关于相关滤波的一些个人总结，附有部分公式。
从最开始的MOSSE一直到经典的KCF，以及相应的改进算法。

论文：基于小波分解的图像融合算法的改进分析了基于小波分解及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，并针对该算法对存在局部噪声的图像以及局部噪声和局部模糊并存的图像融合效果不理想的问题，提出了改进算法。
新算法利用中值滤波判断出的噪声点，小波分解后得到高频分量上得到噪声区域，对噪声区域及非噪声区域采用不同的融合规则，很好地弥补了原算法的缺陷。

C-C方法计算时间延迟和嵌入维数主程序：C_CMethod.m,C_CMethod_independent.m子函数：correlation_integral.m(计算关联积分)disjoint.m(将时间序列拆分成t个不相关的子序列)heaviside.m（计算时间序列的海维赛函数值）参考文献Nonlineardynamics,delaytimes,andembeddingwindows。
计算Lyapunov指数：largest_lyapunov_exponent.m（用吕金虎的方法计算最大Lyapunov指数）参考文献：基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测。
lyapunov_wolf.m(用wolf方法计算最大Lyapunov指数)计算关联维数：G_P.m(G-P算法)混沌时间序列预测主函数MainPre_by_jiaquanyijie_1.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行一步预测)MainPre_by_jiaquanyijie_n.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行n步预测)MainPre_by_Lya_1.m(基于最大Lyapunov指数的一步预测)MainPre_by_Lya_n.m(基于最大Lyapunov指数的n步预测)nearest_point.m(计算最后一个相点的最近相点的位置及最短距离)子函数jiaquanyijie.m(该函数用加权一阶局域法(xx)、零级近似(yy)和基于零级近似的加权一阶局域法(zz)对时间数据进行一步预测)pre_by_lya.m(基于最大Lyapunov指数的预测方法)pre_by_lya_new.m(改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法)

参考《图像拼接的改进算法_方贤勇》论文及《最佳缝合线算法（图像融合）》博客整理出的缝合线拼图算法Matlab源代码，内含论文、源代码、测试图像及博客地址，调试可用，需自行修改其中文件路径

自从烟花算法的开创性论文由谭营教授等人于2010年发表之后[1]，业界对烟花算法的研究逐步深入和铺开。
通过对原始烟花算法的细致、深入的分析，针对原始烟花算法（FWA）的不足，提出了大量的改进方法，并据此发展了各种改进算法，以及与其他方法的混合方法，大大提高的原始烟花算法的性能，同时研究了烟花算法在求解不同类型优化问题的能力，还有大量的研究人员进行了烟花算法的应用研究，给出了一些典型的成功应用案例。

两种阈值分割算法，一种是ostu算法，另一种算法，对ostu算法进行改进，可以对双峰值图像分割，效果有很大改善

黄小平编著的《粒子滤波原理及应用》——Matlab仿真书中代码。
本书主要介绍粒子滤波的基原理及其在非线性系统中应用。
为方便读者快速掌握本书主要介绍粒子滤波的基原理及其在非线性系统中应用。
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为方便读者快速掌握子滤波的精髓，本书采用原理介绍书采用原理介绍+实例应用+MATLAB+MATLAB+MATLAB程序仿真+中文注释相结合的方式，中文注释相结合的方式，向读者介绍滤波的原理和实现过程。
向读者介绍滤波的原理和实现过程。
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本书共本书共9章，第章，第1章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发展状况；
展状况；
第2章简略地介绍章简略地介绍章简略地介绍MATLABMATLAB算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零基础的读者学习后续章节介绍原理；
基础的读者学习后续章节介绍原理；
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第3章介绍与粒子滤波相关的概率论基础；
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第4章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原理；
第理；
第理；
第5章介绍粒章介绍粒子滤波的基本原理；
第子滤波的基本原理；
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第6章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是EPFEPF算法和UPF算法。
第算法。
第7章和第8章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；
第章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；
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矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“基于最低水平线的搜索算法”的基础上,提出了一种改进的矩形优化排样算法,改进算法能够将小的空闲区域合并,然后加以利用,因此能够在一定程度上提高卷材的利用率.通过比较要排放矩形件的长宽与空闲区域的尺寸大小,最终确定矩形件的较优排放次序及矩形件在卷材上的确切排放位置.试验结果表明,改进算法在提高材料利用率方面具有可行性和有效性特征

识别率的提升是图像处理技术的关键环节，笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中，所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题，提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程，并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验，证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高，从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。

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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。