NoiseX-92完整版，内附噪声说明文档。
采用原始采用率19980Hz封装的wav文件，请使用MATLAB或Audition打开，直接使用播放器可能不支持这个采样率用于语音加强、音源分离、语音可懂度加强、语音合成、语音识别等在噪声环境下的鲁棒性检测。
本资源有别于官网http://spib.linse.ufsc.br/noise.html最新提供的mat文件，是老版wav资源还可以下载时收集的，比mat文件使用起来更方便。

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是汇合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。

理解图像点运算和代数运算的基本定义和常见方法；
熟习图像点运算和代数运算的实现方法；
掌握在图像中添加噪声的方法

gauss-gamma双窗函数，针对含有相关斑噪声的sar图像，计算图像的梯度强度和方向

matlab产生各种噪声的代码本人写的经验证是正确的

本法用于一维信号去噪声，对于去噪效果非常分明

针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识方法。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。

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。

本教程目的为：利用MATLAB设计经典的雷达数字信号处理。
该系统具备对雷达目标回波的处理能力，能够从噪声中将目标检测出来，并提取目标的距离、速度、角度信息。
教程分五节完成，次要包括：第一节，雷达LFM信号分析；
第二节，脉冲压缩处理；
第三节，相参积累处理；
第四节，恒虚警CFAR处理；
第五节，目标信息提取处理。
含有pdf版本全程书籍与源码

本资源为一个matlab源代码和一个纯净的音乐信号，经过对音乐信号加高频余弦噪声，得到掺杂高频余弦噪声的音乐信号；
后经过设计巴特沃斯低通滤波器以及频域分析，实现高频噪声的去除，重新得到纯净的音乐信号。

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。