用matlab实现导航体系中计算多普勒频移，输入付与机地址处的经纬高，（f0,d0,h0）以及距离功夫(t0)，以及信号对于应波长频率(f),k为阐发的毫秒数（此处设为1就可），行使拉格朗日差值以及单元视察向量的盘算实现对于多普勒频移的求解。

高光谱解混数据集（JapserRidge），matlab的mat文件。
原始数占有512x614个像素。
每一个像素记其实规模从380nm到2500nm的224个通道中。
光谱分说率高达9.46nm。
由于这个高光谱图像太繁杂而没法患上到底子梦想，于是咱们思考100x100像素的子图像。
第一像素从原始图像中的第（105,269）像素末了。
在移除了通道1--3,108-112,154-166以及220-224后（由于密集的水蒸气以及大气效应），咱们留存了198个通道（这是HU阐发的罕有预处置）。

1. JDK情景变量损失下场：把两个文件移到第二第三的位置，友善Win10的体系情景变量暴发辩说。

插件描摹：对于下场的削减、编纂、删除了、上移、下移遴选削减下场尺度，削减下场鼠标塌实下场上举行编纂下场删除了下场下场上移下场下移

一、实现FSK移频数据传输电路的方案，实现基带信号的FSK传输成果，收发波形不合。
二、实现体系中相关调制、传输以及解调模块电路的方案

本文谈判了弱光反映对于相关光差分相移键控体系误码率的影响。
指出:在安妥的反映前提下,弱光反映能够改善体系的误码率成果。

java课程方案，外面搜罗源法度圭表标准以及课程方案报告题目申请：编写一盘算器，模拟windowsxp盘算器界面，能实现底子的运算及一些迷信运算。
能实现的运算如下："+",加"-",减"*",乘"/",除了"x^y",x的y次方"Mod",取模"And",相与"Or",相或者"Xor",异或者"Lsh",左移"Rsh",右移"sqrt",开根号"%",取百分数"1/X",求倒数正弦余弦函数："sin","cos","tan",对于数函数："ln","log",阶乘："n!",立方："x^3",平方："x^2",取反："Not"};同时还提供菜单成果，能够复制粘贴运算下场，给出“迷信型”以及“底子型”运算遴选菜单，给出运算器帮手与法度圭表标准、作者信息2.变更法度圭表标准图标为盘算器图标3.法度圭表标准不够，对于一些迷信盘算不举行盘算值的校验，阻滞读者自行到场。

外面开拓移远NB模组，BC28openCPU，的各个需要的装置货物，这个收缩包是移远的本领提供的，外面有装置阐发书，以及使用阐发书，有需要的能够下载。

在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一，能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场，于是本文在此配景下，缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场，钻研了对于1）动态配景、动态配景的前景目的提取，能在配景繁杂化的前提下，将行为的目的；
2）带发抖视频；
3）动态配景下多摄像头对于多目的提取；
4）涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下，若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上，经由对于附件2中多少组视频的阐发，咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想，于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力，下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态（若有水波的暴发）的情景下，对于前景目的的提取下场。
在此下场中，由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声，对于前景目的的识别以及提取组成干扰，于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上，建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模，将行为目的检测进去，再引入超像素去噪，进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上，而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移，于是咱们建树了坐标变更模子，以仿射变更作为模子底子，松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的，并比力灰度投影法，比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法，对于前景目的举行提取；
选出具备明晰前景目的的参考帧，盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历齐全的视频帧，盘算其前景目的所占的面积，经由相减比力，判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号，并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法，对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来，对于目的举行定位。
由于目的的络续行为，咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪，经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上，引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则，而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子，用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向，并将其与已经设定的阈值举行比力，假如重构倾向大于阈值，则判为颇为。

第4次上机—语法阐发2目的：熟练操作自下而上的语法阐发方式，并能用C++法度圭表标准实现。
申请：1.使用如下文法： E®E+T|T T®T*F|F F®(E)|id2.对于纵情给定的输入串（词法暗号流）举行语法阐发，申请付与LR阐发器来实现。
手工结构LR阐宣告，行使移进-归约阐发算法（P69图3.12）输入（P70表3.8）对于应的行为部份。
如：输入：id*+id/(id+id)#输入：移进按F-＞id归约按T-＞F归约移进error……3.要有未必的差迟处置成果。
即对于差迟能揭示，并且能在未必水平上漠视尽量即便少的暗号来举行接下来的阐发。
譬如：从外形0末了的暗号流为：bm将b移进之后，栈里的情景应该为：0b2此时查表发现action[2,m]=error输入打印：error把A以及外形1相继压入栈，用户指针后移到FOLLOW(A)对于应的元素络续阐发。
4.行使P92页的表3.13的方式将差迟举行分类揭示，即给出详尽的侵蚀信息。
扩展：在已经有文法的底子上再加之减法“-”以及除了法“/”对于应的暴发式组成最终的文法。
从而使患上暗号流能够处置带括号的加、减、乘、除了四则运算。

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。