目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

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分数阶Fourier变换的原理与应用。
陶然，齐林，王越著。
本书运用现代信号处理的理论，系统地介绍了分数阶Fourier变换的定义与特性，分数阶Fourier分析的基本原理与方法及其典型的应用。
内容包括：分数阶Fourier变换的起源与发展、定义与基本特性；
分数阶Fourier变换与其他时频分析工具的关系；
分数阶Fourier变换的快速算法；
分数阶Fourier变换在信号的检测与参数估计、雷达信号处理、时频域滤波以及通信信号处理中的应用。
本书可供信号与信息处理、通信与信息系统、信息安全与对抗等学科的专业人员以及高等院校相关专业的教师和研究生阅读和参考，又因书中全面系统地介绍了分数阶Fourier变换的原理，因此亦可供其他领域的研究人员在从事与分数阶Fourier变换有关的科研工作时参考。

本资源我自己编写的matlab程序，用于实现AR模型的参数估计，对于学习信号处理的朋友将有不少的帮助

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

实验室的极化码编码译码仿真程序，在BSC、BEC、AWGN信道条件下都有。
使用密度进化法和巴氏参数估计信道，仿真性能非常好。
在Matlab下应用非常方便，支持多组仿真。
配有应用说明，非常好用。
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这是用MAtlab编程实现的卡尔曼滤波参数估计，能修改参数，满足各自的要求。

包含线性调频信号的参数估计，两个：初始频率和调制斜率。

内容简介本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。
I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。
本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用，主要内容包括：平面与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。
II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。
本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代数，运动与结构，多视点张量。
III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。
本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。
上述三部分涉及的数学内容是相对独立的，但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。
通过阅读本书，读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法，增强数学素养、提高分析和解决视觉问题的数学能力。

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。