LMMSE估计在信道均衡中的应用，次要包括两个代码及一份实验文档

辛劳写了关于OFDM的详细仿真，从产生信息流到最终解调，包含星座图，误码率图。
包括了相关技术的详细解释，（信道编码，扩频，导频，信道估计等）。
注：本段程序不包括射频传输部分，即载波调制，基带调制为QPSK。
具体的教程可以参考我的相关文章。

中国科学技术大学汪增福模式识别课程课件。
第一章为绪论。
第二章引见统计模式识别中的几何方法，着重引见特征空间的概念和相关分类器的设计方法。
第三章引见统计模式识别中的概率方法，着重引见最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。
第四章讨论典型分类器错误概率的计算问题。
第五章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重引见几种典型的聚类算法：基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。
第六章讨论结构模式识别问题，给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置，包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。
最后，在第七章对全书进行总结。

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿势估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。
另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。

贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最初再利用期望值和修正概率做出最优决策。
　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。
　　3、根据后验概率大小进行决策分类。

陈希孺院士的经典书籍。
《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断方式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。
《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。
《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。
总序序第1章预备知识1．1样本空间与样本分布族1．2统计决策理论的基本概念1．3统计量1．4统计量的充分性附录因子分解定理的证明第2章无偏估计与同变估计2．1风险一致最小的无偏估计2．2cramer-Rao不等式2．3估计的容许性2．4同变估计附录第3章Bayes估计与Minimax估计3．1Bayes估计——统计决策的观点3．2Bayes估计——统计推断的观点3．3Minimax估计第4章大样本估计4．1相合性4．2渐近正态性4．3极大似然估计4．4次序统计量第5章假设检验的优化理论5．1基本概念5．2一致最优检验5．3无偏检验5．4不变检验第6章大样本检验6．1似然比检验6．2拟合优度检验6．3条件检验、置换检验与秩检验第7章区间估计7．1求区间估计的方法7．2区间估计的优良性7．3容忍区间与容忍限7．4区间估计的其他方法和理论第8章线性统计模型8．1最小二乘估计8．2检验与区间估计8．3方差分析和协方差分析附录矩阵的广义逆习题

八数码问题是人工智能经典难题之一。
问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下一个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。
问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。
本文引见用A星算法，采用估计值h（n）（曼哈顿距离）和g(m)(当前深度)的和作为估计函数。

本书译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者PetreStoica教授2005年编写的教材《SpectralAnalysisofSignals》。
该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法，主要内容包括谱估计的基本概念（自相关，能量谱和功率谱），非参数化谱分析（周期图和相关图，加窗技术），有理谱分析（自回归，滑动平均以及自回归滑动平均方法），线谱分析（最小二乘估计，Yule-Walker和子空间方法），滤波器组方法（改进的滤波器组方法，Capon方法，APES方法），阵列信号处理（波束形成，Capon方法，参数化波达方向估计），有关矩阵分析、Cramer-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。
书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法功能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。
该书内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。

《时间序列分析及应用:R语言原书第2版》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用主要内容包括：趋势平稳时间序列模型非平稳时间序列模型模型识别参数估计模型诊断预测季节模型时间序列回归模型异方差时间序列模型谱分析入门谱估计门限模型对所有的思想和方法都用真实数据集和模仿数据集进行了说明《时间序列分析及应用:R语言原书第2版》可作为高等院校统计经济商科工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书同时也可供相关技术人员使用"＞《时间序列分析及应用:R语言原书第2版》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用主要内容包括：趋势平稳时间序列模型非平稳时间序列模型模型识别参数估计模型诊断预测季节模型时间序列回归模[更多]

程序基于“Fastandreliablestructure-orientedvideonoiseestimation”并做了改进，分为针对CFA图像、灰度图像、RGB三个版本，各子通道方差综合方法可以修正，程序留出了第三个可选参数用于扩展。
程序实现上可进一步优化以提高处理速度（比如记录K个最小值中的最大值位置等），感兴味的朋友可以自己动手改动。

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。