基于最大似然法的遥感图像分类技术研究，使用最大似然法做遥感图像的分类

ofdm符号定时与频偏联合估计算法matlab实现，基于最大似然估计算法。

遥感数字图像处理大牛MortCanty编写的最大似然法分类程序，在ENVI+IDL环境下运行。

1读取BIP、BIL、BSQ文件2均值滤波中值滤波3边缘信息提取4DFTFFT5主成分变换6缨帽变换7图像分类（K—均值分类、最小距离分类、最大似然分类）8大气校正反射率地表温度的反演9Habib教授课程总结

MIMO检测，线性ZF,MMS,ML码性能比较-MIMODetectionMIMO检测技术，迫零（ZF），最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）

OFDM系统中的基于循环前缀的最大似然同步算法matlab仿真

OFDM同步算法中的最大似然函数法OFDM同步算法中的最大似然函数法

74汉明码硬判决最大似然和积算法SPA仿真程序-hammingcodedecoding.doc汉明码，硬判决译码，最大似然译码、和积算法（SPA）matlab仿真程序三种译码方法的原理、matlab程序附在word附件中！供大家学习参考分别采用硬判决、最大似然译码（MLD）、以及和积算法（SPA）三种译码方法对（7，4）汉明为了节省仿真时间，对随机产生8*105个二进制信息进行编译码，仿真结果表明，在加性高斯信道下，得到在误码率为10-4时（7，4）汉明码的最大似然译码较硬判决译码多出近3dB的编码增益，采用和积算法的迭代译码当迭代次数为100时，误码性能非常接近最大似然译码，即迭代译码方式与最佳的译码方式的性能相当。
二、译码原理概述对任意正整数m≥3，存在具有如下参数的汉明码：码长：n=2m-1信息符号数：k=2m-m-1校验符号数：n-k=m纠错能力：t=1（dmin=3）本次实验中n=7，k=4；
即（7，4）汉明码。
附：源程序

在合理布局井下无线网络基站的基础上,提出了一种基于多载波时频迭代的最大似然TOA(TimeofArrival)估计算法,通过将小数延时不断迭代来缩小估计误差,确定合适搜索步长,实现对信号的精确TOA估计。
仿真结果表明:时频迭代的最大似然TOA估计算法具有更快的收敛速度;在信噪比较小时,采用时频迭代的最大似然TOA估计算法比经典TOA估计算法有效地提高了估计精度。

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

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。