小波分解及奇异点检测极其经典的Matlab程序-wavelet_detect.m和大家分享小波分解算法，包括奇异点的检测。
极其经典!

使用小波分析方法检测信号的奇异点的matlab代码，亲测有效。

可以构造任意次B样条小波，有小波模极大值检测奇异点例子，matlab程序

信号处理小波分析1)计算信号的小波变换。
2)求出模极大曲线。
3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数。
-Signalprocessingwaveletanalysis1)thecalculationofwavelettransformsignals.2)calculatedcurveofmodulusmaxima.3)thecalculationofwhichtwosingularpointsofLipschitzindex.

通过积分方程方法解决电磁（EM）问题取决于对与格林函数有关的奇异积分的准确评估。
在使用具有Rao-Wilton-Glisson（RWG）基函数的矩量法（MoM）来求解表面积分方程（SIE）时，标量Green函数上的梯度算子可以移到基本函数和测试函数上，从而得到积分核中的1/R弱奇异点，其中R是观察点和源点之间的距离。
弱奇异积分可以使用众所周知的Duffy方法求值，但它需要进行两次数值积分。
在这项工作中，我们开发了一种通过使用局部极坐标系来评估奇异积分的新颖方法。
通过推导极坐标上积分的闭合形式表达式，该方法可以自动消除奇异性并将积分减小为一倍数值积分。
数值算例表明了该方法的有效性。

contourlet为近几年由小波变换衍生而来的新技术，成为第三代小波技术。
此文章，简明扼要介绍了以轮廓波变换为核心的去噪算法，即先将图像经过轮廓变换分解，再由此得到相关系数估算阈值，通过阈值进行去噪与特征保留。
轮廓波相对小波对图像奇异点有更好的逼近检测性。

采用多尺度小波模极大值求信号的奇异点，即信号的频谱边缘，可用于认知无线电小波变换检测频谱。

几何化计算几何研究的对象是几个图形。
早期人们对于图像的研究一般都是先建立坐标系，把图形转换成函数，然后用插值和逼近的数学方法，特别是用样条函数作为工具来分析图形，取得了可喜的成功。
然而，这些方法过多地依赖于坐标系的选取，缺乏几何不变性，特别是用来处理某些大挠度曲线及曲线的奇异点等问题时，有一定的局限性。
几何图形是实际物体的抽象描述，几何化是指被研究对象本身的性质所决定的一种必然趋势。
代数化在国外，计算几何的代数化有一股很强的势头。
为了在计算机和图形显示终端表示和处理各种复杂的曲面和几何形体，需进行大量的计算，往往需要将问题代数化、线性化、离散化，特别对于最新式的全色连续色调的图像，必须对显示屏上的光栅网格点逐点进行计算扫描。
图形化随着交互式图形显示系统在CAGD中的广泛应用，计算机图形学作为新兴学科得到迅速发展。
其主要研究对象是图形的生成、变换、显示、剪取、隐藏线和隐藏面的消除、阴影色调及相应的光顺处理等。
其中剪取问题是计算机图形学的一个基本问题，剪取的关键是速度，尤其是在交互式动态显示和最新式的光扫描中。

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。