递推极大似然参数辨识法MATLAB程序clearall%清理工作间变量closeall%关闭所有图形clc%清屏%%%%M序列、噪声信号产生%%%%L=1200;%四位移位积存器产生的M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值fori=1:L;x1=xor(y3,y4);%第一个移位积存器的输入信号x2=y1;%第二个移位积存器的输入信号x3=y2;%第三个移位积存器的输入信号x4=y3;%第四个移位积存器的输入信号y(i)=y4;%第四个移位积存器的输出信号，幅值"0"和"1"ify(i)＞0.5,u(i)=-1;%M序列的值为"1"时,辨识的输入信号取“-1”elseu(i)=1;%M序列的值为"0"时,辨识的输入信号取“1”endy1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%为下一次的输入信号作准备end------

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

在MyEclise中直接导入即可运行，可以使用DCM4CHEE作为服务器，即从服务器中取DICOM图像。

内存写入监视器V2.0用于软件反编译偷取别人补丁的一个好用根据

高精度运算高精度加法高精度减法高精度乘法（一个多精度乘一个整数）高精度乘法2（一个多精度乘以一个多精度）高精度整除（一个多精度整除一个整数）高精度整除（一个多精度整除一个多精度）高精度取余（一个多精度取余一个整数）高精度乘方高精度开方

通过搜狗搜索中的微信搜索入口来爬取微信公众号上的文章时间,文章标题,文章地址,文章简介、图片

淘宝天猫购物优惠券安卓原生app+后台（ssm）+接口文档+ppt+部分论文。
本系统为本人毕业设计，重心在于APP所以后台功能相对简单。
演示图片请前往：https://blog.csdn.net/qq_41780372/article/details/97147655部分功能如下所示。
1.打开app，在app启动界面，如果用户是之前登录了的，在这个界面会进行一个自动登录，目的是检测用户本地令牌是否有效，拉取用户最新的资料信息，同时App在启动会对首页焦点图和首页商品信息进行预加载，防止app进入时卡顿的问题。
当数据预加载完成，启动界面的左上角会显示跳过按钮。
如果超过5s都未加载完成，App会直接跳转首页然后继续加载内容。
进入APP首页时，APP首先是检查是否有新版本，如果有就会给出弹窗提示。
2.在app的首页，主要分为4的模块，首页-分类-福利-个人中心3.在App的首页，首先是搜索功能，点击搜索框，用户可以在搜索框中输入商品进行搜索，也可以直接点击热门搜索或者搜索历史中的标签进行搜索。
在搜索框中输入文字的时候，App会给出关键字提示，比如我输入拼音xie，app会提示鞋或者卸妆有关的一些商品。
用户点击鞋子进入搜索结果页，在搜索结果页，用户可以查看搜索出的全部商品，我可以通过人气，销量，价格，最新搜索出自己想要的商品。
点击商品直接到达商品详情页面。
返回首页依次往下的是一个分类导航条，在这里可以查看热门的一些分类，所有的列表都是支持上拉刷新和下拉加载的。
依次往下是一个焦点图，焦点图的商品是由管理员在后台进行配置，当配置的商品优惠券被领完时，App会给出相应的提示。
否则跳转商品详情页。
然后在往下是一个热门商品分类页面，这个模块可以进行后台配置，如果后台不做任何配置时，就是显示的默认的内容，任意点击一个分类进去，显示的是一个商品列表。
接下来我们介绍商品详情页，随意点击一个商品进入，在这个页面，用户可以看到优惠券的基本信息，卖家的基本信息以及商品的基本信息。
用户可以在该页面直接领取优惠券，也可以选择将优惠券通过淘口令的方式分享给好友，同时可以选择收藏该商品以便下次浏览。
在这里可以直接点击立即购买跳转淘宝的购买页面，也可以点击进入店铺进入对应的店铺里面。
在该页面做了一个小细节就是顶部的导航栏。
当用户在页面滑动时顶部导航栏会根据页面调整透明度，同时会调整返回的图标。
4.返回首页进入第二页，这里是一个分类页面，在这里展示了一些常用的商品分类。
这里大部分商品都是通过显示的分类名进行直接检索数据，但是自己也做了一点小处理，比如女装的T恤和男装的t恤(xu)虽然名字一样，但是点击进去的商品是截然不同的。
5.在首页的第三个页面，是一个福利兑换页面。
当用户在金币足够的情况下，可以选择在这里抢兑自己喜欢的商品。
当初写这个功能的主要目的是为了留住更多的用户，用福利的方式使自己的用户更为活跃。
6.在我的界面，用户可以选择注册和登录和忘记密码。
在忘记密码时，注册和忘记密码都是通过接收验证码的形式操作，这里用户直接使用之前注册好的用户进行演示。
7.首先是我的订单，我的订单功能对于手机安装了淘宝和未安装淘宝的用户是不一样的。
对于安装了手机淘宝的用户，会直接跳转手机淘宝。
而对于未安装手机淘宝的用户，会使用内置浏览器打开指定的界面。
APP内有许多跳转手机淘宝的地方，都是这种逻辑。
8.订单中心过后依次是领券中心，我的卡券，淘宝特卖与福利红包。
领券中心与淘宝特卖是淘宝官方整理的一些优惠券，福利红包板块可以领取淘宝购物红包，福利红包是由APP管理员发放，在我的卡券页，点击进去可以看见自己领取的优惠券和福利红包。
9.然后是意见反馈功能，因为不同的手机展示的界面有可能不同，App或许也有未知的一些bug，当用户发现bug时就可以通过该功能反馈给客服，App管理员可以在后台查看到用户反馈的信息。
10.在我的收藏列表里面，有用户在App内收藏的商品，用户可以查看自己收藏的商品。
11.在我的足迹里面，当用户浏览了商品详情页后，App会记录商品的浏览记录。
当用户想要查看之前浏览过的商品时，就可以在这里查看自己浏览的全部记录。
12.对于官方客服功能，当用户需要联系客服时，就可以使用该功能，进入官方客服页面，点击QQ的在线交谈，App会直接跳转QQ并打开指定客服界面。
对于微信，也可以直接一键复制微信账号，然后由APP直接跳转微信。
13.当App使用一定时长后，App缓存的图片等其他的一些垃圾会消耗一定的空间，用户可以使用清空缓存的功能清除App的缓存。
14.在App晒单有奖和邀请有奖模块，属于用户通过做任务获取金币的模块，在晒单功能里，用户提交App内领取优惠券下单的订单信息，等待管理员审核通过后，用户的积分就会发生变化，而在邀请有奖里面

这是基于openpose的肢体识别项目中用于编译的源代码，上传到这边方便以后取用，注意，这个是openposev1.3

.版本2.子程序窗口_截图,字节集,公开,截取指定窗口的位图,可截取窗口中指定区域,最小化窗口或不可见窗口无法截取位图.参数窗口句柄,整数型,,欲截取窗口图片的窗口句柄.参数左边,整数型,可空,默认为0在窗口中截取图片的左边(相对于窗口的左边偏移坐标).参数顶边,整数型,可空,默认为0在窗口中截取图片的顶边(相对于窗口的顶边偏移坐标).参数宽度,整数型,可空,在窗口中截取图片的宽度(若为空,则截取整个窗口位图).参数高度,整数型,可空,在窗口中截取图片的高度(若为空,则截取整个窗口位图).子程序窗口_判断色彩度相同数,逻辑型,公开,满足最低相同数目返回真,否则返回假.参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数色,整数型,,欲判断的颜色色彩度(色彩度:0-255).参数最低,整数型,,最低相同的数目.参数左下角,识图_坐标,可空,判断范围的左下角坐标,默认为0.参数宽度,整数型,,向右的范围宽度.参数高度,整数型,,向上的范围高度.参数返回相同数,整数型,参考可空.子程序窗口_取颜色,整数型,公开,取出窗口中指定点的颜色值(返回十进制颜色值,失败返回-1).参数窗口句柄,整数型,,欲取颜色值所在窗口的句柄.参数坐标X,整数型,,欲取的颜色值在窗口中的横坐标.参数坐标Y,整数型,,欲取的颜色值在窗口中的纵坐标.子程序窗口_取颜色数,整数型,公开,取出窗口中指定范围内某种颜色的数目,失败返回-1,未找到返回0.参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数颜色,整数型,,欲判断的十进制颜色.参数左边,整数型,可空,范围左边,默认为0.参数顶边,整数型,可空,范围顶边,默认为0.参数宽度,整数型,,范围矩形宽度.参数高度,整数型,,范围矩形高度.参数相似度,整数型,可空,可空:无误差(0-255)RGB误差值无误差是带误差效率一半.子程序窗口_取最多色,整数型,公开,取出窗口中指定范围内最多的一种颜色值,返回十进制颜色值,失败返回-1.参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数左边,整数型,可空,范围左边,默认为0.参数顶边,整数型,可空,范围顶边,默认为0.参数宽度,整数型,,范围矩形宽度.参数高度,整数型,,范围矩形高度.参数数目,整数型,参考可空,返回该颜色的数目.子程序窗口_找色彩,识图_坐标,公开,在窗口中指定范围内查找符合条件的色彩度,返回第一个符合条件的坐标(失败或未找到返回-1坐标).参数窗口句柄,整数型,,指定的窗口句柄(对于最小化窗口或不可见窗口无效).参数色彩度低,整数型,,欲寻找色彩度范围-低位(色彩度:0-255).参数色彩度高,整数型,,欲寻找色彩度范围-高位(色彩度:0-255).参数左边,整数型,可空,寻找范围-矩形左边,默认为0.参数顶边,整数型,可空,寻找范围-矩形顶边,默认为0.参数宽度,整数型,,寻找范围-矩形宽度.参数高度,整数型,,寻找范围-矩形高度

（1）坐标形式转换，BLH与XYZ的互换，高斯投影正反算与邻带换算等。
（2）大地问题解算。
正反算，支持贝塞尔方法、高斯平均引数方法和韦森特方法。
（3）参考椭球变换。
椭球变换与椭球变换参数的求取。
（4）参考框架变换。
历元变换、速度变换、坐标变换、历元速度坐标变换等。
（5）平差计算。
水准网平差、三角高程网平差、GPS网平差。
（6）IGS观测数据与精密星历下载。
（7）GNSS观测数据质量检查（支持GPS和GLONASS，支持总览图绘制和按星绘图）。
（8）RTK定位结果精度分析（可应用于单点多历元各类XYZ坐标类型的点位精度分析）。
（8）GNSS水准高程拟合。
移动曲面法（含平面、二次曲面、加权平均法）、整体拟合法（平面、二次曲面、三次曲面）。
（9）时间变换。
历书时、儒略日、GPS时、年积日等之间的转换。
（10）图幅编号计算。
新旧图幅编号计算与范围计算，地形图图幅编码计算。

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。