基于小波变换的行波测距式距离保护原理的研究_董杏丽小波变换用于毛病测距

用于计较日地距离的matlab代码，在遥感反演中求日地距离时用的到

提出了一种基于非局部均值(NLM)滤波的相关激光雷达距离像去噪方法，结合滤波后的强度像和原始距离像、背景抑制(B-S)后的中值滤波和NLM滤波等图像融合方法，实现B-S和距离反常抑制。
对不同载噪比的相关激光雷达多目标仿真图像进行了去噪处理。
比较了Lee滤波等方法处理结果。
实验结果表明，采用该方法，能够满足距离像背景噪声抑制、目标上距离值正常和边缘保持三方面要求。

问题描述最短路径问题是图论中的一个经典问题，其中的Dijkstra算法不断被认为是图论中的好算法，但有的时候需要适当的调整Dijkstra算法才能完成多种不同的优化路径的查询。
对于某城市的公交线路，乘坐公交的顾客希望在这样的线路上实现各种优化路径的查询。
针对上述公交线路，能查询获得任何两个站点之间最便宜的路径针对上述公交线路，能查询获得任何两个站点之间最省时间的路径（不考虑在中间站等下一辆线路的等待时间）针对上述公交线路，能查询获得任何两个站点之间最省时间的路径（要考虑在中间站等下一辆线路的等待时间）实验目的：从实际问题中合理定义图模型，掌握Dijkstra算法使用qt制作UI界面，可实时展现线路图，并附带简单提示功能；
界面中实现了基本的添加线路、删除线路、查找路径、导入导出功能；
主要查找功能基于Dijkstra算法思想实现以下三种功能：1.能查询获得任何两个站点之间最便宜的路径2.能查询获得任何两个站点之间最省时间的路径(不考虑等车时间)3.能查询获得任何两个站点之间最省时间的路径(考虑等车时间)且各功能均可切换曼哈顿距离和欧式距离。

实验一统计数字问题实验二最大间隙问题实验三众数问题实验四半数集问题实验五集合划分问题实验六最少硬币问题实验七编辑距离问题实验八程序存储问题实验九最优服务次序问题实验十汽车加油问题实验十一工作分配问题实验十二0-1背包问题实验十三最小分量机器设计问题实验十四最小权顶点覆盖问题实验十五集合相等问题实验十六战车问题

1.该算法基于锚节点到未知节点估计距离的比值来修正跳数2.包含原始Dvhop和基于RSSI的加权Dvhop两种定位算法，并进行了对比3.正文详细

机载多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)可以实现高分辨成像,但不可避免的存在运动误差补偿的问题。
对多子带并发的机载MIMO-SAR系统进行研究,首先建立并分析了MI-MO-SAR运动误差模型;然后提出了一种扩展的MIMO-SAR运动补偿距离徙动算法(RMA),通过改进的Stolt映射将距离徙动校正与方位向聚焦分开,并结合两步运动补偿技术对MIMO-SAR回波数据的运动误差进行校正,消除了运动误差带来的影响;最初在空频域对各子带信号进行带宽合成实现了距离向高分辨。
用该算法对散射点目

数据结构算法与应用-C++语言描述目录译者序前言第一部分预备知识第1章C++程序设计11.1引言11.2函数与参数21.2.1传值参数21.2.2模板函数31.2.3引用参数31.2.4常量引用参数41.2.5返回值41.2.6递归函数51.3动态存储分配91.3.1操作符new91.3.2一维数组91.3.3异常处理101.3.4操作符delete101.3.5二维数组101.4类131.4.1类Currency131.4.2使用不同的描述方法181.4.3操作符重载201.4.4引发异常221.4.5友元和保护类成员231.4.6增加#ifndef,#define和#endif语句241.5测试与调试241.5.1什么是测试241.5.2设计测试数据261.5.3调试281.6参考及推荐读物29第2章程序功能302.1引言302.2空间复杂性312.2.1空间复杂性的组成312.2.2举例352.3时间复杂性372.3.1时间复杂性的组成372.3.2操作计数372.3.3执行步数442.4渐进符号（O、健?、o）552.4.1大写O符号562.4.2椒?582.4.3符号592.4.4小写o符号602.4.5特性602.4.6复杂性分析举例612.5实际复杂性662.6功能测量682.6.1选择实例的大小692.6.2设计测试数据692.6.3进行实验692.7参考及推荐读物74第二部分数据结构第3章数据描述753.1引言753.2线性表763.3公式化描述773.3.1基本概念773.3.2异常类NoMem793.3.3操作793.3.4评价833.4链表描述863.4.1类ChainNode和Chain863.4.2操作883.4.3扩充类Chain913.4.4链表遍历器类923.4.5循环链表933.4.6与公式化描述方法的比较943.4.7双向链表953.4.8小结963.5间接寻址993.5.1基本概念993.5.2操作1003.6模拟指针1023.6.1SimSpace的操作1033.6.2采用模拟指针的链表1063.7描述方法的比较1103.8应用1113.8.1箱子排序1113.8.2基数排序1163.8.3等价类1173.8.4凸包1223.9参考及推荐读物127第4章数组和矩阵1284.1数组1284.1.1抽象数据类型1284.1.2C++数组1294.1.3行主映射和列主映射1294.1.4类Array1D1314.1.5类Array2D1334.2矩阵1374.2.1定义和操作1374.2.2类Matrix1384.3特殊矩阵1414.3.1定义和应用1414.3.2对角矩阵1434.3.3三对角矩阵1444.3.4三角矩阵1454.3.5对称矩阵1464.4稀疏矩阵1494.4.1基本概念1494.4.2数组描述1494.4.3链表描述154第5章堆栈1615.1抽象数据类型1615.2派生类和继承1625.3公式化描述1635.3.1Stack的效率1645.3.2自定义Stack1645.4链表描述1665.5应用1695.5.1括号匹配1695.5.2汉诺塔1705.5.3火车车厢重排1725.5.4开关盒布线1765.5.5离线等价类问题1785.5.6迷宫老鼠1805.6参考及推荐读物188第6章队列1896.1抽象数据类型1896.2公式化描述1906.3链表描述1946.4应用1976.4.1火车车厢重排1976.4.2电路布线2016.4.3识别图元2046.4.4工厂仿真2066.5参考及推荐读物217第7章跳表和散列2187.1字典2187.2线性表描述2197.3跳表描述2227.3.1理想情况2227.3.2插入和删除2237.3.3级的分配2247.3.4类SkipNode2247.3.5类SkipList2257.3.6复杂性2297.4散列表描述2297.4.1理想散列2297.4.2线性开型寻址散列2307.4.3链表散列2347.5应用——文本压缩2387.5.1LZW压缩2397.5.2LZW压缩的实现2397.5.3LZW解压缩2437.5.4LZW解压缩的实现2437.6参考及推荐读物247第8章二叉树和其他树2488.1树2488.2二叉树2518.3二叉树的特性2528.4二叉树描述2538.4.1公式化描述2538.4.2链表描述2548.5二叉树常用操作2568.6二叉树遍历2568.7抽象数据类型BinaryTree2598.8类BinaryTree2608.9抽象数据类型及类的扩充2638.9.1输出2638.9.2删除2648.9.3计算高度2648.9.4统计节点数2658.10应用2658.10.1设置信号放大器2658.10.2在线等价类2688.11参考及推荐读物275第9章优先队列2769.1引言2769.2线性表2779.3堆2789.3.1定义2789.3.2最大堆的插入2799.3.3最大堆的删除2799.3.4最大堆的初始化2809.3.5类MaxHeap2819.4左高树2859.4.1高度与宽度优先的最大及最小左高树2859.4.2最大HBLT的插入2879.4.3最大HBLT的删除2879.4.4合并两棵最大HBLT2879.4.5初始化最大HBLT2899.4.6类MaxHBLT2899.5应用2939.5.1堆排序2939.5.2机器调度2949.5.3霍夫曼编码2979.6参考及推荐读物302第10章竞?30310.1引言30310.2抽象数据类型WinnerTree30610.3类WinnerTree30710.3.1定义30710.3.2类定义30710.3.3构造函数、析构函数及Winner函数30810.3.4初始化赢者树30810.3.5重新组织比赛31010.4输者树31110.5应用31210.5.1用最先匹配法求解箱子装载问题31210.5.2用相邻匹配法求解箱子装载问题316第11章搜索树31911.1二叉搜索树32011.1.1基本概念32011.1.2抽象数据类型BSTree和IndexedBSTree32111.1.3类BSTree32211.1.4搜索32211.1.5插入32311.1.6删除32411.1.7类DBSTree32611.1.8二叉搜索树的高度32711.2AVL树32811.2.1基本概念32811.2.2AVL树的高度32811.2.3AVL树的描述32911.2.4AVL搜索树的搜索32911.2.5AVL搜索树的插入32911.2.6AVL搜索树的删除33211.3红－黑树33411.3.1基本概念33411.3.2红－黑树的描述33611.3.3红－黑树的搜索33611.3.4红－黑树的插入33611.3.5红－黑树的删除33911.3.6实现细节的考虑及复杂性分析34311.4B－树34411.4.1索引顺序访问方法34411.4.2m叉搜索树34511.4.3m序B－树34611.4.4B－树的高度34711.4.5B－树的搜索34811.4.6B－树的插入34811.4.7B－树的删除35011.4.8节点结构35311.5应用35411.5.1直方图35411.5.2用最优匹配法求解箱子装载问题35711.5.3交叉分布35911.6参考及推荐读物363第12章图36512.1基本概念36512.2应用36612.3特性36812.4抽象数据类型Graph和Digraph37012.5无向图和有向图的描述37112.5.1邻接矩阵37112.5.2邻接压缩表37312.5.3邻接链表37412.6网络描述37512.7类定义37612.7.1不同的类37612.7.2邻接矩阵类37712.7.3扩充Chain类38012.7.4类LinkedBase38112.7.5链接类38212.8图的遍历38612.8.1基本概念38612.8.2邻接矩阵的遍历函数38712.8.3邻接链表的遍历函数38812.9语言特性38912.9.1虚函数和多态性38912.9.2纯虚函数和抽象类39112.9.3虚基类39112.9.4抽象类和抽象数据类型39312.10图的搜索算法39412.10.1宽度优先搜索39412.10.2类Network39512.10.3BFS的实现39512.10.4BFS的复杂性分析39612.10.5深度优先搜索39712.11应用39912.11.1寻找路径39912.11.2连通图及其构件40012.11.3生成树402第三部分算法设计方法第13章贪婪算法40513.1最优化问题40513.2算法思想40613.3应用40913.3.1货箱装船40913.3.20/1背包问题41013.3.3拓扑排序41213.3.4二分覆盖41513.3.5单源最短路径42113.3.6最小耗费生成树42413.4参考及推荐读物433第14章分而治之算法43414.1算法思想43414.2应用44014.2.1残缺棋盘44014.2.2归并排序44314.2.3快速排序44714.2.4选择45214.2.5距离最近的点对45414.3解递归方程46214.4复杂性的下限46314.4.1最小最大问题的下限46414.4.2排序算法的下限465第15章动态规划46715.1算法思想46715.2应用46915.2.10/1背包问题46915.2.2图像压缩47115.2.3矩阵乘法链47615.2.4最短路径48015.2.5网络的无交叉子集48315.2.6元件折叠48615.3参考及推荐读物491第16章回溯49216.1算法思想49216.2应用49616.2.1货箱装船49616.2.20/1背包问题50316.2.3最大完备子图50616.2.4旅行商问题50816.2.5电路板排列510第17章分枝定界51617.1算法思想51617.2应用51917.2.1货箱装船51917.2.20/1背包问题52617.2.3最大完备子图52817.2.4旅行商问题52917.2.5电路板排列532

为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。
通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自顺应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。
实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的VRPD问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上

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。