本书是数字信号领域的经典教材DigitalSignalProcessing:AComputer-BasedApproach,FourthEdition的中文翻译版，内容涵盖了信号与信号处理、时域中的离散时间信号、频域中的离散时间信号、离散时间系统、有限长离散变换、z变换、变换域中的LTI离散时间系统、数字滤波器结构、IIR数字滤波器设计、FIR数字滤波器设计、DSP算法实现等方面。
本书的特点是，在讲解上述内容的同时，给出了大量简单而实用的例子，并用MATLAB程序进行了验证，同时提供了大量的高质量习题和仿真练习。
本书的特点是，在讲解上述内容的同时，给出了大量简单而实用的例子，并用MATLAB程序进行了验证，同时提供了大量的高质量习题和仿真练习。
2025/11/26 8:40:58
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以Logistic混沌映射的初值作为密钥,产生混沌序列构成加密模板来加密二值图像水印。
在DCT变换域进行水印嵌入,进行非盲检测。
该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好。
在DCT变换域进行水印嵌入,进行非盲检测。
该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好。
2025/8/15 10:40:32
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该资源是大学课程信号与系统第一章知识点，①信号与系统的基本知识；
②连续信号与系统的时域分析；
③信号与系统的变换域分析；
④离散信号与系统时域分析；
⑤系统函数；
⑥信号与系统的状态变量分析。
②连续信号与系统的时域分析；
③信号与系统的变换域分析；
④离散信号与系统时域分析；
⑤系统函数；
⑥信号与系统的状态变量分析。
2025/4/13 10:55:20
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为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet变换去噪方法。
该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。
实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。
该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。
实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。
2025/3/16 12:55:41
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基于混沌的变换域图像数字水印算法及其测试，综合运用混沌和变换域方法完成图像水印的嵌入与提取，并对改水印方案的鲁棒性进行测试。
用了混沌序列加密图像，dct变换域数字水印算法，并对图像进行了置乱、相关性分析，还有对水印图像的攻击测试，里面有代码和实验报告书，要运行dct22.m和hundun.m再运行其他的,有一个变量Fuck2是运行了hundun.m才会产生的，不要把工作区给清空了
用了混沌序列加密图像，dct变换域数字水印算法，并对图像进行了置乱、相关性分析，还有对水印图像的攻击测试，里面有代码和实验报告书，要运行dct22.m和hundun.m再运行其他的,有一个变量Fuck2是运行了hundun.m才会产生的，不要把工作区给清空了
2024/12/19 14:08:02
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小波分析与应用实例（第二版），第一章：小波分析基础；
第二章：二进小波变换；
第三章：规范正交小波基的变换；
第四章：小波变换域滤波器
第二章：二进小波变换；
第三章：规范正交小波基的变换；
第四章：小波变换域滤波器
2024/10/25 7:11:48
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第三版与前两版之研究范围、结构层次大体相同，仍然是讨论确定性信号经线性时不变系统传输与处理的基本概念和基本分析方法，从时域到变换域，从连续到离散，从输入输出描述到状态空间描述，以通信和控制工程作为主要应用背景，注重实例分析。
第三版保持了前两版之特色：注重结合基本理论融人各类工程应用实例。
新版对这些例子进行了修订和更新，使全书具有强烈的时代感；
保留了第六章信号矢量空间分析的内容，并有适当修订与补充，从而突显《信号与系统（上册）（第3版）》与国内、外同类教材的重要区别；
全书结构有较大灵活性，可适用于通信电子类和非通信电子类的多种理工科专业的本科生教学。
第三版保持了前两版之特色：注重结合基本理论融人各类工程应用实例。
新版对这些例子进行了修订和更新，使全书具有强烈的时代感；
保留了第六章信号矢量空间分析的内容，并有适当修订与补充，从而突显《信号与系统（上册）（第3版）》与国内、外同类教材的重要区别；
全书结构有较大灵活性，可适用于通信电子类和非通信电子类的多种理工科专业的本科生教学。
2024/8/11 7:22:15
45.13MB
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：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法
2023/12/21 8:25:57
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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。
2024-04-09 15:03
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