m序列_gold及m&walsh序列生成及序列相关性仿真mod2plus用来产生gold序列，输入m序列优选对便可产生gold序列

m序列特性Walsh码的产生及特性能够使用Matlab对m序列特性进行研究能够使用Matlab产生Walsh码，并对其特性进行研究

代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。

《基于内容图像检索技术》从理论方法研究与实现技术角度，总结归纳了基于内容图像检索（CBIR）技术的研究与进展，并融入了作者多年来的相关研究与应用成果，系统地介绍了CBIR的主要概念、基本原理、典型方法、实用范例以及新动向。
《基于内容图像检索技术》共有12章分为五部分：第一部分是概述，分析了CBIR的体系结构、技术现状和发展趋势；
第一部分讨论图像特征提取，给出图像低层特征（颜色、形状、纹理、空间关系）和图像高层特征（语义）提取算法，论述了综合图像多特征的检索方法以及三维模型检索的前沿研究；
第三部分是优化，论述了特征优化与过程优化；
第四部分给出了相关性评价与量化评价的通用方法；
第五部分介绍原型系统与应用实例，介绍了作者设计实现的原型检索系统与应用实例。
　　《基于内容图像检索技术》注重理论分析与算法实践相结合。
体系完善，书中所列算法均已调试通过，配有适量习题，每章均附有参考文献与小结，便于参考查阅。
《基于内容图像检索技术》内容详实。
比较实用，可供电子工程、计算机科学与技术、媒体制作和生产、远程教育和医疗、公安、遥感等领域的科技工作者参考，亦可作为高校电子工程、计算机及相关专业研究生教材。
第1章基于内容图像检索技术概述　　第2章基于颜色特征的图像检索　　第3章基于形状特征的图像检索　　第4章基于纹理特征的图像检索　　第5章基于空间关系的图像检索　　第6章基于语义的图像检索　　第7章综合多特征的图像检索　　第8章三维模型检索　　第9章图像检索中的特征优化　　第10章图像检索中的相关反馈过程优化　　第11章图像检索系统性能评价　　第12章基于内容图像检索的原型系统及应用实例

基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法

该代码是最小冗余最大相关性（mRMR）代码，里面也包含了数据和案例，很容易跑通代码。

遥感杂波的模拟广泛应用于遥感成像、电子对抗等相关领域。
文章使用TMS320C64xDSP处理器根据实时侦察获取的遥感参数进行实时杂波信号的仿真生成,与理论数据比较有较大相关性。

实现过程：1、得到用户兴趣表，横轴为movie_id，纵轴为user_id2、计算任何两位用户之间的相似度或者是相关性3、取与某用户相似度最高的若干个用户的兴趣推荐给该用户（或者找到和每个用户相关系数在阈值以上的用户，并将他们喜欢的电影推荐给该用户）

小波复合合阈值新算法具有优越的性能。
利用谱线和噪声在小波域内的不同相关特性，提出了一种小波域复合阈值去噪算法。
首先将小波系数作NeighShrink阈值处理，然后对得到的小波系数进行二值化，在此基础上定义了每一小波系数所对应的横向相关性指数和纵向相关性指数，最后确定出决定小波系数取舍的决策系数。
由于该决策系数是通过多重判据得到的，因此该方法克服了简单阈值方法过保留或过扼杀的缺点，同时可以去除大脉冲噪声，实验结果表明了该方法的有效性。

在400~720nm波段规模，基于液晶可调谐滤波器(LCTF)以及CMOS相机组合的多光谱成像体系，以四季豆叶片为钻研货物每一隔5nm举行成像。
依据图像亮度信息法以及波段指数法的相关原理，起首分别盘算患上到各波段四季豆叶片的波段指数值以及可识别度；
而后对于四季豆叶片的波段指数值以及可识别度举行排序，综合图像的灰度离散、亮度信息丰厚以及波段的相关性小等特色，患上出54五、630、64五、720、650以及570nm波段有较大的波段指数值以及较好的识别度；
末了依据最小欧氏距离法以及光谱角度匹配法分别对于四季豆叶片的特色波段的分类精度予以盘算，两种方式的分类精度分别为100.00%以及83.33%，患上出选取的特色波段对于四季豆叶片具备较好的分类精度。
于是，54五、630、64五、720、650以及570nm波段可作为四季豆叶片的特色波段。

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。