使用MATLAB，对图像中牙齿的轮廓曲线进行多种拟合，并且分析出误差大小，再评价出各种方法的优劣。

计算方法实验，包括牛顿下山法，高斯-塞德尔迭代法，高斯消去法，样条插值，最小二乘法，龙贝格算法，LU分解法，改进的欧拉算法，四阶龙格库塔算法，亚当姆斯算法

软件版本：keil5实验实现功能:1、按下手柄按键，串口输出对应键值。
2、软件设置“红灯模式”、“绿灯模式”，并可以设置“保存”，通过手柄模式按键无法改变。
3、设置手柄震动：通过数值的设置，改变左侧大震动电机震动频率。
当按下“L1”时，小震动电机转动，按下“R1”时，大震动电机转动。
实验连接方式：输入DI-＞PB12输出DO-＞PB13CS-＞PB14CLK-＞PB15

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

基于matlab的双线新插值程序,很适合新手学习

基于MATLAB_GUI的数字图像处理程序设计1）图像的读取和保存。
2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的图像。
3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该选择区域。
4）编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将用户所选取的图像区域进行放大和缩小整数倍的操作，并保存，比较几种插值的效果。

数字信号处理仅供学习参考的完整学习指导参考书目PPTPDF内容非常详细，满满的干货，基本每章的每一小节都有一个PPT,共52个PPT包含第1章离散时间系统和信号第2章Z变换第3章DFTDTFTFFT第4章TTR数字滤波器设计第5章FIR数字滤波器设计第6章数字滤波器的实现结构与有限字长效应分析第7章多速率信号的处理-抽取（下采样）与插值（上采样）第8章MATLAB仿真指导

部分代码：%模糊聚类程序functionf=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值iflamda＞1disp('error!')%错误处理end[n,m]=size(x);xmax=max(x);xmin=min(x);x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:))

Layui登录界面+主页面；
登录界面粒子特效；
ajax传值到后台验证用户名密码；
设备管理主页面

keyTest.apk安卓键值测试测试键值

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。