非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

全国25M-30M分辨率的数字高程模型，来自于中国地理空间数据云，百度云地址，方便数据获取采集。
喜欢的保存下载

LED灯调光存在非线性，为达到线性调光，需要采用伽马校正，本资源采用EXCEL作为工具，只要输入伽马值及调光分辨率，可计算出各级伽马校正后的数值，并可在后侧图标查看曲线响应图非常直观。
（输入参数：伽马值，分辨率两项，其它不用修改）

这是我自己采用STM32的定时器外部计数模式，考虑到了计数溢出中断。
开设1s的时钟窗口。
数据均通过MATLAB二次拟合处理过，以纠正误差。
理论上可以测到1hz-无穷的频率范围（但在本实验中只是测到了1Mhz.对1Mhz以上数据并没进行数据拟合，故认为不在指标内），分辨率为1Hz（因为是开了1s的时间窗口，时间窗口越大，分辨率越高）高精度频率计。
避免了输入捕获受输入时钟的大小限制。
自己设计的方案。
当然数据拟合部分还能分段拟合，精度就更高了。

#Pygame贪吃蛇游戏源码1.随机生成果实位置；
2.经典游戏界面；
3.碰到墙壁或身体结束游戏；
4.修改程序开头常量调整速度；
5.修改程序开头常量调整分辨率。

arduino自带的鼠标库有坐标限制，坐标单位无法对应屏幕像素，把此库放在arduino库中即可使用，使用方法基本相同，初始化时输入屏幕的分辨率。
如果出现找不到HID.h等提示，请下载最新版的arduino。

C#Winform获取应用程序超大高清高分辨率图标的例子程序，获取方法已封装到一个类中，高复用性。
下载可看到源代码，可远行。

课程实践成果，单机版自动识别节奏点音游，差强人意。
通过MediaStore.Audio.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI读取本地曲库，音频采样、FFT快速傅里叶变换自动识别节奏点，ObjectAnimatior设置滑块滑动，Toast实现点击的missgoodbest提示效果，可兼容不同分辨率。

分辨率800X480WINCE系统专用端口波特率第一次运行时自动适配

重采样工具Python中的哥白尼全球土地服务重新采样工具该笔记本演示了如何将哥白尼全球土地服务（CGLS）植被相关产品（即NDVI，FAPAR...）从标称分辨率333m分辨率重新采样到1km。
适用于希望在切换到新的333m基准分辨率之前，近乎实时地暂时延续其1km时间序列的用户。
用户可以对旧的（非实时）333m产品应用此处显示的重采样方法，并将结果与​​同一时期的1km产品相关联。
该文档提供了1km重采样的数据层和1km产生的数据层之间的比较结果。

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。