在基于陪集码的高光谱图像压缩算法中,由于按照编码块的最大残差确定整块无损压缩所需的码率存在较大冗余,该文提出了基于分类和陪集码的高光谱图像压缩算法.首先利用前一波段对应位置的预测噪声对当前波段编码块的像素进行分类,将具有类似相关性的像素归于一类,然后对每一类像素分别进行陪集码编码.实验表明分类可以有效地降低码率.和基于陪集码的算法相比,该文算法无损压缩的平均码率降低了大约0.4bpp.

噪声生成代码matlab1/f噪声包括Pink,Red,BlueandVioletNoise

本文完成的是对局部放电脉冲与白噪声叠加后去噪。

设计了一种可用于射频前端芯片供电的高电源抑制比（PSR）无片外电容CMOS低压差线性稳压器（LDO）。
基于对全频段电源抑制比的详细分析，提出了一种PSR加强电路模块，使100kHz和1MHz处的PSR分别提高了40dB和30dB；
加入串联RC补偿网络，保证了电路的稳定性；
在LDO输出至误差放大器输入的反馈回路引入低通滤波模块，降低了由于输出端接不同负载对反馈回路的影响。
电路采用UMC65nmRFCMOS工艺进行设计和仿真，整个芯片面积为0.028mm2，仿真结果表明，本文设计的LDO的相位裕度为86.8°，在100kHz处，PSR为-84.4dB，输出噪声为8.3nV/[Hz]，在1MHz处，PSRR为-50.6dB，输出噪声为6.9nV[Hz]，适合为噪声敏感的射频电路供电。

程序基于“Fastandreliablestructure-orientedvideonoiseestimation”并做了改进，分为针对CFA图像、灰度图像、RGB三个版本，各子通道方差综合方法可以修正，程序留出了第三个可选参数用于扩展。
程序实现上可进一步优化以提高处理速度（比如记录K个最小值中的最大值位置等），感兴味的朋友可以自己动手改动。

一本英文原版PLL方面的书的中文版，作者是Dean，内容涵盖了PLL基本原理与设计，以及锁定工夫，锁定检测，相位噪声等相关的主题

昆明理工大学噪声传感器实验讲述

用matlab软件编写的高斯白噪声M文件

目录第一章引言 11.1图像质量评价的定义 11.2研究对象 11.3方法分类 21.4研究意义 3第二章历史发展和研究现状 42.1基于手工特征提取的图像质量评价 42.1.1基于可视误差的“自底向上”模型 42.1.1.1Daly模型 42.1.1.2Watson’sDCT模型 52.1.1.3存在的问题 52.1.2基于HVS的“自顶向下”模型 52.1.2.1结构相似性方法 62.1.2.2信息论方法 82.1.2.3存在的问题 92.2基于深度学习的图像质量评价 102.2.1CNN模型 102.2.2多任务CNN模型 122.2.3研究重点 15第三章图像质量评价数据集和功能指标 163.1图像质量评价数据集简介 163.2图像质量评价模型功能指标 17第四章总结与展望 194.1归纳总结 194.2未来展望 19参考文献 21第一章引言随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。
作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。
信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。
图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。
但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。
例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；
在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。
所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。
为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（ImageQualityAssessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的

。
本书将引见数据挖掘与数据库知识发现的基本知识，以及从大量有噪声、不完整、甚至是不一致数据集合中，挖掘出有意义的模式知识所涉及的概念与技术方法。


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。