《概率论与数理统计：英文本》简介：　　本书从ThomsonLearning出版公司引进。
本书主要介绍了概率统计的基本思想、概念和方法，从各个应用层面和案例入手，使用尽量少的概率知识介绍了应用统计的基本内容和扩展内容。
阅读本书，不需要微积分学知识，只需具备高中数学水平即可。
本书着重思维、层次分明、大量案例与练习以统计软件Minitab作统计分析，使用方便，适合于工科、经济、管理类专业学生作为概率统计双语教材使用，也可供教师教学参考。
本书主要内容有：0.统计学简介；
1.用图表描述数据；
2.用数值方法描述数据；
3.双变量数据的描述；
4.概率及概率分布；
5.几个有用的离散型分布；
6.正态概率分布；
7.抽样分布；
8.大样本估计；
9.大样本假设检验；
10.从小样本推断；
11.方差分析；
12.线性回归及相关性；
13.多元线性回归；
14.范畴数据分析；
15.非参数统计。

目标跟踪中最基本的模型;对理解目标跟踪的机理、意义有很大帮助。
本文比较了CV、CA模型的特点及跟踪精度的不同，对毕业设计及理论研究有很大帮助！！！包含源程序、系统方差、噪声方差取值，在一维匀速、匀加速仿真条件下实现！！！！！（输入注释中R、Q值可在matlab出图,放在work文件下）；
是个人论文中程序（论文已发表）。

对某信号进行3层小波包分解并重构，提取方差，获得信号特征。

用C语言实现了高斯白噪声数据的产生Routinemrandom:Togeneratetherandomnumber(pseudo-whitenoise).inputParameters:n:therandomdatanumberrequested;integer.iseed:theseedforpseudo-randomdatageneration.itmustbeinitializedbymainprogram(suggestedvalueisISEED=12357),andtherandomnumberiscycled,thecyclelength=1,048,576itype:randomdatadistributiontype,seebelow:itype=1:Uniformdistributed,from0.0to1.0itype=2:Uniformdistributed,Mean=0.0,Variance(方差)(Power)p=1.0itype=3:Uniformdistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=p.itype=4:Gaussiandistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=1.0itype=5:Gaussiandistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=p.p:variance(Power)ofrandom,onlyusedwhenitype=3oritype=5.outparameters:u:ndimensionedrealarray,dataisstoredinu(0)tou(n-1).inChapter1

关于模式识别书课间实习的小程序，在协方差相等与不等的情况下

根据输入的均值和方差生成均匀噪声再叠加到原图像上

一、 利用行列式比估计模型的阶次 2二、 利用残差的方差估计模型的阶次 3三、 利用Akaike准则估计模型的阶次 4四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 5五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 7附录1利用行列式比估计模型的阶次 9附录2利用残差的方差估计模型的阶次 11附录3利用Akaike准则估计模型的阶次 13附录4利用最终预报误差准则估计模型的阶次 15附录5利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 17

针对机动目标跟踪的CT（联动式转弯运动）模型研究。
实现了MATLAB仿真，（出图）。
已给系统方差噪声方差Q、R，本人论文中已应用。

本文详细分析了IEEE1588时钟同步的基本原理，并在此基础上给出一种改进的时间同步方法。
该改进的时钟同步算法针对网络传输路径的不对称性引入加权因子，用一定时间窗内的主从时钟偏差样本的算术平均值而不是直接利用主从时钟偏差来调整从时钟，并根据算法的状态改变时间窗N的大小，同时利用方差阈值滤波的方法过滤跳变过大时钟偏差测量值，保证同步算法的稳定性。
最后给出Alcatel-LucentTSS5R系统在实验室的时间性能实验结果。
实验结果表明TSS5R时钟同步具有稳定的性能，同步精度达到亚微秒级，可满足PTN产品高精度时钟同步的要求。

运用地统计学进行空间分析基本包括以下几个步骤，即数据探索性分析，空间连续性的量化模型，未知点属性值的估计，对未知点局部及空间整体不确定性的预测。

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。