仿真操作系统实现LRU虚拟内存替换算法，已通过测试。
为了熟悉作业管理和虚页内存管理，了解作业及进程并发操作和虚页调度算法，并能够通过完成硬件结构的设计来实现进程并发、虚页调度、死锁检测等几大基本功能，我们选择了可视化仿真实现作业管理与虚页内存管理这一课题。
在学习相关知识之后，我们实现了裸机硬件的仿真、作业及进程调度的仿真、内存管理的仿真等功能，并通过可视化方式呈现。
裸机硬件的仿真包括CPU、内存Memory、硬盘Disk、时钟、中断和MMU地址变换部件等设计与实现。
其中CPU包含PC寄存器、PSW寄存器、IR寄存器等。
内存Memory大小为32KB，每个物理块大小512B，共64个物理块。
硬盘Disk大小为1MB，1个柱面中有32个磁道，1个磁道中有64个扇区，1个扇区为1个物理块，每个物理块的大小为512B。
MMU地址变换部件负责将逻辑地址转换为物理地址。
内存管理包括虚页内存的设计与实现、页表与快表的设计、内存替换算法等。
快表和页表的表项Page类，包含了页号、对应的块号和访问次数等信息。
快表FastTable和页表PageTable，实现了插入表项、判断是否命中、返回物理块号等功能。
LRU页面替换算法是在MMU地址变换部件中实现的，淘汰最近最长时间没有访问到的页面。

非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

用IMU的数据进行机器人位置和姿态的估计，比如acc或者gyro积分每个sample怎么进行坐标变换，怎么由rawdata得到位置和姿态信息的计算细节等。
Inrecentyears,microelectromechanicalsystem(MEMS)inertialsensors(3Daccelerometersand3Dgyroscopes)havebecomewidelyavailableduetotheirsmallsizeandlowcost.Inertialsensormeasurementsareobtainedathighsamplingratesandcanbeintegratedtoobtainpositionandorientationinformation.Theseestimatesareaccurateonashorttimescale,butsuerfromintegrationdriftoverlongertimescales.Toovercomethisissue,inertialsensorsaretypicallycombinedwithadditionalsensorsandmodels.Inthistutorialwefocusonthesignalprocessingaspectsofpositionandorientationestimationusinginertialsensors.Wediscussdierentmodelingchoicesandaselectednumberofimportantalgorithms.Thealgorithmsincludeoptimization-basedsmoothingandlteringaswellascomputationallycheaperextendedKalmanlterandcomplementarylterimplementations.Thequalityoftheirestimatesisillustratedusingbothexperimentalandsimulateddata.

附件为中文PMP第六版电子档，较第五版本最大变化为第三节，和对时间节点内容的变换

本书介绍对现代体系结构的编译器进行优化的方法，理论基础是基于循环依赖的。
分析基于依赖的变换的正确性论述和依赖测试的详细过程。
剖析怎样扩展依赖去处理循环嵌套中的控制流以及跨越整个程序的过程。
本书还讨论怎样能用依赖来回答现代计算机系统编译中的众多重要问题，包括支持不同类型体系结构(例如，向量、多处理器、超标量)的并行化，存储层次结构的编译器管理，带指令级并行性的机器的指令调度。
最后，介绍一些不大为人熟知的应用，如硬件设计、数组语言实现以及消息传递系统的编译。

有关小波方面的仿真程序（matlab），涉及小波相关应用处理，多为小波变换，小波正交变换，小波图像处理，小波信号降噪等

本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术，常用的图像格式，以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。
本书共8章，内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例，前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容，同时提供了非常详细的程序代码，第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。
本书提供了丰富的源代码，并提供了详细的注释，为读者的学习提供方便。
第1章图像的基础知识1.1图像的基本概念1.2三基色原理和图像的输入1.3图像的几种常见的格式1.4图像格式转换器实例1.5图像浏览器实例1.6Delphi图像处理中Scanline的用法第2章图像的点运算2.1图像灰度处理2.2图像的灰度直方图2.3图像的二值化2.4图像亮度处理2.5图像对比度处理2.6饱和度调节2.7图像着色2.8图像反色2.9图像曝光2.10Gamma校正2.11迷人的万花筒2.12位图的反走样2.13位图的与、或操作2.14创建大型位图以及统计位图颜色2.15位图的噪声调节第3章图像的几何变换3.1图像的平移3.2图像的缩放3.3图像的旋转3.4图像的镜像3.5图像扭曲3.6图像的波浪效果3.7远视图3.8裁剪和合并第4章图像的颜色系统4.1颜色的基本概念4.2颜色空间简介4.3颜色空间的转换4.4亮度/饱和度调整4.5通道与模式4.6RGB颜色调整4.7特殊色彩的实现4.8颜色量化与减色4.9颜色混合第5章图像的增强5.1图像增强概述5.2灰度线性变换5.3灰度非线性变换5.4灰度直方图拉伸5.5图像锐化与图像平滑5.6伪彩色增强5.7中值滤波第6章图像代数与图像分割6.1图像的腐蚀6.2图像的膨胀6.3图像的结构开和结构闭6.4图像的细化6.5图像的边缘检测6.6图像的Hough变换6.7图像的轮廓提取6.8图像的识别和模板匹配第7章图像的特效处理7.1图像的滑入和卷帘显示效果7.2图像的淡入淡出效果7.3扩散效果7.4百叶窗效果和马赛克效果7.5交错效果7.6浮雕效果7.7图像的中心渐出和渐入效果7.8图像的雨滴效果和积木效果第8章综合实例8.1利用Delphi实现桌面变换8.2图片文件的加密解密8.3自定义光标的实现8.4基于Delphi的图像漫游8.5用Delphi实现屏幕图像捕捉8.6图片存取到流以及从流中复原8.7Delphi图像处理在纺织检测中的应用8.8Photoshop中流动蚂蚁线的实现8.9用Delphi读取JPEG文件的缩览图8.10Delphi数据压缩/解压缩处理8.11特大位图的快速显示8.12Photoshop中的喷枪实现8.13颜色填充8.14位图与组件8.15颜色拾取器8.16位图的打印8.17Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别8.18位图文件信息写到文本文件以及恢复8.19放大镜8.20调色板创建及应用8.21图像的局域网传输8.22图像纵横比率最佳调节8.23JPEG格式图片错误信息显示8.24JPG图片存取到数据库8.25基于小波变换的JPEG2000压缩实现8.26傅里叶变换

基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法

不用多说了，经典算法。
初学者和需要交作业的学生可以参考。
完整的源代码和可执行程序。

matlab代码，小波变换实现图像去噪，对图像上的高斯噪声可以有效去除，并且可以多次去除

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。