本书系统讲述了信息论与编码的基本理论，共8章。
内容包括：香农信息论的基本概念，各种离散信源，连续信源及其信息测度，离散信道，连续信道及其信道容量的计算，无失真信源编码原理，限失真信源编码定理及其常用的信源编码方法，有噪信道编码定理及其编码方法，信息论相关学科的使用与发展。

采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建成绩，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。

用来比较两个图像进行去噪后的效果，有psnr和mse，很有用的一个计算公式，希望对大家有所协助

声响信号的采集、加噪，再滤波[y,Fs,bits]=wavread('D:\q.wav');%读出信号，采样率和采样位数。
y=y(:,1);%取单声道作分析yl=length(y)%求语音信号长度yy=fft(y,yl);%傅里叶变换t=[0:1/8000:4zeros(1,yl-32001)]';m=0.07*sin(10000*pi*t);%产生噪声n=y+m;%加入噪声nl=length(n)%求语音信号长度nn=fft(n,nl);%傅里叶变换figure(1);subplot(2,1,1);plot(n);title('噪声信号波形')subplot(2,1,2);plot(y);title('原信号波形')figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(nn));title('噪声信号频谱');subplot(2,1,2);plot(abs(yy));title('原信号频谱');sound(n,fs)

对声响信号加入随机噪声，用小波去除噪声，观察去噪前后的时域和频谱图，可听前后声响的变化。

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。

将两幅或多幅图像成功导入系统中。
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误

相位噪声从频域描述了信号频率的稳定度，是描述信号质量的重要指标。
对于多普勒雷达系统、无线电通信、空间信号传输等应用有着重要的影响。
对信号进行相位噪声指标测量是现在工作中经常遇到的事情，本文首先从信号相位噪声的定义入手，重点介绍使用信号分析仪进行相位噪声测量的方法及注意事项。
　　1、相位噪声是什么？　　　在频域内，一个理想正弦波信号的表现是一个单谱线；
实际信号除了主信号之外还包括一些离散的谱线，它们是随机的幅度和相位的抖动，在正常信号的左右两边以边带调制的方式出现。
在频域内信号的所有不稳定度总和表现为载波两侧的噪声边带，边带噪声是一个间接的测量与射频信号功率频谱相关噪声功率的指标。
边带噪

一键运转，实现emd,eemd,ceemd去噪，

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。