神经网络灵敏度分析对网络结构设计、硬件实现等具有重要的指点意义，已有的灵敏度计算公式对权值和输入扰动有一定限制或者计算误差较大。
基于Piché的随机模型，通过使用两个逼近函数对神经网络一类Sigmoid激活函数进行高精度逼近，获得了新的神经网络灵敏度计算公式，公式取消了对权值扰动和输入扰动的限制，与其他方法相比提高了计算精度，实验证明了公式的正确性和精确性。

图像处理中的量化方法以及MSE/SNR/PSNR误差计较，采用了Level=16和Level=8两种量化方式。

激光诱导击穿光谱已用于测量大气条件下粉煤无烟煤中的有机氧含量。
提出了特殊的光谱处理方法，包括通过与N（I）线比较光谱相关系数，选择与O（I）线的光谱相关系数，与N（I）线进行内部归一化以及温度校正来选择最佳的O（I）发射线，以满足多光谱分析线分析方法，可得出最精确的定量结果。
提出了确定煤中有机氧含量的标定方法，通过对六个无烟煤样品进行的实验评估，其精确度为1.15-1.37％，平均相对误差为19.39％。
还研究了相对测量误差分布。

温室控制技术，本课题运用STC89C52单片机、DS-18B20数字温度传感器、继电器和M4QA045电动机、ULN-2003A集成芯片、湿敏电阻，以及四位八段数码管等元器件，设计了温湿度报警电路、M4QA045电机驱动电路、电热器驱动电路，实现了温室大棚中温度和湿度的控制和报警系统，处理了温室大棚人工控制测试的温度及湿度误差大，且费时费力、效率低等问题。
该系统运行可靠，成本低。
系统通过对温室内的温度与湿度参量的采集，并根据获得参数实现对温度和湿度的自动调节，达到了温室大棚自动控制的目的。
促进了农作物的生长，从而提高温室大棚的产量，带来很好的经济效益和社会效益。

基于时域反射仪（TDR）的电缆毛病定位的主要技术难点在于对​​飞行时间（TOF）的准确测量。
这种时间间隔的测量是通过一个数字计数器和一个参考时钟来实现的。
建立了理论分析，以证明通过对大量重复测量的计数结果求平均值，可以将分辨率提高到纳秒级。
微控制器用于产生重复的步进信号，以执行重复的测试。
8MHz时钟和8位数字计数器用于测量飞行时间。
实验结果表明，使用平均30,000次测量结果，计数器方法的定时分辨率提高到了纳秒级。
制造用于电缆毛病定位的便携式原型来验证这种配置。
测试结果表明，电缆毛病的位置误差小于0.1m。

为了缓解各种宽带和窄带扰动引起的光束抖动，提高自由空间激光通信卫星平台捕获跟瞄(ATP)系统的瞄准精度，在传统的比例积分微分(PID)反馈算法基础上增加一套误差自顺应前馈控制算法构成误差自顺应前馈复合控制。
误差自顺应前馈复合控制结合了PID反馈算法和自顺应前馈算法的优点，能更好地抑制卫星终端精跟踪系统承受的扰动，而且具有不需要额外前馈传感器的优点，不增加系统硬件的复杂性和成本。
在实验室搭建了快速反射镜实验系统对这种复合控制算法进行了实验，实验结果表明，误差自顺应前馈复合控制算法相对于经典PID反馈算法精度提高了约5倍；
相对于自顺应前馈算法精度提高了约1倍。
误差自顺应前馈复合控制算法在不增加系统复杂性的同时能进一步缓解光束抖动，提高卫星平台ATP系统精度。

空间谱估计是阵列信号处理最主要的两个研究方向之一，在过去三十年得到了蓬勃发现，理论日趋成熟。
而MUSIC算法又是空间谱估计中最为经典的算法，为许多工程项目所采用。
本文首先对空间谱估计的基本原理进行了详细的论述，并在此基础上利用MUSIC算法实现了基于圆阵的二维测角。
然后，在算法功能评估方面，本文提出了一套评估方法，并对该方法的无偏性进行了验证。
利用这套评估方法，分别讨论了在单目标和双目标两种情况下，幅相误差、信噪比、阵面孔径、阵元数、信源位置及采样点数等参数对于测角结果的影响，并重点考察了双目标情况下这些参数对分辨力及分辨精度的影响。
此外，本文还对信号之间的相关性对测角结果的影响程度做了一定的研究。
在此基础上，形成了对MUSIC算法的一个比较系统的功能评估。

在网上找个好几种方法来根据经纬度算距离和方位角，但误差都比较多，这个是我个人优化的，经过测试误差比较像小，希望能帮到大家

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

（1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以经过更改参数显示多个预测值

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。