龙格库塔方法解微分方程MATLAB程序。
包括低阶和高阶程序以及实例使用。

盲波束构成算法matlab程序（含恒模CMA、高阶累积量CUM、循环累积量CYC、二阶累积量MRE）

如何有效校正随人群崎岖很大的人眼像差，提高视网膜高分辨率成像技术的人群适用范围是临床应用面临的最大难题。
现有的单一波前校正器无法同时清除高阶和低阶视觉像差。
针对人眼高阶像差校正需求，研制成功了169单元3mm极间距分立式压电变形镜，并与大行程Bimorph变形镜组合，建立了一套双变形镜的人眼视网膜成像系统。
系统可实现对离焦小于±4.5D、散光小于±3.0D的低阶像差及前8阶Zernike像差的有效校正，极大地提高了系统的人群适用范围和成像质量。
以低阶像差大小作为入选标准，进行小样本量人眼视网膜成像实验，获得了近衍射极限的视网膜图像。
该系统适用范围明确，便于后续临床应用。

著名的Jade算法，应用高阶累积量盲分离。

高阶拓扑现象初次在电子领域提出，随后在光子、声子、机械波等领域也发现此现象。
论文详细介绍了高阶拓扑现象的起源，存在的条件，实验方法简介

将需求辨识的数据以.mat文件格式输入到程序中，即可对任意阶数系统进行参数辨识。

RS信道编译码的仿真和实验报告，matlab2021a测试。
在理解RS码编译码原理的基础上使用Matlab或VC进行编程，首先产生一段随机序列，即原始的发送比特流，然后对该信号进行RS编码、BPSK映射、加噪、解映射及RS译码，得到恢复的数据。
经过该课程设计，深刻理解高阶域、RS码构造、RS编译码等相关概念和算法。

Xilinx官方翻译的《FPGA并行编程》，本书以10个数字信号处理为例，带我们了解HLS如何使C代码并行运行，深入浅出的将HLS实现方法，硬件设计的考虑以及系统优化都一一介绍。
本书可以在小白仓库微信公众号号免费下载，还可以在Xilinx学术合作找到相应的下载链接。
本人还制作了该书的读书笔记，详情请见《FPGA并行编程》读书笔记专栏启动说明：https://blog.csdn.net/qq_35712169/article/details/99738006。
本书将着重介绍高层次综合（HLS）算法的使用并以此完成一些比较具体、细分的FPGA应用。
我们的目的是让读者认识到用HLS创造并优化硬件设计的好处。
当然，FPGA的并行编程肯定是有别于在多核处理器、GPU上实行的并行编程，但是一些最关键的概念是相似的，例如，设计者必须充分理解内存层级和带宽、空间局部性与时间局部性、并行结构和计算与存储之间的取舍与平衡。
本书将更多的作为一个实际应用的向导，为那些对于研发FPGA系统有兴味的读者提供帮助。
对于大学教育来说，这本书将更适用于高阶的本科课程或研究生课程，同时也对应用系统设计师和嵌入式程序员有所帮助。
我们不会对C/C++方面的知识做过多的阐述，而会以提供很多的代码的方式作为示范。
另外，读者需要对基本的计算机架构有所熟悉，例如流水线（pipeline），加速，阿姆达尔定律（Amdahl'sLaw）。
以寄存器传输级（RTL)为基础FPGA设计知识并不是必需的，但会对理解本书有所帮助。

《深入浅出MFC》分为四大篇。
第一篇提出学习MFC程序设计之前的必要基础，包括Widnows程序的基本观念以及C++的高阶议题。
“学前基础”是相当主观的认定，不过，甚于我个人的学习经验以及教学经验，我的挑选应该颇具说服力。
第二篇引见VisualC++整合环境开发工具。
本篇只不过是提纲挈领而已，并不企图取代VisualC++使用手册。
然而对于软件使用的老手，此篇或已足以让您掌握VisualC++整合环境。
工具的使用虽然谈不上学问，但在视觉化软件开发过程中扮演极重角色，切莫小觑它。
第三篇引见applicationframework的观念，以及MFC骨干程序，所谓骨干程序，是指VisualC++的工具ppWizard所产生出来的程序码。
当然，AppWizard会根据你的选项做出不同的程序码，我所据以解说的，是大众化选项下的产品。
第四篇以微软公司附于VisualC++光碟片上的一个范例程序Scribble为主轴，一步一步加上新的功能。
并在其间深入引见RuntimeTypeInformation（RTTI）、DynamicCreation、Persistence（Serialization）、MessageMapping、CommandRouting等核心技术。
这些技术正是其他书籍最缺乏的部分。
此篇之最后数章则脱离Scribble程序，另成一格。
附源代码，是中文简体版的。

地震波场模仿在难度不断增大的地震勘探研究中扮演着重要的作用,而有限差分方法因其计算速度快,占用的内存小等优点从中得到广泛的应用。
本文重点讲述了二维高阶有限差分方法的基本原理,建立了空间模型加以分析,并通过建立二维地质模型,模仿地震波场的传播过程,最终得到震源点处的地震记录。

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。