计算样本熵的Matlab程序，可用于机械故障诊断，生物医学信号处理（例如脑电、肌电、心电等）

自述文件将backend.prod.env.example和database.prod.env.example复制到backend.prod.env和database.prod.env并填写适当的值运行./deploy.sh（使用Docker）并访问http://localhost:8000/码头工人发展历程构建映像并运行容器docker-compose-fdocker-compose.dev.ymlup--build在后台docker-composestart启动先前构建的容器应用迁移dockerexecbackendpython3manage.pymigratemigration收集静态文件dockerexecbackendpython3manage.pycollectstatic加载测试数据：dockerexecbackendpython3manage.pyloaddatafixture.jsonpython文件中的文件更改会触发服务器的自动重装。
迁移必须使用dockerexecbackendpy

MSCOMM和TEECHART控件在VS2010环境下的结合，可以实现数据实时传输、显示数据波形，并且可以把数据保存成text格式，方便后续分析，可用于生物医学信号数据的传输。

大量的cT图片，方便做医学图像处理的实验，方便做图像的分割，配准，融合等等的实验。

介绍了超声图像的相关处理技术算法及实现，很好。

基于PCNN的医学分割

阵列信号《阵列信号处理的理论和应用》的读者对象为通信与信息系统、信号和信息处理、微波和电磁场、水声等专业高年级本科生和研究生以及相关专业技术人员。
阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支。
与传统的单个定向传感器相比，用传感器阵列来接收空间信号具有灵活的波束控制、高的信号增益、极强的干扰抑制能力以及高的空间分辨能力等优点，这使得阵列信号处理具有重要的军事、民事应用价值和广阔的应用前景，具体来说已涉及雷达、声纳、通信、地震勘探、射电天文以及医学诊断等多种国民经济和军事应用领域。
《阵列信号处理的理论和应用》分为12章，主要内容包括波束形成、DOA估计、相干信号的DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列多参数估计等。
《阵列信号处理的理论和应用》在全面介绍阵列信号处理的经典理论的同时，对近来一些新算法（如PARAFAc和四元数理论）进行了讲解，同时介绍了MIMO雷达、极化敏感阵列和声矢量传感器阵列的一些应用。
处理的理论和应用（pdf+程序）

医学图像处理与分析详细讲解数字图像处理重点讲解在医疗图像上的应用和分析方法

着重阐述常见的医学电子仪器的原理、结构和设计原则。
介绍医学仪器的组成、特点、要求及其设计原则,生物信号测量的基本条件,信号放大电路及抗干扰和隔离技术,生物电测量仪器,血压测量(重点介绍无创血压测量)技术,医用监护仪器,心血管系统治疗仪器(心脏起搏器与除颤器),医学仪器的电气安全问题

根据提供的信息，我们可以深入探讨信号检测理论中的几个关键概念及其应用。
这部分内容主要涉及了信号检测理论的基础知识、数学表达式及其应用场景。
###一、信号检测理论基础####1.基本概念-**信号检测理论**(SignalDetectionTheory,SDT)是一种在噪声背景下识别信号的方法论。
它主要用于分析如何从背景噪声中识别出有用的信息或信号。
SDT不仅被广泛应用于通信工程领域，在心理学实验、医学诊断等方面也有着重要的应用价值。
-**解析信号**和**复指数形式信号**是两种表示信号的不同方式。
解析信号能够更好地表示信号的实部和虚部，而复指数形式则更便于进行频域分析。
####2.数学公式解析-第一个例题中涉及到的公式是关于信号的傅里叶变换。
公式中出现了三角函数和积分运算，这些运算主要用于计算信号的能量分布或者频谱特性。
-第二个例题中的解析展示了如何通过积分来求解信号的能量，并且提到了信号的时间宽度和频率宽度的概念。
这些参数对于理解信号的时域和频域特性至关重要。
-第三个例题则进一步讨论了线性调频信号的特性和参数计算方法。
###二、具体例题解析####CH1例题解析#####例1该例题通过一系列复杂的积分运算来求解信号的能量。
其中，通过将信号表示为三角函数的形式，利用三角恒等式进行了化简处理。
最终得出了信号的能量表达式。
#####例2此例题关注于信号的时间宽度和频率宽度计算。
通过对信号的积分操作，可以得到信号的平均值和能量密度，进而求得信号的时间宽度和频率宽度。
这些参数对于评估信号的时域和频域特性非常关键。
#####例3例题3中介绍了线性调频信号的一些重要参数，包括等效带宽、线性调频常数和调相斜率等。
这些参数对于了解线性调频信号的特点及其在实际应用中的表现至关重要。
####CH2例题解析#####例1CH2的第一道例题主要涉及了信号的卷积运算。
通过将输入信号与系统的冲激响应进行卷积，可以得到系统的输出信号。
例题中给出了具体的计算过程，包括如何对信号进行分段处理以及如何计算各个分段的卷积结果。
#####例3第三个例题虽然没有给出完整的内容，但可以推测其可能讨论了信号处理中的某种特定技术或算法。
这部分内容通常会更加深入地探讨信号的特性分析方法，例如信号的时频分析、滤波器设计等。
###三、总结信号检测理论是现代通信系统的核心之一，对于理解和优化信号传输具有重要意义。
通过对上述例题的解析，我们可以看到信号检测理论涉及到了大量的数学工具和技术，如傅里叶变换、积分运算、信号卷积等。
这些工具和技术不仅有助于我们深入了解信号的本质特征，也为解决实际问题提供了有力的支持。
未来随着通信技术的发展，信号检测理论的应用将会更加广泛，对于这一领域的深入研究也将变得越来越重要。

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。