提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

信号处理牛人HarryL.VanTrees编写的真正经典的《Detection,Estimation,andModulationTheory检测估计和调制理论》的中文译版，毛士艺等译的老版本。
包括：（1）卷I检测、估计和线性调制理论1983年；
（2）卷Ⅱ非线性调制理论1985年；
（3）卷Ⅲ雷达-声呐信号处理和噪声中的高斯信号1991年。
非常值得学习！

用C/C++语言实现如下函数：1. boollu(double*a,int*pivot,intn);矩阵的LU分解。
假设数组anxn在内存中按行优先次序存放。
此函数使用高斯列选主元消去法将其就地进行LU分解。
pivot为输出参数，pivot[0,n)中存放主元的位置排列。
函数成功时返回false，否则返回true。
2. boolguass(doubleconst*lu,intconst*p,double*b,intn);求线代数方程组的解设矩阵Lunxn为某个矩阵anxn的LU分解，在内存中按行优先次序存放。
p[0,n)为LU分解的主元排列。
b为方程组Ax=b的右端向量。
此函数计算方程组Ax=b的解，并将结果存放在数组b[0,n)中。
函数成功时返回false，否则返回true。
3. voidqr(double*a,double*d,intn);矩阵的QR分解假设数组anxn在内存中按行优先次序存放。
此函数使用HouseHolder变换将其就地进行QR分解。
d为输出参数，d[0,n)中存放QR分解的上三角对角线元素。
4. boolhouseholder(doubleconst*qr,doubleconst*d,double*b,intn);求线代数方程组的解设矩阵qrnxn为某个矩阵anxn的QR分解，在内存中按行优先次序存放。
d[0,n)为QR分解的上三角对角线元素。
b为方程组Ax=b的右端向量。
函数计算方程组Ax=b的解，并将结果存放在数组b[0,n)中。
函数成功时返回false，否则返回true。

高斯混合模型（EM算法）Matlab代码,并附有简单实例测试估计效果

这里有三段程序，分别是产生高斯白噪声的程序，信号加载高斯白噪声的程序，产生有色噪声的程序。
是本人搜集的，特此分享。

BELLHOP模型是利用高斯波束追踪法，求解出水平但非均匀的水声环境中的声场。
而高斯波束追踪方法，是解决高频信号的水平变化问题相当有效的方法之一。
该工具箱中充分考虑信道中各种影响因素，包括风速、海底反射参数等。
同时也可根据自己导入的声速文件修改信道环境。

可以将通用的经纬度转为高斯坐标，可选3种两带。

在VS2005上编写的求解实数二重积分的源代码，采用高斯求积法。
本程序经验证，是正确的

目标方位估计的经典算法的matlab源码。
功能：两信噪比都为15dB的非相关窄带信号源分别从-1°和2°入射到基阵，与信号不相关窄带高斯白噪声，采用常规波束(DAS)扫描、MVDR波束形成、MUSIC估计目标方位。

高斯伪谱法的直白详细介绍入门请看高斯伪谱法的直白详细介绍入门请看

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。