一、课题题目基于MATLAB小波变换的图像融合系统二、课题背景介绍数字图像融合是一项最新发展起来的应用，对于数字图像处理和数字图像分析起着非常重要的重要。
虽然现阶段，对于图像处理和分析，PS和抠图软件发挥着某种作用，为很多人所认同和使用。
可以通过简单快捷的鼠标操作进行图像旋转、抠图等。
但由于实际是手工操作，一般显得单一，且误差较大。
因此，非常迫切地希望找到另外一种行得通的方式成为必然。
该项设计主要将两幅三幅或者多幅的数字图像融合。
这些图像由于使用不同的设备拍摄而凸显的不一样的细节重点。
一经该系统融合后就可以凸显这幅图像的优点，也可以凸显另一幅图像的优点。
再者考虑到不相同模式的图像传感器的成像原理不一样。
所以工作波长也就不一样。
所以图像不同，那么它们包含的信息就不同。
经过小波变换的融合处理后，合成图像则可以更多方面更加具体地表达所感兴趣的对象。
基于这一特征，数学矩阵库wavelettransform的图像融合技术，已经大范围地应用于地图勘测信息处理、兵营管理系统、立体卫星地图、计算机视觉等领域中。

为提高线性调频连续波(LFMCW)雷达的测距精度,提出一种多段同频正弦信号频谱融合的测距算法。
首先,通过易于工程实现的间断采样方式,将LFMCW雷达若干规则区差拍信号采样为多段同频正弦信号,有效避开不规则区;其次,构造加权因子对多段规则区差拍采样信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段规则区差拍采样信号的最优加权积累频谱和其累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现差拍信号频率的精确估计,从而实现LFMCW雷达的高精度测距。
仿真和现场实验结果表明,在5～30m的测距范围内,该算法频率估计的平均绝对误差约为FFT+CZT法的1/5,测距精度始终保持在1mm以下,其平均测量误差约为DEVONL80手持激光测距仪的1/3,约为基于FFT+CZT的测距法的1/5。

电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab最小二乘是对电力系统进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；
检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iSE30Bus2为无误差数据输出结果会导入至oStateEstimation中

在三维地形的建模方法中，描述了三种创建三维地形的方法:即等高线表示法、格网表示法和不规则三角网表示法，本文采用不规则三角网来建模。
在软件Creator中对地形的四种转换算法(Pofymesh转换算法、Delaunay转换算法、TCT转换算法、CAT转换算法)进行了分析，本文重点研究了Polymesh算法和Delaunay算法。
并通过实验研究了Pofymesh算法，该算法在不同的参数设置下生成不同的地形模型，并对生成的地形模型的面数、三角形数、顶点数进行统计和对比，得出比较合理的参数。
Delaunay算法产生的三维数据库完全是由三角形组成的，并且其三角形的数量是可以控制的，所以本文对Delaunay三角形生成算法的特点进行研究。
通过实验研究了采用某种转换算法时，当设置不同层数的LOD时，也会对生成地形模型的面数、三角形数、顶点数有影响。
在现有的硬件条件的情况下，并在不影响逼真度的前提下，总结了四种地形转换算法适用于哪些场合。
在对地形转换算法进行研究之后，用Delaunay算法生成网格，并对网格进行了纹理映射。
最后在Creator软件中用Delaunay算法对地形进行修正。
本文从几种常用的地形简化算法出发，具体研究了从TE写到TE叮的地形简化算法。
在ROAM算法中，利用合并/分裂操作来避免裂缝的问题，考虑到该算法有一定的误差尺度，本文采用屏幕空间误差来度量误差，并通过推理得出三角形屏幕空间误差的上限，据此确定出三角形分裂与合并的优先级，实施合理的剖分，这样有利于地形实时多分辨LOD表示，实现交互漫游。

滚齿轴、原点返回未完设为滚齿类型时，滚齿轴未完成原点返回。
变成全轴互锁状态。
‧关闭复位或滚齿信号，进行原点返回操作。
0051同期误差过大同期控制时，主动轴和从动轴的同期误差超出许可值。
同期误差检测中，发生了超出同期误差极限值的偏差。
‧通过校正类型，任一轴朝减小误差方向移动。
‧增大许可值或设定为0（检测无效）。
‧简易C轴同期控制时，请将R435寄存器的内容设为0。
‧确认参数(#2024synerr)。

卡尔曼滤波在计算机视觉和图像处理、以及导航等处理上有着广泛的用途。
卡尔曼滤波算法让我们在干扰为高斯分布的情况下，得到的测量均方误差最小，也就是测量值扰动最小，看起来最平滑。

杨院士的经典著作，误差处理经典，抗差估计权威.........................................................................

一个简单的3层(1层隐层)误差反向传播神经网络（BP神经网络），Python实现，Python版本:Python3.5.2

程序直接能够运转，点击GA_Wnn_test直接就能运转，当然对于matlab的版本可能有些要求，我的是2012版本没问题。
这里边包括小波分析、神经网络以及遗传算法，实现对数据充分的拟合，直接输出误差变化过程图，可清楚的观察误差的过程。
另外，对于学习小波神经网络以及搞中长期预报的同学可谓是在珍贵不过的程序了。

1某系统的非线性形态方程和观测方程分别如式（1-1）和（1-2）所示。
系统的一维形态变量为，观测变量为，是方差为10.0的零均值高斯白噪声，是方差为1.0的零均值高斯白噪声。
试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。
要求：（1）利用Matlab或Python编写仿真程序。
（2）在同一张图中，给出的真值和估计值曲线。
（3）给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图，并求出误差的均值和方差。
（4）对滤波效果进行分析。

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。