为有效解决跳频信号的检测问题,根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性,提出一种基于功率谱对消的跳频信号检测算法。
该算法可在无需已知先验知识的条件下,对较低信噪比的跳频信号进行盲检测。
通过仿真分析表明,该算法在信噪比为10dB的条件下,可获得功率对消比为-34dB的检测效果;在较大接收信噪比、较多分段数和切比雪夫函数窗条件下,该算法具有较高的检测性能。
此外,在跳频信号和定频信号发生频率碰撞时,该算法仍能实现对跳频信号的检测,更加适合于现代战场的复杂电磁环境。

基于matlab的八个方向sobel图像边缘检测算法，希望能给大家带来帮助。

实时坏点检测算法和基于梯度的坏点修复算法

本文首先介绍了摄像机标定原理及图像预处理算法。
其次详细阐述了基于纹理特征的道路检测算法，主要包括Gabor滤波器纹理提取，道路消失点估计和道路区域分割。

无线通信MIMO中STBC的matlab仿真。
天线数为2x2或2x1，参数可调。
瑞利衰落信道。
BPSK、QPSK、QAM16可调。
接收端检测算法是MMSE。
曲线是BER-SNR和SER-SNR。

针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题（即对复数类型的数据检测效果不好），该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。
该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换，将SAR图像从空间域变换到频率域。
快速傅里叶变换对数据类型要求较低，只要求数据是离散的，并且运行效率更高。

该游戏由本人独立开发，基于Qt框架，使用链表作为贪吃蛇的数据结构，碰撞检测算法和自动寻路算法的设计以及游戏关卡的实现均为本人独立完成。

这个压缩包里是关于MATLAB信号仿真算法的仿真代码，对在MATLAB中做信号检测的同志有一定的帮助，里面还有一部分运行完成的结果图

提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。
利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。

Writtenbyanexpertinthegameindustry,ChristerEricson'snewbookisacomprehensiveguidetothecomponentsofefficientreal-timecollisiondetectionsystems.Thebookprovidesthetoolsandknow-howneededtoimplementindustrial-strengthcollisiondetectionforthehighlydetaileddynamicenvironmentsofapplicationssuchas3Dgames,virtualrealityapplications,andphysicalsimulators.Ofthemanytopicscovered,akeyfocusisonspatialandobjectpartitioningthroughawidevarietyofgrids,trees,andsortingmethods.Theauthoralsopresentsalargecollectionofintersectionanddistancetestsforbothsimpleandcomplexgeometricshapes.SectionsonvectorandmatrixalgebraprovidethebackgroundforadvancedtopicssuchasVoronoiregions,Minkowskisums,andlinearandquadraticprogramming.Ofutmostimportancetoprogrammersbutrarelydiscussedinthismuchdetailinotherbooksarethechapterscoveringnumericalandgeometricrobustness,bothessentialtopicsforcollisiondetectionsystems.Alsouniquearethechaptersdiscussinghowgraphicshardwarecanassistincollisiondetectioncomputationsandonadvancedoptimizationformoderncomputerarchitectures.Allinall,thiscomprehensivebookwillbecometheindustrystandardforyearstocome.

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。