空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向，在雷达、通信、声呐等众多领域有极为广阔的应用前景。
本书深入、系统地论述了空间谱估计的理论、算法及一些理论方法之间的关系，总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。
全书由14章组成，次要内容有空间谱估计的研究进展、信号源数估计、线性预测（LP）类算法、MUSIC类算法、子空间拟合类算法、旋转不变子空间（ESPRIT）类算法、子空间迭代与更新、特殊信号的空间谱估计、特殊阵列的空间谱估计、阵列误差校正方法、现代信号处理在空间谱估计中的应用及多维空间谱估计等。
本书是关于空间谱估计理论与算法的一部专著，可供从事雷达、通信、导航、声呐与电子对抗等领域的广大技术人员学习与参考，也可作为高等院校和科研院所信号与信息处理、信息与通信系统等专业的研究生教材或参考书。

EESpro8.4破解版，无期限使用。
EES是工程方程解答器的英文字母的首字母缩写词。
EES的基本功能是解代数方程组。
EES也能解差分方程、有复杂变量的方程、做工程优化、提供线性和非线性回归并可绘出良好的二维图形。
EES的最早版本开发于AppleMacintosh计算机和Windows操作系统。
这本使用手册描述了基于Windows操作系统的EES版本，包括Windows95/98/2000和WindowsNT4。
EES和现有的方程组数值解程序之间有两个主要的差别。
首先，EES自动识别和求解必须同时求解的方程组。
这个特点简化了用户的工作并可使解答器永远在最佳效率下工作。
其次，EES提供了很多对工程计算非常有用的内置数学和热物性函数。
例如，EES中内置有蒸汽性质表，根据任意两个物性参数就可通过调用一个内置函数而获得其它的物性参数。
对于大多数制冷剂(包括一些新的混合制冷剂)、氨、甲烷、二氧化碳和很多其它流体，也提供了类似的功能。
空气性质表是内置的，很多常用气体的psychrometric函数和JANAF表中的数据一样也是内置的。
同样也提供了这些物质的迁移性质。
虽然EES中的数学函数和热物性函数库是强大的，但是并不能完全满足每个用户的需要。
EES允许用户用3种方式输入他/她自己的函数关系式。
首先，在EES中插入和添加表格数据非常方便，这样列表数据可以在方程组的求解过程中直接使用。
其次，EES语言支持用户用类似于Pascal和Fortran语言编写的函数和子程序。
EES也支持用户自己用EES语言编写的模块，这些模块可以被其他EES程序调用。
那些函数、子程序和模块可以当作文件储存，当启动EES时这些可自动读取。
第三，用任何一种高级语言(例如Pascal、C或者Fortran)编写的外置函数和子程序，可以通过使用Windows操作系统的动态连接程序库的功能而动态连接到EES。
添加的函数关系式的这三种方法为扩展EES的功能提供了非常强有力的手段。
提出EES的动机在于热力学和传热学的教学过程。
为了学习这些课程，学生经常需要解决问题。
对于学生来说，查找物性数据和求解决相似的方程组需要耗费大部分时间和精力，一旦学生熟悉了这些物性数据表，对这些物性数据表的进一步使用并不能对学生的能力有所帮助，对代数表达式的使用也是如此。
以通常的方式解决问题所需要的时间和精力实际上消耗了学生学习这些的学习兴味，因为它迫使学生去关心求解方程组所需要的语句（其实无关紧要）而使学习非常费力。
一些涉及到热力学和传热学的有趣的实际问题可能因为他们的数学复杂性而并没有解析解。
EES允许用户摆脱平凡杂事而集中更多心思于开发上。
对于需要确定一个或更多参数的设计问题，EES显得特别有用。
EES程序提供了物性参数表，这类似于一张电子表格。
用户需要确定独立变量并在表格里输入其数值，EES将计算出表格中其他物性参数的数值。
则表格内的参数的关系可以显示在平面图上。
EES也提供了实验数据误差引起计算变量误差的估计。
利用EES，设计问题并不比求解一个具有固定自变量的问题难。
EES的优势在于它提供一套简单而直观的命令，这样初学者能迅速掌握解决任何代数学问题的方法。
而且，这个软件的功能对于专业人员来说也是强大而实用的。
内置于EES软件中的庞大的关于热物性和迁移性质的数据库对于解决关于热力学、流体力学和传热学问题是大有裨益的。
EES可以用于很多工程问题；
尤其适用于在机械工程课程方面和解决实际工程问题的需要。

高光谱图像处理混淆像元分解中的丰度估计常用算法——FCLS

当将现实世界的数据集拟合到特定类型的模型时，经常会遇到一个或一组观测值对模型拟合产生不当影响的情况，这可能导致误导性结论。
因此，数据分析人员有必要识别这些有影响的观察结果，并评估它们对模型拟合各个方面的影响。
在本文中，定义了一种类型的修正库克距离，以衡量一个或一组观测值对部分变系数模型中常数系数部分的估计的影响，并将库克距离表示为相应残差和杠杆作用。
同时，建议使用自举程序来得出建议的库克距离的参考值。
进行了一些模拟，并进一步分析了实际数据集，以检验所提出方法的功能。
实验结果令人满意。

ESPRITGTD方法针对一维像的散射点提取利用ESPRIT估计对散射点进行估计，在此基础上，得到一维像的地位与幅度

计算机视觉的基本问题是：根据若干幅世界景物的图像求得对真是世界景物结构的理解。
本书处理这个基本问题所采用的技术源于射影几何和摄影测量学。
其与众不同的特色是采用未标定的方法——不需要知道或不必计算摄像机内部参数就能得到问题的答案。
本书以一个统一的框架，对近期关于景物重构的理论和实现两方面的主要发展做了详细的介绍。
本书涵盖了摄像机投影矩阵、基本矩阵和三焦点张量的集合原理和它们的代数表达。
在讨论这些有关的理论和计算方法时都配有实际的例子，如它们在由多幅图像进行景物重构中的应用。
作者提供了综合性的背景材料，读者只要熟悉线性代数和基本的数值方法就能够理解书中给出的射影几何和估计算法，并能直接依据本书来实现有关算法。

个人收集的多种DOA估计算法，如MUSIC、ROOT-MUSIC、2D-MUSIC、ESPRIT、Unitary-ESPRIT、JADE等算法，都是MATLAB代码，简单易懂，亲测无报错运转

一：课题题目基于MATLAB霍夫曼的车道线检测系统二、背景引见针对汽车自主驾驶技术的车道检测和跑偏告警问题，提出了一种快速可靠的视觉计算方法。
利用方向滤波算子对路面图像进行5×5模板运算，得到边缘图像；
采用Otsu自动阈值算法对图像进行二值化处理，并根据车道在图像中的位置特性对边沿图像细化去点，减少后续处理运算量；
在此基础上，根据车道几何特性引入约束条件，去除干扰点，并采用Hough变换检测出车道线；
依据针孔摄像机模型建立空间坐标系，用于计算汽车相对于车道线的偏转角和垂直距离，估计驶离车道的时间，为汽车自主驾驶中的安全预警及智能控制提供信息支撑。
三、GUI界面设计及运行示意图

MATLAB代码，资源包括copula函数的全部程序，包括确定边缘分布、函数选择、参数估计、模型检验，并且在每个部分有详细的正文，同时添加数据案例，可以正常运行得出算例结果整体程序摘自图书，所以代码质量不错

相关课程:概率论与数理统计、随机过程、通信原理、信息论。
课程基本内容：1、观测信号的随机性及随机信号统计处理的含义；
2、信号检测和估计理论的主要基础知识；
3、研究信号形态的统计检测理论和信号波形的检测；
4、研究信号参量的统计估计理论和信号波形的最佳估计。

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。