目录第1章数字信号处理引言　　1.1引言　　1.2数字信号处理起源　　1.3信号域　　1.4信号分类　　1.5DSP：一个学科第2章采样原理　　2.1引言　　2.2香农采样原理　　2.3信号重构　　2.4香农插值　　2.5采样方法　　2.6多通道采样　　2.7MATLAB音频选项第3章混叠　　3.1引言　　3.2混叠　　3.3圆判据　　3.4IF采样第4章数据转换和量化　　4.1域的转换　　4.2ADC分类　　4.3ADC增强技术　　4.4DSP数据表示方法　　4.5量化误差　　4.6MAC单元　　4.7MATLAB支持工具第5章z变换　　5.1引言　　5.2z变换　　5.3原始信号　　5.4线性系统的z变换　　5.5z变换特性　　5.6MATLABz变换设计工具　　5.7系统稳定性　　5.8逆z变换　　5.9赫维赛德展开法　　5.10逆z变换MATLAB设计工具　　第6章有限冲激响应滤波器[1]6.1引言　　6.2FIR滤波器　　6.3理想低通FIR滤波器　　6.4FIR滤波器设计　　6.5稳定性　　6.6线性相位　　6.7群延迟　　6.8FIR滤波器零点位置　　6.9零相位FIR滤波器　　6.10最小相位滤波器第7章窗函数设计法　　7.1有限冲激响应综述　　7.2基于窗函数的FIR滤波器设计　　7.3确定性设计　　7.4数据窗　　7.5基于MATLAB窗函数的FIR滤波器设计　　7.6Kaiser窗函数　　7.7截尾型傅里叶变换设计方法　　7.8频率采样设计法第8章最小均方设计方法　　8.1有限冲激响应综述　　8.2最小二乘法　　8.3最小二乘FIR滤波器设计　　8.4MATLAB最小均方设计　　8.5MATLAB设计对比　　8.6PRONY方法第9章等波纹设计方法　　9.1等波纹准则　　9.2雷米兹交换算法　　9.3加权等波纹FIR滤波器设计　　9.4希尔伯特等波纹FIR滤波器　　9.5等波纹滤波器阶次估计　　9.6MATLAB等波纹FIR滤波器实现　　9.7LPFIR滤波器设计　　9.8基于Lp范数的MATLAB滤波器设计第10章FIR滤波器特例　　10.1引言　　10.2滑动平均FIR滤波器　　10.3梳状FIR滤波器[1]10.4L波段FIR滤波器　　10.5镜像FIR滤波器　　10.6补码FIR滤波器　　10.7频率抽样滤波器组　　10.8卷积平滑FIR滤波器　　10.9非线性相位FIR滤波器　　10.10FarrowFIR滤波器第11章FIR的实现　　11.1概述　　11.2直接型FIR滤波器　　11.3转置结构　　11.4对称FIR滤波器结构　　11.5格型FIR滤波器结构　　11.6分布式算法　　11.7正则符号数　　11.8简化加法器图　　11.9FIR有限字长效应　　11.10计算误差　　11.11缩放　　11.12多重MAC结构[1]第12章经典滤波器设计　　12.1引言　　12.2经典模拟滤波器　　12.3模拟原型滤波器　　12.4巴特沃斯原型滤波器　　12.5切比雪夫原型滤波器　　12.6椭圆原型滤波器　　12.7原型滤波器到最终形式的转换　　12.8其他IIR滤波器形式　　12.9PRONY（PADE）法　　12.10尤尔—沃尔第13章无限冲激响应滤波器设计　　13.1引言　　13.2冲激响应不变法　　13.3冲激响应不变滤波器设计　　13.4双线性z变换法　　13.5翘曲　　13.6MATLABIIR滤波器设计　　13.7冲激响应不变与双线性z变换IIR对比　　13.8最优化第14章状态变量滤波器模型　　14.1状态空间系统　　14.2状态变量　　14.3模拟仿真　　14.4MATLAB仿真　　14.5状态变量模型　　14.6基变换　　14.7MATLAB状态空间　　14.8转置系统　　14.9MATLAB状态空间算法结构第15章数字滤波器结构　　15.1滤波器结构　　15.2直Ⅰ、Ⅱ型结构　　15.3直Ⅰ、Ⅱ型IIR滤波器的MATLAB相关函数　　15.4直Ⅰ、Ⅱ型结构的MATLAB实现　　15.5级联型结构　　15.6一阶、二阶子滤波器　　15.7一阶、二阶子滤波器的MATLAB实现[1]15.8并联型结构　　15.9级联/并联型结构的MATLAB实现　　15.10梯型/格型IIR滤波器第16章定点效应　　16.1背景　　16.2定点系统　　16.3溢

插值曲面拟合，用于逆向重建技术，对于一维曲线的插值，一般用到的函数yi=interp1(X,Y,xi,method)。
当中method包含nearst，linear，spline。
cubic。
对于二维曲面的插值，一般用到的函数zi=interp2(X,Y,Z,xi,yi,method)。
当中method也和上面一样，经常使用的是cubic。
拟合：对于一维曲线的拟合，一般用到的函数p=polyfit(x,y,n)和yi=polyval(p,xi)。
这个是最经常使用的最小二乘法的拟合方法。
对于二维曲面的拟合，有非常多方法能够实现。
可是这里用的是SplineToolbox里面的函数功能

利用labview制作的简单最小二乘法求解线性方程工具简单易操作纯软件制作

很全，包括批量实现，递归实现，增广最小二乘，渐消记忆最小二乘还有广义最小二乘（matlab实现）

用最小二乘法进行曲面拟合的算法。
理论推导

一维最优化部分--0.618法二分数法三二次插值法四三次插值法无约束最优化部分五共轭梯度法六DFP变尺度法(用导数)七DFP变尺度法(用差分代替导数)八阻尼最小二乘法九鲍威尔法十模式搜索法十—，单纯形法约束最优化部分十二混合罚函数法(SUMT调用DFP法)十三混合罚函数法(SUMT调用鲍威尔法)十四综合约束函数双下降法(SCDD法)十五可变容差法十六复合形法十七网格法(连续变量，等间距)十八随机试验法十九解线性规划的单纯形法

在相移干涉测量中,为了在较短时间内实现较高的精度,提出了一系列基于快速最小二乘法的两步随机相移算法。
以双滤波和差归一化算法、单滤波和差归一化算法和格兰-施密特正交化算法计算出来的相位作为迭代初始值,利用没有滤波的两幅相移干涉图进行最小二乘法运算以获取最终的相位,为了节省时间,只选取有限数量的像素来参与迭代运算。
通过比较发现,基于单滤波和差归一化算法和快速最小二乘法的两步相移算法的综合性能最好,该算法在较短时间内能获得较高的准确度。

LABVIEW最小二乘法估计前置面板，已调试可直接使用

用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计假设仿真的观测数据产生，其中为0均值，单位方差的高斯白噪声，取n=1,2,....128。
试用TLS，取AR阶数为4，估计AR参数和正弦波频率；
再用SVD-TLS，估计AR参数和正弦波频率。
(1)、在仿真中，AR阶数取为4和6。
(2)、执行SVD-TCS时，AR未知。
仿真运行至少二十次。

这是我以前最优化课的实验报告，希望对大家有所帮助。
用MATLAB求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。
用MATLAB求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。
以及一些对具体问题的分析，MATLAB的代码在文档里都有。

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。