有段时间需要做图像复原的研究，就用了平时用的比较多的MATLAB平台。
利用的是MATLAB的工具箱，但各个参数的设置我都研究了一段时间，也参考了萨冈雷斯的关于图像处理的著作。
程序前半部分不含噪声用了四种滤波法，后半部分加入了噪声干扰，也做了一些简单的分析。
希望对有需要的朋友有所帮助。

基于matlab编写的利用蚁群算法的小车路径优化可直接利用matlab打开就可以

基于-MATLAB-的QPSK系统仿真设计与实现，需要的下载参考

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

基于matlab的循环普算法，给出了各种仿真图，很详细

摘要本论文主要介绍了JPEG的编码和解码过程。
该程序的编码部分能把一张BMP格式的图象进行JEPG编码，压缩成以二进制形式保存的文件；
通过相应的解码程序又可以把图象解压缩出来。
在图象传送过程中，我们经常采用JPEG格式对静态图象进行编码。
JPEG基本系统是一种有损编码，无法完全恢复出原图象，信息有一定的丢失，称为有损压缩。
尽管我们希望能够无损压缩，但是通常有损压缩的压缩比(即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比，压缩比越大，说明压缩效率越高)比无损压缩的高。
JPEG编码先把图象色彩RBG变成亮度Y和色度Cr、Cb，它利用人的视觉对色度不敏感的特点，减少一部分色度数据，以达到压缩。
JPEG采取多种编码方式，包含有行程编码(RunLengthCoding)和哈夫曼(Huffman)编码，有很高的压缩比。
在编码前，先对数据进行分块，离散余弦变换（DCT）及量化，保留能量大的低频信号，丢弃高频信号以达到压缩。
解码时，进行熵解码，反量化，反离散余弦变换（IDCT）。
关键字：JPEG;有损压缩;行程编码;哈夫曼编码

介绍了风力发电机组的基本控制要求和控制策略，在定桨距风力发电机组控制系统仿真方面作了初步的探究和研究。
通过控制系统保持了风力发电机组的安全可靠运行，并实现了稳定机组输出功率和优化功率曲线的控制功能。
利用控制系统使风力发电系统在规定的时间内不出故障或少出故障，并在出故障之后能够以最快的速度修复系统使之恢复正常工作。

该程序实现了基于matlab的canny算子的边缘检测，检测效果十分理想，已经尝试过，并且可以运行。

有关太阳能电池的MATLAB仿真，通过电路分析，导出I-V特性曲线

个人编写的基于matlab的简单的图像增强程序！

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。