1、基于matlab的simulink实现2ask,2fsk,2psk的数字调制与解调2、里面的基带信号可以自己设置，载波幅度和频率也可以自行修改3、若修改了基带信号，则滤波器的设置也要相应修改，这样出来的效果才会比较好
2024/4/14 21:34:11
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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数字信号处理——全美经典学习指导英文高清晰原版MonsonH.Hayes,Schaum'sOutlinesofDigitalSignalProcessing本书主要介绍数字信号处理的基础理论，并给出300多道解答步骤完整的习题。
因而，本书是相关教材的有益补充，是自学有效问题求解方法的理想读物。
全书共9章，涵盖了数字信号处理导论教程的核心内容，包括数字信号处理的基础知识，离散时间信号的频域表示，采样离散时间信号的重要问题，z变换，不同类型的滤波系统，离散傅里叶变换(DFT)，离散时间系统的设计与实现。
每章均分为四部分：基本原理和方法精讲、习题与解答、补充习题以及补充习题答案。
本书是电气工程、控制理论与工程、计算机科学与工程、系统科学与工程、通信工程等专业师生的理想参考书，也可供涉及信号处理、信号与系统技术的科研人员参考。
因而，本书是相关教材的有益补充，是自学有效问题求解方法的理想读物。
全书共9章，涵盖了数字信号处理导论教程的核心内容，包括数字信号处理的基础知识，离散时间信号的频域表示，采样离散时间信号的重要问题，z变换，不同类型的滤波系统，离散傅里叶变换(DFT)，离散时间系统的设计与实现。
每章均分为四部分：基本原理和方法精讲、习题与解答、补充习题以及补充习题答案。
本书是电气工程、控制理论与工程、计算机科学与工程、系统科学与工程、通信工程等专业师生的理想参考书，也可供涉及信号处理、信号与系统技术的科研人员参考。
2024/4/14 9:07:10
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2024/4/13 13:50:48
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基于滤波器组的多载波技术,FBMC和OQAM的MATLAB代码官方文档，已经将官方文档错误的地方调试过了，可以完整运行出来。
2024/4/12 2:43:32
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数据同化的经典算法，集合卡尔曼滤波算法，用Matlab写的，里面附有一些参考文献，初学者适用
2024/4/11 18:20:37
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1.1要提高图像处理水平，需要从哪些方面努力？2.1编程实现：分别用最近邻插值、双线性插值和双三次插值等方法把一幅图像面积放大9倍，并对放大效果进行比较。
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法（习题2.13），并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法，并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强，使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案，并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案，并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别（包括增强、分割、特征提取和识别）。
7.2编程实现桃子图像识别，要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
（包括增强、分割、特征提取和识别）
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法（习题2.13），并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法，并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强，使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案，并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案，并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别（包括增强、分割、特征提取和识别）。
7.2编程实现桃子图像识别，要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
（包括增强、分割、特征提取和识别）
2024/4/11 4:39:24
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随着电力系统的快速发展，电力系统信号分析越来越重要。
尤其在并网型电力电子装置被大量应用的背景下，对电网电压的频率和相位检测有很高的精度和实时性要求，锁相环是一种广泛应用且有效的检测方法。
本文阐述了基于双幽变换的软件锁相环(SPLL)基本原理，在Matlab／Simulink中建立了双曲变换SPLL模型，并采用平均值滤波方法滤除谐波分量，提高了暂态响应速度，增强了抗干扰能力。
分别对电网电压不平衡、频率跳变、输入电压含谐波等几种情况进行了仿真。
仿真结果表明该方法能够快速、精确地提取电网电压正负序分量、频率、相位等信息，能够为并网型电力电子装置良好运行提供保障。
关键词：锁相环；
正负序分离；
双如变换；
并网型电力电子装置
尤其在并网型电力电子装置被大量应用的背景下，对电网电压的频率和相位检测有很高的精度和实时性要求，锁相环是一种广泛应用且有效的检测方法。
本文阐述了基于双幽变换的软件锁相环(SPLL)基本原理，在Matlab／Simulink中建立了双曲变换SPLL模型，并采用平均值滤波方法滤除谐波分量，提高了暂态响应速度，增强了抗干扰能力。
分别对电网电压不平衡、频率跳变、输入电压含谐波等几种情况进行了仿真。
仿真结果表明该方法能够快速、精确地提取电网电压正负序分量、频率、相位等信息，能够为并网型电力电子装置良好运行提供保障。
关键词：锁相环；
正负序分离；
双如变换；
并网型电力电子装置
2024/4/1 15:08:26
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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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