自己整理的挺多Halcon的实例，对初学者绝对有很大的协助，高手就不用看了。
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本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

本研究提出了一种针对一类非线性多车辆系统的容错输出同步控制方法。
首先，通过利用局部测量为车辆系统设计自适应故障诊断观察器。
得出用于每个车辆系统的分布式故障检测的自适应阈值。
然后提出了一种自适应故障估计算法。
利用在线获取的故障信息，设计了自适应容错控制协议，以确保联网车辆系统的输出同步。
实践证明，所提出的主动容错控制协议能够在存在故障的情况下，将多车系统的输出同步功能保持在可接受的水平。
最后，仿真结果表明了所提算法的有效性。

学习统计信号处理的书籍，非常详实齐备。
内容包含随机信号处理的基本知识，以及经典的随机过程，还有估计和检测理论。

随机信号处理AR模型参数估计讲述及代码

时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数，本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。
一、信号产生函数：amexpo1s单边指数幅值调制信号amexpo2s双边指数幅值调制信号amgauss高斯幅值调制信号amrect矩形幅值调制信号amtriang三角形幅值调制信号fmconst定频调制信号fmhyp双曲线频率调制信号fmlin线性频率调制信号fmodany任意频率调制信号fmpar抛物线频率调制信号fmpower幂指数频率调制信号fmsin正弦频率调制信号gdpower能量律群延迟信号altes时域Altes信号anaask幅值键移信号anabpsk二进制相位键移信号anafsk频率键移信号anapulse单位脉冲信号的解析投影anaqpsk四进制相位键移信号anasingLipscjitz奇异性anaste单位阶跃信号的解析投影atoms基本高斯元的线性组合dopnoise复多普勒任意信号doppler复多普勒信号klauder时域Klauder小波mexhat时域墨西哥帽小波二、噪声产生函数noiseecg解析复高斯噪声noiseecu解析复单位高斯噪声tfrgaborGabor表示tfrstft短时傅立叶变换ifestar2使用AR(2)模型的瞬时频率估计instfreq瞬时频率估计sqrpdlay群延迟估计三、模糊函数ambifunb窄带模糊函数ambifuwb宽带模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数tfrbert单式Bertrand分布tfrdflaD-Flandrin分布tfrscalo尺度图tfrspaw平滑伪Affine类Wigner分布tfrunterUnterberger分布五、Cohen类双核线性时频处理函数tfrbjBorn-Jordan分布tfrbudButterworth分布tfrcwChoi-Williams分布tfrgrd归一化的矩形分布tfrmhMargenau-Hill分布tfrmhsMargenau-Hill频谱分布tfrmmce谱图的最小平均互熵组合tfrpagePage分布tfrwv伪Wigner-Ville分布tfrriRihaczek分布tfrridb降低交叉项的分布（Bessel窗）tfrridbn降低交叉项的分布（二项式窗）tfrridh降低交叉项的分布（汉宁窗）tfrridt降低交叉项的分布（三角窗）tfrsp谱图分布tfrspwv平滑伪Wigner-Ville分布tfrwvWigner-Ville分布tfrzamZhao-Atlas-Marks分布六、其他处理函数：friedman瞬时频率密度htl图像直线检测中的Hough变换margtfr时频表示的能量momftfr时频表示的频率矩momttfr时频表示的时间矩renyiRenyi信息度量ridges波峰提取plotifl绘制归一化的瞬时频率规律tfrparam前往用于显示时频表示的参数tfrqview时频表示的快速可视化tfrsave保存时频表示的参数tfrview时频表示的可视化

该书是一本声学和语音信号处理领域的专著，全面系统地阐述了麦克风阵列的理论和应用。
全书共分为十章，涵盖了麦克风阵列信号处理领域中最重要的主题。
每章沿着从基本理论到实际应用的脉络进行描述，希冀为读者建立起最重要的基本概念。
[1]全书各章基本是自含的，可以按需求单独阅读每一章。
第1章介绍麦克风阵列的概念、特点和应用，以及全书组织结构。
第2章阐述了线性最优滤波器，这是麦克风阵列信号处理的基础。
第3章介绍了传统的窄带波束成形技术，引入了宽带波束成形的原理。
第4章介绍如何将线性限制最小方差滤波器（LCMV）用于室内声音环境下的噪声抑制和去混响。
第5章在一个统一的数学框架下，介绍了几种典型的单通道噪声抑制算法在麦克风阵列噪声抑制中的应用。
第6章在单通道和多通道两个方面介绍了频域最优滤波器，侧重协助读者理解在多通道条件下频域滤波器的工作原理。
第7章从多输入多输出（MIMO）系统的角度介绍了麦克风阵列在信源提取、去混响和干扰抑制等方面的应用。
第8章是第7章的延续，介绍了如何使用两步策略处理干扰源及混响问题。
第9章介绍了麦克风阵列条件下的波达方向（DOA）和时延估计（TDOA）问题。
第10章对本书中没有涉及的几个问题进行了讨论。
本书可以作为通信、信号处理和声学等相关专业研究生的教材或教学参考书，也可供从事相关工作的科研及工程人员参考。
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s变换的MATLAB程序，s变换广泛用于地震监测和参数估计，具有重要的研讨价值

首先，研究卡尔曼滤波算法，进行一维和二维数据的滤波仿真处理，接着使用GPS模块记录车辆的行驶估计，然后对记录的轨迹数据进行卡尔曼滤波处理，分析滤波效果。
结果表明，采用卡尔曼滤波的地图婚配实现方案能有效提高车辆GPS位置的定位精度。

第1周面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2周赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3周每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4周啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）第5周万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布第6周砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差第7周上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布第8周点数成金，从抽样推测规律之一：点估计与区间估计第9周点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计第10周对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11周扔掉正态分布：秩和检验第12周预测将来的技术：回归分析第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14周沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介

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。