demo可直接运转，代码实现了局部标准差法噪声评估，对于后续去噪工作具有参考价值，含基于局部标准差的遥感图像噪声评估方法文献。

络达1562a艾创力方案2021年1月最新固件ReleasedTime2021/01/20优化了降噪以及通透效果，通透效果的改善尤为明显升级前，请一定确认本人的耳机为艾创力1562a方案

clearall;closeall;fs=8e5;%抽样频率fm=20e3;%基带频率n=2*(6*fs/fm);final=(1/fs)*(n-1);fc=2e5;%载波频率t=0:1/fs:(final);Fn=fs/2;%耐奎斯特频率%用正弦波产生方波%==========================================twopi_fc_t=2*pi*fm*t;A=1;phi=0;x=A*cos(twopi_fc_t+phi);%方波am=1;x(x＞0)=am;x(x＜0)=-1;figure(1)subplot(321);plot(t,x);axis([02e-4-22]);title('基带信号');gridoncar=sin(2*pi*fc*t);%载波ask=x.*car;%载波调制subplot(322);plot(t,ask);axis([0200e-6-22]);title('PSK信号');gridon;%=====================================================vn=0.1;noise=vn*(randn(size(t)));%产生乐音subplot(323);plot(t,noise);gridon;title('乐音信号');axis([0.2e-3-11]);askn=(ask+noise);%调制后加噪subplot(324);plot(t,askn);axis([0200e-6-22]);title('加噪后信号');gridon;%带通滤波%======================================================================fBW=40e3;f=[0:3e3:4e5];w=2*pi*f/fs;z=exp(w*j);BW=2*pi*fBW/fs;a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a)p=(j^2*a^2);gain=.135;Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));subplot(325);plot(f,abs(Hz));title('带通滤波器');gridon;Hz(Hz==0)=10^(8);%avoidlog(0)subplot(326);plot(f,20*log10(abs(Hz)));gridon;title('Receiver-3dBFilterResponse');axis([1e53e5-31]);%滤波器系数a=[100.7305];%[10p]b=[0.1350-0.135];%gain*[10-1]faskn=filter(b,a,askn);figure(2)subplot(321);plot(t,faskn);axis([0100e-6-22]);title('通过带通滤波后输出');gridon;cm=faskn.*car;%解调subplot(322);plot(t,cm);axis([0100e-6-22]);gridon;title('通过相乘器后输出');%低通滤波器%==================================================================p=0.72;gain1=0.14;%gain=(1-p)/2Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));subplot(323);Hz1(Hz1==0)=10^(-8);%avoidlog(0)plot(f,20*log10(abs(Hz1)));gridon;title('LPF-3dBresponse');axis([05e4-31]);%滤波器系数a1=[1-0.72];%(z-(p))b1=[0.140.14];%gain*[11]so=filter(b1,a1,cm);so=so*10;%addgainso=so-mean(so);%removesDCcomponentsubplot(324);

信号检测与处理的一个十分重要的内容就是从噪声中提取信号，本文针对chirp信号加入不同强度的噪声的问题，采用了频域非因果的方法实现了维纳滤波。
当伴有信噪比为20的高斯白噪声的chirp信号通过维纳滤波器，它可以对信号作出了精确的估计。
最初，在MATLAB平台仿真结果显示：本文设计的滤波器达到了重现chirp信号的要求。

几个关于图像质量评价的函数。
均方误差rms，可用于去噪图像和紧缩图像的质量评价

基本部分：1）生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号；
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。

这是一个eeglab的详细使用阐明，里面有关于有这个软件的ICA去噪方法。
是目前比较前缘的一种盲分类工具

本课程设计应用matlab对信号进行频谱分析、加噪、滤波及还原，在还原语音信号时采用巴特沃斯低通滤波器仿真程序，并得出仿真波形，分析仿真结果。

针对心电信号中存在肌电干扰、工频干扰以及基线漂移，本代码可以无效地进行去噪。

1光纤通信概论11.1光纤通信的发展史11.2光纤通信系统32光纤62.1概述62.2光线在光纤中的传输92.2.1阶跃光纤中的光线分析92.2.2梯度光纤中的光线分析102.2.3平面光波导132.3光纤的波动理论172.3.1波动方程172.3.2归一化变植182.3.3贝塞尔方程的场解192.3.4特征方程212.3.5线偏振校及其特性222.3.6传播常数卢与归一化频率V的关系242.3.7光纤中的功率流252.3.8单模光纤262.4光纤的损耗特性292.4.1材料的吸收损耗302.4.2光纤的散射损耗312.4.3辐射损耗312.5光纤的色散特性及带宽322.5.1群时延和时延差332.5.2材料色散和波导色散332.5.3高斯脉冲在单橾光纤中的传播382.5.4偏振栈色散402.5.5模间色散412.5.6光纤的传输带宽412.6单模光纤中的非线性效应432.6.1媒质中的仆线性效应432.6.2光纤中的受激散射效应442.6.3非线性折射率调制效应462.6.4光脉冲在光纤中的传输方程472.7光纤光栅482.7.1基本工作原理482.7.2耦合模理论及布拉格光栅的滤波特性502.7.3嘱啾光纤光栅532.7.4长周期光纤光栅542.7.5抽样光栅552.7.6光纤光栅在光纤通信中的应用552.8无源光器件572.8.1光纤的连接与光纤连接器582.8.2光纤分路器及耦合器582.8.3GR1N透镜连接器602.8.4光隔离器与光环行器602.8.5光开关612.9聚合物光纤与光子晶体光纤简介642.9.1聚合物光纤642.9.2光子晶体光纤65习题683光源与光发送机703.1半导体中的光发射713.1.1光的吸收与发射713.1.2半导体的光发射743.2发光二极管783.2.1发光二极管的结构783.2.2发光二极管的主要特性803.3半导体激光器的工作原理与结构833.3.1半导体激光器的工作原理833.3.2半导体激光器的结构873.4半导体激光器的工作特性933.4.1P-1特性933.4.2模式特性与线宽963.4.3调制特性973.4.4波长调谐特性1023.4.5噪声特性1033.4.6半导体激光器的安全使用1053.5光发送机1053.5.1光载波的调制1063.5.2发光二极管驱动电路1063.5.3激光二极管驱动电路1083.5.6光源与光纤的耦合1103.5.7光源的外调制技术112习题1144光检测器与光接收机1164.1概述1164.2光检测器1174.2.1光检测器的工作原理1174.2.2光检测器的主要工作持性1224.3光接收机的噪声1254.3.1光接收机中的噪声源1254.3.2接收机等效电路及放大器电路噪声1274.3.3光检测器的噪声1284.3.4背景噪声1314.4模拟接收机的噪声及信噪比1324.4.1均方信号电流1324.4.2光检测器噪声1324.4.3信噪比及接收灵敏度1334.5数字接收机的噪声分析1354.5.1概述1354.5.2数字接收机的分析模型1364.5.3信号分析1374.5.4放大器电路噪卢1384.5.5光检测器噪声1384.5.6输入输出脉冲外形及/1/2/3~1值1404.6光接收机前置放大器1454.6.l高阻抗前置放大器1464.6.2互阻抗放大器1524.6.3动态范围1544.7数字接收机的误码率和接收灵敏度1564.7.1数字接收机的误码率1564.7.2数字接收机的接收灵敏度1594.7.3数字接收机的灵敏度极限一量子极限1634.8数字接收机中的定时提取与判决再生1644.8.1定时提取1644.8.2判决再生165习题1665光放大器1685.1光放大器简介及其一般特性1685.1.1半导体光放大器(SOA)1685.1.2掺饵光纤放大器(EDFA)1705.1.3光纤喇曼放大器(1BA)1705.1.4光放大器一般工作特性1705.1.5

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。