差分就是对图像进行减法，我们在用背景差影法来是被车型图片的时候，必须要注意到背景随晴雨天、光强度这些随时可能发生变化的条件而该改变。
三、GUI界面设计
2016/6/26 23:10:21
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递推平均滤波法A、方法： 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取：流量，N=12；
压力：N=4；
液面，N=4~12；
温度，N=1~4B、优点： 对周期性干扰有良好的抑制造用，平滑度高 适用于高频振荡的系统C、缺点： 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制造用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM
压力：N=4；
液面，N=4~12；
温度，N=1~4B、优点： 对周期性干扰有良好的抑制造用，平滑度高 适用于高频振荡的系统C、缺点： 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制造用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM
2016/9/5 4:41:20
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效果图：http://blog.csdn.net/ruixue0117/article/details/22829557。
紧缩包里包括Java代码和使用到的字体文件，如果不安装字体会使用系统默认字体。
功能包括自定义图片尺寸和验证码长度，每个字符随机偏移角度，字符平滑边缘，含干扰线、噪点和背景扭曲。
紧缩包里包括Java代码和使用到的字体文件，如果不安装字体会使用系统默认字体。
功能包括自定义图片尺寸和验证码长度，每个字符随机偏移角度，字符平滑边缘，含干扰线、噪点和背景扭曲。
2016/5/20 1:10:12
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一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
2017/5/8 18:03:53
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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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