matlab图像预处理对付各种噪声的处理（灰度、彩色图加椒盐、高斯、泊松、瑞利、伽马、乘性噪声）去噪并绘制直方图

模式识别miniproject-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计miniproject，主要功能要求如下：一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为12994像素大小。
对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。
在签名图像进行特征提取时，提取6个ET1和6个DT12轮廓特征。
每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。
用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。
分别计算closetest和opentest下的分类功能。
根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的opentest识别率。
适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算opentest下的分类功能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。
这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。

ks科傻COSA地面控制系统6.0软件具有在世界空间直角坐标系(WGS-84)进行三维向量网平差（无约束平差和约束平差）、在椭球面上进行卫星网与地面网三维平差、在高斯平面坐标系进行二维联合平差、针对工程独立网的固定一点一方向的平差、高程拟合等功能，并带有常用的工程测量计算工具，可以实现各种坐标转换。
可以自动读取天宝TGO/TTC、徕卡LGO、拓扑康Pinnacle、泰雷兹Solution、Gamit、中海达GPS、南方测绘GPS、华测GPS等软件输出的基线向量文件，按同步观测时段进行文件管理和格式转换，自动计算同步环和异步环闭合差，进行反复基线比较。

基于C++语言的高斯消元法矩阵求逆运算，在VisualStdio2015中调试通过，希望对大家有所协助！

进行SVM时运用高斯核，需求参数选择，改程序用来参数选择

matlab加窗法式，包括矩形窗、三角窗、汉明、汉宁窗、高斯窗等，还有干涉图的生成，傅里叶变换

程序与2018年12月更新，添加了CGCS2000坐标系。
程序可以实现WGS84大地坐标UTM投影坐标北京54大地坐标高斯克吕格投影坐标西安80大地坐标高斯克吕格投影坐标CGCS2000大地坐标高斯克吕格投影坐标之间的布尔沙七参数的计算以及坐标系统值的相互转换。
布尔沙七参数计算采用最小二乘法平差，并提示平差结果。
软件较小,VC6.0编译，几百K，还包含测试的坐标数据。
可用来测试程序用。

1.首先设计511位m序列（码源速率：组号*10k，例如第1组，为10k，第2组为20k，以此类推），作为数字调制的信号源，此模块不可使用现有控件；
在频域，比较511位m序列与伪随机PN序列的频谱；
2.设计QPSK通信系统的组成原理设计实现方案，提供原理图和Multisim仿真电路及仿真波形。
调制与解调模块不可使用现有控件；
载波频率自定，通常为MHz数量级；
相干解调直接采用与调制信号同频同相的正弦信号，无需设计本地载波恢复；
3.设计QPSK调制器与解调器中涉及的正弦信号与方波信号，此模块可使用现有控件；
4.设计QPSK调制器与解调器中涉及的串并变换与并串变换，此模块不可使用现有控件；
5.设计QPSK调制器与解调器中涉及的滤波器，此模块可使用现有控件，但需要详细说明滤波器的形式、设计的参数、滤波器的传递函数、滤波器的幅频特性等；
6.在时域，观察QPSK各模块输出波形、眼图；
在频域，观察已调信号、调制信号的频谱和传输带宽；
画出系统误码率与接收端信噪比SNR的关系；
7.将QPSK等做成子系统以便调用；
8.生成至少包含5种谐波分量的模拟信号源或是语音信号；
9.将5中的信号源利用Δm或是PCM量化后，用2中的QPSK系统传输并恢复；
10.在发送端与接收端之间加入白噪声，模拟高斯信道，信噪比自行设定。
分析6中的抗噪声功能，给出误比特率等功能参数；
11.撰写课程设计报告。

利用gmm模型建模，然后结合背景差分进行运动检测

Python言语编写，使用面部对齐，高斯牛顿优化和图像混合来将相机看到的人的面部与提供的图像中的人脸交换。

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。