Stochasticresonance，SR）的不雅点末了是由Benzi等人提出并用于评释第四纪冰川下场，尔后用于描摹一种征兆──非线性体系中内噪声或者外噪声的存在能够削减体系输入的照料。
在此这里提供6种不合的随机共振的matlab法度圭表标准，供巨匠参考

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。

基于改善反映外形收集的混沌功夫序列多步料想，张亚琦，杨凌，传统反映外形收集（ESN）对于混沌功夫序列的料想多用于不含噪声的梦想前提，针对于这一不够，本文选用小波阐发与反映外形收集松散，提

C++版本Savitzky-Golay滤波器，搜罗序列噪声去除了与插值等等。

电力线通讯是普通家用通讯的一种，在PLC通讯的钻研中，对于信道的钻研是至关弥留的。
改代码首要搜罗多径信道以及噪声模子matlab代码，是目前最罕用的模子。

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是群集阅历模态剖析，是针对于EMD方式的不够，提出了一种噪声帮手数据阐发方式。
EEMD剖析原理是当附加的白噪声平均漫衍在全部时频空间时，该时频空间就由滤波器组联系成的不合尺度成份组成。

搜罗了电力体系卖弄数据注入侵略MATLAB源代码及介绍。
鲁棒电力体系外形估量器在监控使用中具备弥留意思。
依据咱们的阅历，咱们发现使用投影统计的鲁棒狭义极大似然（GM）估量是文献中最佳的方式之一。
它对于多个交互以及不合的坏数据、坏杠杆点、坏零注入以及某些尺度的收集侵略具备鲁棒性。
另外，它的盘算功能高，适宜于在线使用。
GM估量器除了具备精采的击穿点外，在高斯或者其余厚尾非高斯丈量噪声下也具备较高的统计功能。
使用SCADA丈量的GM估量器的原始版本是由Mili以及他的共事在1996年提出的。
使用Givens扭转增强了其数值平稳性。
将GM估量器履行到同时估量变压器抽头位置以及体系外形。
糟糕的零注入也患上到了处置。

典型文献，在IEEE或者Wiley只能下到第一部份，这是齐全的残缺内容。

基于matlab产生粉红色噪声和高斯色噪声：让高斯白噪声通过低通、带通、高通滤波器中的任意一个就可以产生高斯色噪声。
让高斯白噪声通过每倍频程衰减3dB的衰减滤波器的滤波器就可以产生粉红噪声。

此函数是Matlab内置“randn”函数的“装饰器”。
它需要一个额外的第一个参数(beta)，它将数据的频谱特征（在所有维度上）塑造为f^beta。
输出数据按原始均值和标准差进行缩放。

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。