本书译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者PetreStoica教授2005年编写的教材《SpectralAnalysisofSignals》。
该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法，主要内容包括谱估计的基本概念（自相关，能量谱和功率谱），非参数化谱分析（周期图和相关图，加窗技术），有理谱分析（自回归，滑动平均以及自回归滑动平均方法），线谱分析（最小二乘估计，Yule-Walker和子空间方法），滤波器组方法（改进的滤波器组方法，Capon方法，APES方法），阵列信号处理（波束形成，Capon方法，参数化波达方向估计），有关矩阵分析、Cramer-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。
书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法功能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。
该书内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。

卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。
提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。
然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类功能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征

R/S分析的MATLAB代码，可以用于肯定Hurst指数，借助、可以估计自相关系数指数、谱指数和分维等

Moran指数，二元变量空间自相关系数计较方法

应用matlab对高斯白噪声的频谱，自相关函数以及功率谱进行分析

用C++实现的计算离散序列的自相关序列与互相关序列，代码中有详细的阐明，计算式参考http://www.mathworks.cn/cn/help/signal/ref/xcorr.html，并且计算结果与matlab中完全一样，实现了float和complex的有偏和无偏估计，

随着互联网技术的高速发展,越来越多的数据将通过互联网进行传递,目前互联网已成为了最大的信息承载体,显然互联网已经给我们的日常工作和生活带来了诸多方便但是互联网作为一个开放式的交流平台,信息容易遭到非授权用户的攻击,因此信息传递的安全性越来越遭到人们的关注。
如果不能保障信息的安全传递,信息泄露将会极大地困扰着我们,因此,能否保障信息安全势必将成为制约互联网进一步发展的一个重要因素。
数字图像因为直观性的特点,使图像成为人类数据存储的主要方式。
但是数字图像与文本数据不同,其具有的数据量比较大,因此若用传统的文本加密的方法对图像进行加密,比如DES、3DES,实时性将会变得很差,不利于图像的实时传递。
本课题主要研究的是基于混沌理论及空域变换的数字图像加密算法,在对传统的算法研究基础上,应用改进的一维Logistic混沌序列,生成置乱序列及置换序列,并采用了置乱加密与置换加密相结合的方式实现了对数字图像的加密。
本文首先www.youzhiessay.com介绍了密码学的基本概念及组成,阐述了密码编码学与密码分析学的经典算法,并简单介绍了混沌理论的起源、发展及现代混沌理论的定义,着重介绍了本文算法中应用到的混沌序列---NCA混沌序列及Arnold空域变换,并指出了NCA混沌序列所具有的优点及缺点。
然后介绍了针对近年来高分辨率图像越来越多的特点,采用了对不同类型的高分辨率图像采取不同的加密算法,总结出了两种加密算法即图像的全部加密(算法1)及图像的局部加密(算法2)。
在上述两种算法中都采用了先像素值置换加密后图像置乱加密的加密顺序,两个算法采用了相同的像素值置换算法,不同点在于当进行图像置乱时,算法1中采用了基于NCA的图像分块置乱算法,在算法2中采用了基于Arnold空域www.hudonglunwen.com变换的图像分块置乱算法；
在生成像素值置换序列时,采用了截取48位有效数字的方法替代了原有的截取15位有效数字的方法生成置换序列,仿真结果表明,改进后的方法在实时性、自相关性以及分布特性方面都有了明显的改进。
图像的加密算法与解密算法的密钥是样的,又提出了将混沌序列及空域变换的初值用RSA算法进行加密,防止密钥在互联网中传递时遭到非授权用户的窃取。
最后,借助MATLAB平台,论文网kuailelunwen.com，对算法中用到的置换乱序列及换序列进行了仿真验证,并用算法1和算法2对不同的高分辨率图像进行了加密,然后对加密后的图像进行了灰度直方图、自相关性、初值敏感性及自相关性等方面的分析,分析结果表明,本文的加密算法在保证实时性的前提下,有着良好的加密效果

本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最初将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.

自己编写的用自相关法提取基音周期，最初得到的是平均基音周期自己编写的用自相关法提取基音周期，最初得到的是平均基音周期

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。