设计一个2DPSK数字调制系统，要求：（1）设计出规定的数字通信系统的结构；
（2）根据通信原理，设计出各个模块的参数（例如码速率，滤波器的截止频率等）；
（3）用Matlab或SystemView实现该数字通信系统；
（4）观察仿真并进行波形分析；
（5）系统的性能评价。
（2）根据通信原理，设计出各个模块的参数（例如码速率，滤波器的截止频率等）；
（3）用Matlab或SystemView实现该数字通信系统；
（4）观察仿真并进行波形分析；
（5）系统的性能评价。
2023/5/16 7:15:39
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1.1滤波器指标1.2打开MATLAB的FDATool1.3选择DesignFilter1.4滤波器分析1.5导出滤波器系数1.6导出M文件
2023/5/15 11:33:50
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介绍了一种基于RLS算法的自顺应噪声对于消体系，阐明晰噪声对于消体系的的原理以及RLS算法的步骤以及进程。
付与Matlab货物对于基于RLS算法的自顺应语音去噪举行了仿其实验。
仿真下场评释，使用RLS算法的自顺应滤波器能够消除了语音噪声，普及语音通讯的信号品质。
付与Matlab货物对于基于RLS算法的自顺应语音去噪举行了仿其实验。
仿真下场评释，使用RLS算法的自顺应滤波器能够消除了语音噪声，普及语音通讯的信号品质。
2023/5/13 7:28:05
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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。
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。
2023/5/11 18:41:58
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基于FPGA的中值滤波算法的方案与实现摘要在图像的收集、传输以及记实等进程中，由于受到多方面因素的影响，图像信号会不可防止地受到椒盐噪声的传染，这将会严正影响图像的前期阐发以及识别等处置，于是有需要用中值滤波器对于图像的椒盐噪声举行滤波预处置。
实际使用中，对于滤波器件不光申请能够将图像中的椒盐噪声滤除了，满足图像处置的实时性申请，并且还申请能够很好地保护图像细节，防止滤波后图像变患上模糊。
针对于传统的快捷中值滤波算法在滤除了图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改善的快捷中值滤波算法。
该算法在中值滤波进程中，起首依据设定的阈值分辨滤波窗口的中间像素点的能否为噪声点，若是噪声点，就行使快捷中值滤波算法求出中值并交流中间点的原像素值，若不是噪声点，就不举行中值滤波处置。
行使MATLAB软件对于该算法举行仿真的下场评释，该算法具备精采的去噪以及图像细节相持的才气。
在该算法的FPGA实现进程中，欠缺行使FPGA硬件的并行性，并且付与流水线本领，普及了图像滤波的处置速率。
FPGA硬件实现的下场评释，该算法与传统的快捷滤波算法相比，不光能够满足图像处置的实时性申请，并且还能在滤除了图像椒盐噪声的同时，防止滤波后图像变患上模糊的缺陷，抵达了保护原始图像细节的目的。
实际使用中，对于滤波器件不光申请能够将图像中的椒盐噪声滤除了，满足图像处置的实时性申请，并且还申请能够很好地保护图像细节，防止滤波后图像变患上模糊。
针对于传统的快捷中值滤波算法在滤除了图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改善的快捷中值滤波算法。
该算法在中值滤波进程中，起首依据设定的阈值分辨滤波窗口的中间像素点的能否为噪声点，若是噪声点，就行使快捷中值滤波算法求出中值并交流中间点的原像素值，若不是噪声点，就不举行中值滤波处置。
行使MATLAB软件对于该算法举行仿真的下场评释，该算法具备精采的去噪以及图像细节相持的才气。
在该算法的FPGA实现进程中，欠缺行使FPGA硬件的并行性，并且付与流水线本领，普及了图像滤波的处置速率。
FPGA硬件实现的下场评释，该算法与传统的快捷滤波算法相比，不光能够满足图像处置的实时性申请，并且还能在滤除了图像椒盐噪声的同时，防止滤波后图像变患上模糊的缺陷，抵达了保护原始图像细节的目的。
2023/5/11 14:48:13
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附件为8阶（2*4）巴特沃兹iir低通滤波器c语言实现代码无平台限值可直接运行详尽滤波器系数已经写在文件头其中系数数组b、a由matlab的fdatool盘算天生，详尽系数对于应方式可参考http://bbs.21ic.com/icview-796204-1-1.html
2023/5/11 4:15:56
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针对于扩展卡尔曼滤波(EKF)以及无迹卡尔曼滤波(UKF)等高动态信号载波跟踪算法存在跟踪精度不高的下场,付与无迹粒子滤波(UPF)算法对于高动态北斗卫星信号载波举行跟踪。
UPF算法松散粒子滤波(PF)以及无迹卡尔曼滤波,付与PF对于载波外形变量举行估量,同时使用UKF滤波器对于粒子举行权值的重新调配,处置了粒子进化下场。
经由Matlab仿真比力,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率倾向距离为-15~1五、-10~十、-4~4Hz,验证了UPF算法的良好性。
UPF算法松散粒子滤波(PF)以及无迹卡尔曼滤波,付与PF对于载波外形变量举行估量,同时使用UKF滤波器对于粒子举行权值的重新调配,处置了粒子进化下场。
经由Matlab仿真比力,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率倾向距离为-15~1五、-10~十、-4~4Hz,验证了UPF算法的良好性。
2023/5/11 0:36:12
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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。
2024-04-09 15:03
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