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

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

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。