Matlab破解中文版是2016年全新推出的一款分析数据、开发算法、创建模型的商业数学软件。
MATLAB破解中文版对工程师和科学家而言，是最易学和最高效的软件环境。
MatlabR2016b主要包括MATLAB和Simulink两大部分，有助于加快模型开发和仿真速度。
 破解方法：  1.解压“Matlab2016bWin64Crack.rar”。
  2.打开MATLAB的安装目录binwin64文件夹（如D:MATLABR2016bR2016bbinwin64），双击“activate_matlab.exe”进行激活  3.选择“在不选择Internet情况下手动激活”  4.选择“输入许可证文件的完整路径（包括文件名）”，点击“浏览”  5.选择Matlab2016bWin64Crack文件夹中的“license_standalone.lic”，点击“选择”  6.提示激活已完成，点击“完成”，但先不要打开软件。
  7.打开解压的Matlab2016bWin64Crack文件夹中的MATLABProductionServerR2016b文件夹，复制bin文件夹。
  8.将刚才复制的bin文件夹直接粘贴在MATLABR2016b的安装文件夹下（不要打开bin文件夹再粘贴）  9.提示有3个同名文件，点击“替换目标中的文件”。
（如无此提示，则是粘贴的位置不正确，请自行检查） 10.之后打开bin文件夹，双击“matlab.exe”即可启动MATLABR2016b。
为方便启动，可右单击“matlab.exe”，选择“固定到‘开始’屏幕”或“发送到→桌面快捷方式”。

MATLAB工具箱大全-matlab计量工具箱Lesage

GPU与MATLAB混合编程PDF书籍本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；
然后介绍了MATLAB和计算统一设备架（CUDA）配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；
接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库；
最后给出计算机图形实例和CUDA转换实例。

计算光谱夹角的matlab代码，内有注释。
光谱角填图SAM算法。
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光谱角填图SAM算法

黄小平编著的《粒子滤波原理及应用》——Matlab仿真书中代码。
本书主要介绍粒子滤波的基原理及其在非线性系统中应用。
为方便读者快速掌握本书主要介绍粒子滤波的基原理及其在非线性系统中应用。
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为方便读者快速掌握子滤波的精髓，本书采用原理介绍书采用原理介绍+实例应用+MATLAB+MATLAB+MATLAB程序仿真+中文注释相结合的方式，中文注释相结合的方式，向读者介绍滤波的原理和实现过程。
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本书共本书共9章，第章，第1章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发展状况；
展状况；
第2章简略地介绍章简略地介绍章简略地介绍MATLABMATLAB算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零基础的读者学习后续章节介绍原理；
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第3章介绍与粒子滤波相关的概率论基础；
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第4章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原理；
第理；
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第5章介绍粒章介绍粒子滤波的基本原理；
第子滤波的基本原理；
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第子滤波的基本原理；
第子滤波的基本原理；
第6章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是EPFEPF算法和UPF算法。
第算法。
第7章和第8章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；
第章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；
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本资源包含了PDF与MATLAB源代码。
由德国波鸿鲁尔大学的HeinzG.Gckler教授和AlexandraGroth博士所著，是近年来德国多采样率数字信号处理领域中的一本权威著作。
《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》由两大部分组成：第一部分——采样率转换，内容涵盖了采样率转换的基础知识、与多采样率系统有关的滤波器设计以及多采样率系统的高效结构和算法；
第二部分——数字滤波器组，这部分是对第一部分知识的延续应用，并深入到I通道滤波器组的层面。
全书共包括10章，内容精炼新颖，条理清楚，而且专门针对一些复杂又不易掌握的内容，设置了相应的MATLAB可视化程序和附有答案的练习题，方便读者理解。
　　《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》适用于高等院校电子和信息技术专业的研究生课程，以及已经具有了必要基础知识的本科高年级学生阅读，也可供该领域的教师和工程技术类人员使用。

阵列信号处理及MATLAB实现_张小飞著_2015年第一版，高清带书签

利用matlab程序实现二维离散小波变换,并对小波系数矩阵进行重构,进而在程序的编辑过程中理解二维离散小波变换和重构的原理和实现。
同时利用不同的小波和边缘延拓方法,对小波系数矩阵的能量、均值、方差、信噪比等统计量进行分析比较,更深入的了解小波变换。

这里主要讲深度学习用在超分辨率重建上的开山之作SRCNN。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：

本资源以matlab作为开发工具，采用形态学和matlab自带的分割函数，实现对图片中字符的分割和本地存储，同时将分割出的所有字符进行显示，实验效果特别好。
自带测试图片，方便调试学习。

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。