帖子链接：https://blog.csdn.net/qq_43706969/article/details/113057799QT图形界面编程大作业，主要功能分为图像处理以及视频处理两大块。
图像处理包括：灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度，饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括：二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是，由于完成的比较仓促，很多代码存在格式、效率方面的问题，希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10，QT5版本应该都可行，视频处理涉及到OpenCV，我使用的是OpenCV4.0.1版本。

批处理影像的统计信息，主要包括最大值、最小值、均值、标准差等

构造均值为a,方差为b的高斯白噪声，MATLAB程序，非常简洁实用

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

以高阶统计量数学分析方法，对混舍高斯模型进行研究，并给出理论计算结果。
重点讨论二元混合高斯模型，给出高阶统计量的理论值，用Matlab仿真不同方差和不同均值时多膜性、对称性和斜度值、峰度值的估计结果，并比较斜度值、峰度值的理论结果和仿真结果，验证理论结果的正确性，为通信理论中混合高斯模型的研究做补充。
关键词：混合高斯模型；
高阶统计量；
二元混合高斯模型；
峰度值；
斜度值

代码实现了基于遗传算法的模糊c均值算法，用于改进FCM当中的局部收敛问题，以达到全局最优。

k均值聚类算法源码（matlab）k均值聚类算法源码（matlab）

软件程序按照发射端所掌握的各用户信道状态信息的程度共分为两部分：即完整信道状态信息(CSIT)和部分信道状态信息(CSIP)。
其中，每一部分都包括预编码(precoding)和用户调度(scheduling)。
在CSIT中，precoding又按照各用户的数据流数分为单数据流和多数据流两种情况。
在每种情况下，首先考察了不同预编码算法的性能表现，包括两种ZF、MMSE、SINR、SLNR。
之后又考察了功率分配算法的性能表现（文件名中含有PD表明其含有功率分配的过程）。
按照不同指标进行功率分配的，在文件名中进行了区分，如PD_CN代表以信道范数为参考指标进行功率分配。
Scheduling部分首先观察了RoundRobin、MaxH和MMSLNR三种算法的性能对比。
之后在Kc和Round部分分别观察了不同预选用户数和不同最大替换轮数下MMSLNR算法的表现。
在CSIP中，只对各用户单数据流的情况进行了仿真。
采用的预编码算法主要有DSLNR（即直接运用CSIT下的预编码算法）、ESLNR（即对SLNR进行均值计算的，在CSIP中，引入均值计算的与SLNR有关的算法，其文件名中都有modified以示区别）、EMMSE（即陈明老师那边的那篇文章中的预编码算法）。
Scheduling中也只是简单的观察了RoundRobin、MaxH、DMMSLNR和EMMSLNR（前者没有均值计算，后者有）的性能对比。
在各部分程序中，main以及mainX（X代表某一数字）是最终的主程序，且各种参数均在主程序的开头部分进行了说明。
主程序中，都是按照信号生成，信道生成，调度与预编码，信号接收这样的过程进行的。

一维二维信号中值滤波均值滤波matlab实现，自己编码

C++图像处理程序，开发环境为MicrosoftVisualC++,可直接运行，带有实验图片，可实现的功能有伪彩色、灰度化、灰度变换、直方图均衡、均值滤波、中值滤波、一阶微分锐化、镜像、平移等众多功能。

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。