这项研究使用模型依赖和模型独立方法评估大鼠肝脏中肝纤维化的等级。
使用四氯化碳（CCl4）诱导37只大鼠肝纤维化;6只大鼠作为对照。
剪切波速度作为频率的函数，称为速度分散，是通过称为剪切波分散超声振动法（SDUV）的超声弹性成像方法在体外测量的。
对于依赖模型的方法，将速度色散数据拟合到Voigt模型以求解粘弹性模量。
对于与模型无关的方法，通过线性回归分析速度色散数据的模式，以提取斜率和截距特征。
通过两种方法获得的参数分别使用接收器工作特性（ROC）曲线分析进行评估。
结果表明，在区分F0–F1级和F2–F4级纤维化的所有参数中，ROC曲线下面积的截距值最大。
这一发现表明，模型非依赖性方法可以为肝纤维化分期提供模型替代方法的替代方法。

这是NSST非下采样剪切波变换的源码。
下载解压后直接运行。

NSCT方法是由传统的contourlet变化改进而来，contourlet变化是用轮廓段的基结构来对图像的直线奇异和曲线奇异进行逼近检测，但其融合后的图像不具有平移不变性，没有很好的消除混频现象以及吉布斯现象。
而本文提出的NSCT不但保留了contourlet变化的多尺度，多方向，各向异性等优点，在图像分解时采用来非下采样形式剪切波变换能够很好的避免图像由于分解与重构带来的细节丢失，更重要的是分解后的图像与原图像大小相同，因此能够更好的完整描述图像的方向性和特征。

NSST变换，可用于图像融合，分割等方面

本软件用于现场剪切波数据的处理，能够进行数据分析和结果输出。

非下采样剪切波变更（NSST）是对于剪切波（shearlet）变更的改善，在络续剪切波（shearlet）变更短处的同时，防止了伪吉布斯征兆的涌现，相比于小波变更、曲边变更等操作功能高、繁杂度低。
该源代码中搜罗测试实例以及代码评释。

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。