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第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

使用MATLAB语言仿真实现OFDM基带信号在频率选择性衰落信道条件下的发送与接收。
仿真系统构成：信号输入（为随机比特流）、OFDM调制、仿真信道传输、OFDM解调、信号输出（可能存在误码的比特率）；
仿真分析内容：根据输入、输出比特流计算不同信噪比条件下的误码率，并绘制曲线。
对调制的要求：OFDM调制的子载波间隔为15KHz，循环前缀长度及子载波数目可调，各子载波使用QPSK调制。
其它要求： 信道采用3GPPTS36.101给出的ETU300Hz多径信道，并在其上叠加一个信噪比可调的白噪声。
在附录中表2.1-1~表2.1-4和表2.2-1给出的ETU300Hz多径信道了参数。
 能够查看并解释从输入到输出沿路各点信号的时域波形和频域特性图；
能够绘制误码率随信噪比变化的曲线。
 设计梳妆或者块状导频并在接收端完成信道估计与补偿，并与没有信道估计情况下的性能进行分析比较。

matlab程序利用等效电磁流计算目标的雷达散射截面，可计算目标表面电流分布

流式计算主要针对unboundeddata（无界数据流）进行实时的计算，将计算结果快速的输出或者修正。
这部分将分为三个小节来介绍。
第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到现在比较成熟的流计算；
第二，为大家简单对比下批处理和流处理的区别；
第三，介绍流式计算里面的关键问题，这是每个优秀的流式计算引擎所必须面临的问题。
上图是2003年到2018年大数据系统的发展史，看看是怎么一步步走到流式计算的。
2003年，Google的MapReduce横空出世，通过经典的Map&Reduce定义和系统容错等保障来方便处理各种大数据。
很快就到了Hadoop，被认为是开源版的MapReduce，带动了整个ap

实时流计算框架Flink从入门，由阿里云flink社区贡献者编写，阐述了Flink的内部结构及运行流程，回答了什么是Flink？Flink能做什么？为什么要使用Flink等问题

BDTC2014中国大数据技术大会超级火爆。
应大家的要求，特别将32位主要演讲专家的PDF收集、整理、分享。
内容涵盖Hadoop、YARN、Spark、HBase、Impala、Tez等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，以及大数据下的可视化、图计算、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，数十家企业的实践经验。
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美国的经典程序sola-vof，现在普通只能找到pdf版。

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。