【原书名】CommunicationSystemsFourthEdition【原出版社】JohnWiley【作　　者】（加）SimonHaykin[同作者作品][作译者介绍]【译　　者】宋铁成[同译者作品]徐平平徐志勇等【丛书名】国外电子与通信教材系列【出版社】电子工业出版社【书号】7505382543【出版日期】2003年10月【开本】16开【页码】719【版次】1-1【内容简介】本书对通信系统的基础理论和关键环节进行了深入分析，力图让学生在讨论中领会通信的精髓。
全书首先给出通信系统的梗概及需要研究的关键技术，接着分章详细讨论了随机过程、连续波调制、脉冲调制、基带脉冲传输、信号空间分析、带通数据传输、扩频调制、多用户无线通信、信息论基础以及差错控制编码等。
各章都附有大量习题，便于学生实践掌握。
书中还给出了很有价值的附录，包括概率论、信号和系统描述、贝叶斯函数、超几何分布函数汇总、密码学方面的介绍以及一些有用的表格等。
全书强调通信理论的统计基础，并给出了用MATLAB模拟的8个计算机实验，这些实验几乎覆盖了各章节的主要内容，形成了独特的通信理论“软件实验室”。
【编辑推荐】随着微电子技术、计算机技术、激光技术、卫星与光纤等相关信息技术的发展，特别是计算机与通信的有机结合，现代通信正经历着一场变革。
在这场变革中，各种新技术、新手段、新业务、新系统层出不穷，现代通信的内容也日趋丰富。
在通信新技术不断产生，新需求逐步扩展的背景下，建立在多网互连互通、多个系统集成、多种技术综合应用基础上的一体化通信、全球个人通信迅速发展，这就要求通信技术工作者和通信工程等专业的学生不仅深入学习本专业的典型通信系统，还要全面学习和了解目前广泛应用的各种现代通信系统，以全面、系统地了解现代通信的目的。
本书正是为了实现这一目的而编写的。
作者介绍：SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者，加拿大皇家学会院士，IEEE会士，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，现任加拿大麦克马斯特大学教授，在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。
他曾经获得IEEEMcNaughton奖章，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多种标准教材。
目录第1章随机过程1.1简介1.2随机过程的数字定义1.3平稳过程1.4均值、相关函数和协方差函数1.5遍历过程1.6随机过程通过一个线性时不变滤波器1.7功率谱密度1.8高斯过程1.9噪声1.10窄带噪声1.11基于同相和正交分量的窄带噪声表示法1.12基于包络和相位分量的窄带噪声表示法1.13正弦信号加窄带噪声1.14计算机实验：平衰落信道1.15总结与讨论注释与参考习题第2章连续波调制第3章脉冲调制第4章基带脉冲传输第5章信号空间分析第6章通带数据传输第7章扩频调制第8章多用户无线通信第9章信息论基础第10章差错控制编码附录1概率论附录2信号与系统简述附录3贝塞尔函数附录4汇合型超几何函数附录5密码学附录6表格术语表参考文献索引

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.

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内容简介······本书专门讲述积分方法，涵盖各种函数积分的方法，从初等函数到特殊函数，从实变函数到复变函数.本书以方法为中心、以算例为导向，读者可在算例的引导下，逐步掌握积分之方法.本书从易到难，由浅入深，适用不同层次、不同群体的人阅读，他们可以是初学微积分的大学生，可以是已经学过微积分的研究生，也可以是有工作经验的科学家、工程师。
作者简介······金玉明，中国科学技术大学教授、博导。
1977-1992为创建我国**台同步輻射加速器而工作。
任“国家同步輻射实验室工程”（这是由国家计委命名的我国**个国家实验室）副总工程师，负责同步輻射加速器的物理设计。
该项目于1991年完成，于1992年获中国科学院科研成果特等奖，1995年获国家科技进步一等奖。
目录······前言绪论第1章不定积分1.1不定积分中的原函数概念1.2分项积分法1.3分部积分法1.3.1分部积分法的基本公式1.3.2分部积分法的推广公式1.4换元积分法1.5三角替代法1.6欧拉替换法1.7三角函数积分中的倍角法1.8倍角法的应用1.8.1在函数sinpx，cosqx，sinpxcosqx的积分中（p，q为正整数，或奇整数，或偶整数）1.8.2倍角法应用在含有三角函数与指数函数的积分1.9secnx和cscnx的积分1.10tannx和cotnx的积分1.11有理代数分式的积分法1.12无理代数函数的积分法1.13含有三角函数的有理式的积分法1.13.1一般的方法1.13.2微分积分法1.13.3XX替换法1.14含有双曲函数的有理式的积分法1.15配对积分法（组合积分法）第2章定积分2.1定积分的定义2.1.1黎曼定义2.1.2面积求和法的定义——曲线下的面积2.2定积分的基本公式和常用法则2.2.1定积分的基本公式2.2.2定积分中的几个常用法则2.3欧拉积分、欧拉常数及其他常用常数2.3.1B函数（Betafunction）2.3.2Γ函数（Gammafunction）2.3.3几个重要常数2.4定积分中的分部积分法2.5定积分中的换元法2.6含参变量的积分法2.7无穷级数积分法2.8反常积分（Improper）2.8.1反常积分的定义2.8.2反常积分存在的判别法2.8.3反常积分算例2.8.4伏汝兰尼（Froullani）积分2.8.5罗巴切夫斯基（Lobachevsky）积分法2.8.6一个通用的积分法则2.8.7有关欧拉常数γ的几个积分2.9定积分的近似计算2.9.1近似计算的方法2.9.2近似计算算例2.9.3近似计算的误差估算第3章定积分的应用3.1面积的计算3.1.1用定积分的定义来计算面积3.1.2几种常见曲线围成的面积的计算3.2曲线长度的计算3.3体积的计算3.3.1用逐次积分法计算体积3.3.2利用横截面计算体积3.3.3回旋体的体积3.4表面积的计算3.4.1投影法计算表面积3.4.2回旋体的侧面积计算法第4章重积分4.1二重积分4.1.1二重积分的定义及算例4.1.2二重积分上、下限的确定——穿线法4.1.3几个典型的积分次序及积分限变换的例子4.1.4两个一元函数乘积的积分4.2三重积分4.2.1三重积分的定义4.2.2三重积分的傅比尼定理4.2.3三重积分的算例4.3重积分的坐标变换4.3.1二重积分的坐标变换4.3.2三重积分的坐标变换4.3.3n重积分的坐标变换第5章曲线积分和曲面积分5.1曲线积分5.1.1XX型曲线积分5.1.2第二型曲线积分5.1.3曲线积分的应用5.2格林（Green）公式5.3曲面积分5.3.1XX型曲面积分5.3.2第二型曲面积分5.4斯托克斯（Stokes）公式5.5高斯（Gauss）公式5.6高斯公式和斯托克斯公式在场论中的应用5.6.1高斯公式在场论中的应用5.6.2斯托克斯公式在场论中的应用第6章傅里叶积分和积分变换6.1傅里叶（Fourier）积分6.1.1傅里叶级数6.1.2傅里叶积分公式6.2傅里叶变换及其性质6.2.1傅里叶变换6.2.2傅里叶变换的性质6.2.3傅里叶余弦变换和正弦变换6.2.4傅里叶变换及傅里叶余弦变换和正弦变换算例6.2.5傅里叶变换的应用6.3拉普拉斯（Laplace）变换6.3.1拉普拉斯变换6.3.2拉普拉斯变换的性质6.3.3单项式的拉普拉斯变换算例6.3.4拉普拉斯逆变换6.3.5拉普拉斯变换的应用第7章复变函数的积分7.1复变函数的概念7.1.1复数和复平面7.1.2复数

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2019年研究生复试测绘遥感信息工程国家重点实验室实验操作使用C++或Java，在已经形成的框架中调试和编制程序，完成均值滤波算法。
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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。