目前网上没有matlab版的EDLines算法实现，因毕设要用EDLines做对比，而只有封装好的C++版的EDLines，因此自己用matlab实现了，里面对每一步都有详细的注释，对于梯度阈值和锚点阈值的设置可以自己更改。
2024/8/29 1:12:45
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实现图像融合处理操作，以及融合影像质量的客观评价。
包含有主成分分析PCA、高通滤波HPF、乘积性变换和其改进型、Brovey变换及其改进型、相关系数的加权平均、IHS变换（IHS、三角IHS、圆柱体IHS及其变种）等算法，以及信息熵、平均梯度、空间频率、相关关系等客观评价指标。
包含有主成分分析PCA、高通滤波HPF、乘积性变换和其改进型、Brovey变换及其改进型、相关系数的加权平均、IHS变换（IHS、三角IHS、圆柱体IHS及其变种）等算法，以及信息熵、平均梯度、空间频率、相关关系等客观评价指标。
2024/8/15 15:31:23
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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
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gmapping是目前应用最广的2Dslam方法，利用RBPF方法，故需要了解粒子滤波算法。
scan-match方法在于估计机器人位置（pose），利用梯度下降的方法，在当前构建的地图，与当前的激光点，和机器人位置（pose）为初始估计值。
scan-match方法在于估计机器人位置（pose），利用梯度下降的方法，在当前构建的地图，与当前的激光点，和机器人位置（pose）为初始估计值。
2024/7/30 11:03:46
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processing的数据可视化实现，计算图像梯度和图像切向，用箭头及流线可视化数据。
2024/7/28 8:20:25
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信号处理方面，LMS算法，最小均方算法（LeastMeanSquare,LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由Widrow和Hoff提出来的。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。
2024/7/20 8:02:26
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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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