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。

基于matlab的代码，运用高斯平滑化方法处理图像，去噪声。

雷达干涉测量（INSAR）是近十几年来非常活跃的研究领域，其一般理论日益成熟，应用前景颇为看好。
《雷达干涉测量：原理与信号处理基础》结合作者多年来从事雷达遥感和INSAR技术研究的成果和实际经验，力图兼顾入门性和前沿性两方面，首先阐述《雷达干涉测量：原理与信号处理基础》的学科背景以及INSAR技术的发展、现状和存在的主要问题。
然后在引见雷达遥感的相关知识和SAR影像主要特点的基础上，系统地论述了雷达干涉测量技术的基本原理、成像模式、数据获取与数据处理的一般步骤等，并进一步探讨高程提取的理论精度、立体视觉与雷达干涉成像的联系与区别，试图从不同的角度理解干涉成像的原理。
在数据处理和相关的算法方面，着重论述了复数INSAR影像对的自动配准、抑制干涉图噪声、相位解缠和数字高程信息提取等关键技术和实施算法等。
对于每一个技术环节，尽量兼顾多种算法或实施途径，并进行分析对比，给读者提供多方面的理解。
最后还引见了INSAR技术的重要应用之一的差分干涉技术的基本原理和应用

fxLMS自动噪声控制算法，比较全，分享给大家，值得学习。

1、信息传输技术是信息技术的核心，关于信息传输模型，正确的是（1）。
A.信息传输模型包含信源、编码、信道、解码、信宿和噪声6个模块B.信息传输模型包含信源、编码、信道、解码、信宿5个模块C.信息传输模型包含信源、编码、信道、解码、信宿和放大6个模块D.信息传输模型包含信源、编码、信道、解码、信宿和衰减6个模块参考答案【A】2、实施“中国制造2025”，促进两化深度融合，加快从制造大国转向制造强国，需要电子信息产业的无力支撑，大力发展新一代信息技术，加快发展（2）和工业互联网。
A.大数据B.云计算C.智能制造D.区块链参考答案【C】3

contourlet变换是一种新型的图像几何多分辨率分析方法，可以用于图像分割，噪声抑制以及图像紧缩处理

经验形式分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。

通过Matlab模仿了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检测到的误码率,做出BER～SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合

该文献关于ct投影图像的噪声去除，主要引见了ct投影图像的噪声去除方法

从无线电通信技术基础入手，介绍了有关通信接收机的原理和特性，并以此为基础重点阐述了有关接收机设计的内容。
《通信接收机:DSP、软件无线电和设计(第3版)》用详实的内容、大量的公式、示例以及表格把接收机设计基础的内容完整而细致的展现在读者面前。
而且，为了适应新技术的发展，这次的第三版除了对原有内容进行了大量更新，提供了许多有关最新技术以及数字技术的信息之外，还保留了接收机设计的基本原理。
全书共分为10章，分别详细介绍了无线电通信系统、无线传输、噪声、数字信号处理以及调制理论和技术的基本知识，无线电接收机的重要特性，接收机系统规划，天线和天线匹配，放大器设计和增益控制技术，各种类型的混频器，本地振荡器频率控制，解调器技术和解调器设计，典型无线电接收机所需的辅助和专用电路，现代接收机的设计趋势等，并在每章最后都给出了详细信息的参考资料。
《通信接收机:DSP、软件无线电和设计(第3版)》提供了大量的示例，可供接收机设计人员和操作人员在实际工作中进行参考，是他们在相关工作中处理问题的首选参考工具书。

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。