本文档为通信原理复习文档，使用于保研复习基本概念及常见保研面试的问答知识点，参考书籍为张辉老师主编的《现代通信原理与技术》第四版，全文共38页，包含以下内容：一、绪论二、随机过程三、信道与噪声四、模仿调制系统五、数字基带传输系统六、模仿信号的数字传输七、数字频带传输系统

基于MATLAB语音信号去白噪声、高斯白噪声分析的源法式，将白噪声中的1/10改成1/50就可滤除白噪声，高斯白噪声的就不用改了！

用于整车模子平顺性仿真的空间四轮路面时域模子——滤波白噪声

时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数，本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。
一、信号产生函数：amexpo1s单边指数幅值调制信号amexpo2s双边指数幅值调制信号amgauss高斯幅值调制信号amrect矩形幅值调制信号amtriang三角形幅值调制信号fmconst定频调制信号fmhyp双曲线频率调制信号fmlin线性频率调制信号fmodany任意频率调制信号fmpar抛物线频率调制信号fmpower幂指数频率调制信号fmsin正弦频率调制信号gdpower能量律群延迟信号altes时域Altes信号anaask幅值键移信号anabpsk二进制相位键移信号anafsk频率键移信号anapulse单位脉冲信号的解析投影anaqpsk四进制相位键移信号anasingLipscjitz奇异性anaste单位阶跃信号的解析投影atoms基本高斯元的线性组合dopnoise复多普勒任意信号doppler复多普勒信号klauder时域Klauder小波mexhat时域墨西哥帽小波二、噪声产生函数noiseecg解析复高斯噪声noiseecu解析复单位高斯噪声tfrgaborGabor表示tfrstft短时傅立叶变换ifestar2使用AR(2)模型的瞬时频率估计instfreq瞬时频率估计sqrpdlay群延迟估计三、模糊函数ambifunb窄带模糊函数ambifuwb宽带模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数tfrbert单式Bertrand分布tfrdflaD-Flandrin分布tfrscalo尺度图tfrspaw平滑伪Affine类Wigner分布tfrunterUnterberger分布五、Cohen类双核线性时频处理函数tfrbjBorn-Jordan分布tfrbudButterworth分布tfrcwChoi-Williams分布tfrgrd归一化的矩形分布tfrmhMargenau-Hill分布tfrmhsMargenau-Hill频谱分布tfrmmce谱图的最小平均互熵组合tfrpagePage分布tfrwv伪Wigner-Ville分布tfrriRihaczek分布tfrridb降低交叉项的分布（Bessel窗）tfrridbn降低交叉项的分布（二项式窗）tfrridh降低交叉项的分布（汉宁窗）tfrridt降低交叉项的分布（三角窗）tfrsp谱图分布tfrspwv平滑伪Wigner-Ville分布tfrwvWigner-Ville分布tfrzamZhao-Atlas-Marks分布六、其他处理函数：friedman瞬时频率密度htl图像直线检测中的Hough变换margtfr时频表示的能量momftfr时频表示的频率矩momttfr时频表示的时间矩renyiRenyi信息度量ridges波峰提取plotifl绘制归一化的瞬时频率规律tfrparam前往用于显示时频表示的参数tfrqview时频表示的快速可视化tfrsave保存时频表示的参数tfrview时频表示的可视化

在本文中，首先介绍GMSK、MSK原理，并对其产生方式进行理论分析；
然后，设计了一个GMSK、MSK调制解调系统。
最后，利用SIMULINK仿真分析在信道中加入高斯白噪声与不加高斯白噪声两种情况下调制波形的异同，其中还分析了各主要参数对调制的影响，同时将仿真结果与理论相比较，使研究愈加深入。
从而，加深对GMSK、MSK的认识和理解，为解决调制技术与移动通信技术的频谱利用率问题提供基础，对今后移动通信的研究具有积极的作用。

该书是一本声学和语音信号处理领域的专著，全面系统地阐述了麦克风阵列的理论和应用。
全书共分为十章，涵盖了麦克风阵列信号处理领域中最重要的主题。
每章沿着从基本理论到实际应用的脉络进行描述，希冀为读者建立起最重要的基本概念。
[1]全书各章基本是自含的，可以按需求单独阅读每一章。
第1章介绍麦克风阵列的概念、特点和应用，以及全书组织结构。
第2章阐述了线性最优滤波器，这是麦克风阵列信号处理的基础。
第3章介绍了传统的窄带波束成形技术，引入了宽带波束成形的原理。
第4章介绍如何将线性限制最小方差滤波器（LCMV）用于室内声音环境下的噪声抑制和去混响。
第5章在一个统一的数学框架下，介绍了几种典型的单通道噪声抑制算法在麦克风阵列噪声抑制中的应用。
第6章在单通道和多通道两个方面介绍了频域最优滤波器，侧重协助读者理解在多通道条件下频域滤波器的工作原理。
第7章从多输入多输出（MIMO）系统的角度介绍了麦克风阵列在信源提取、去混响和干扰抑制等方面的应用。
第8章是第7章的延续，介绍了如何使用两步策略处理干扰源及混响问题。
第9章介绍了麦克风阵列条件下的波达方向（DOA）和时延估计（TDOA）问题。
第10章对本书中没有涉及的几个问题进行了讨论。
本书可以作为通信、信号处理和声学等相关专业研究生的教材或教学参考书，也可供从事相关工作的科研及工程人员参考。
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将能够增强图像纹理信息的分数阶微分算子与变分偏微分方程相结合，运用于图像去噪，提出一种基于分数阶偏微分算子的去噪模型。
该模型能够在抑制噪声的同时，更好地保持图像的纹理细节信息。
由于分数阶微分算子的阶数必须通过大量的实验人为确定，因而选择通过计算局部方差来反应图像局部纹理复杂度，自适应地确定分数阶微分的阶数。
实验表明：自适应分数阶偏微分算子不仅继承了TV模型的优点，并且在保持图像细节信息上的能力更强。

针对光照不均及背景噪声成绩进行改进的bernsen算法，有利于对场景图上的文本进行二值化，二值化效果比简单的OTSU或未改进的bernsen算法要好许多。

FM2018WE-380芯片的主要作用是抑制声学噪声，消除声学回声，提升通话质量。
压缩包内包含8个PDF文档，详细引见了芯片的原理与应用，以供工作学习参考使用。

LZ复杂度分析随着人们对非线性方法的分析越加深入，他们发现，虽然关联维度和最大李雅谱诺夫指数在分析脑电时具有一定的协助，但是它们对数据的依赖性太强，对干扰和噪声太敏感，而且要得到可靠的结果需要大量的数据，这对于高度不平稳的脑电波来说无疑是相当大的局限。
科研人员迫切需要一种数据量少且具有一定抗干扰能力的方法，这时LZ复杂度算法应运而生，它是一种表征时间序列里出现新模式的速率的方法。
这个方法最先由Lempel和Ziv提出，因此取名为Lempel-Ziv复杂度。
直到1987年，才由Kaspar和Schuster提出了该算法的计算机实现方法。
对于一个待求字符串S(S1，S2，…，Sn)以及另一个字符串Q(q1，q2，…，qn)，SQ表示S和Q的级联，SQ=(S1，S2，…，Sn，q1，q2，…，qn)。
令SQv是SQ减去最后一个字符所得字符串。
判断Q是否是SQv的一个子串，如果Q是SQv的一个子串，说明Q中的字符是可从S复制的，这时把待求序列的下一个字符级联到Q。
如果Q不是SQv的一个子串，则表示Q是插入字符。
这时把Q级联到S，S=SQ，重新构造Q，重复以上过程直到Q取待求序列的最后一位结束。
每次Q级联到S，表明出现一种新模式，用c表示一个字符串中新模式的数量。
例如对于S=(10101010)，应用上面的方法可以得到c(8)=3个新模式：1，0，101010。

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。