内容简介：脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。
《脑电信号分析方法及其应用》共7章。
第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。
第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；
第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；
第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。
全书的最后两章是实例部分。
第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。
第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。
《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识方法。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。

天津大学张琪昌等著附录程序

混沌理论的C言语，MATLAB实现，有详细的说明文档，解释混沌理论，并说明实现细则，及混沌理论的使用场合

随着互联网技术的高速发展,越来越多的数据将通过互联网进行传递,目前互联网已成为了最大的信息承载体,显然互联网已经给我们的日常工作和生活带来了诸多方便但是互联网作为一个开放式的交流平台,信息容易遭到非授权用户的攻击,因此信息传递的安全性越来越遭到人们的关注。
如果不能保障信息的安全传递,信息泄露将会极大地困扰着我们,因此,能否保障信息安全势必将成为制约互联网进一步发展的一个重要因素。
数字图像因为直观性的特点,使图像成为人类数据存储的主要方式。
但是数字图像与文本数据不同,其具有的数据量比较大,因此若用传统的文本加密的方法对图像进行加密,比如DES、3DES,实时性将会变得很差,不利于图像的实时传递。
本课题主要研究的是基于混沌理论及空域变换的数字图像加密算法,在对传统的算法研究基础上,应用改进的一维Logistic混沌序列,生成置乱序列及置换序列,并采用了置乱加密与置换加密相结合的方式实现了对数字图像的加密。
本文首先www.youzhiessay.com介绍了密码学的基本概念及组成,阐述了密码编码学与密码分析学的经典算法,并简单介绍了混沌理论的起源、发展及现代混沌理论的定义,着重介绍了本文算法中应用到的混沌序列---NCA混沌序列及Arnold空域变换,并指出了NCA混沌序列所具有的优点及缺点。
然后介绍了针对近年来高分辨率图像越来越多的特点,采用了对不同类型的高分辨率图像采取不同的加密算法,总结出了两种加密算法即图像的全部加密(算法1)及图像的局部加密(算法2)。
在上述两种算法中都采用了先像素值置换加密后图像置乱加密的加密顺序,两个算法采用了相同的像素值置换算法,不同点在于当进行图像置乱时,算法1中采用了基于NCA的图像分块置乱算法,在算法2中采用了基于Arnold空域www.hudonglunwen.com变换的图像分块置乱算法；
在生成像素值置换序列时,采用了截取48位有效数字的方法替代了原有的截取15位有效数字的方法生成置换序列,仿真结果表明,改进后的方法在实时性、自相关性以及分布特性方面都有了明显的改进。
图像的加密算法与解密算法的密钥是样的,又提出了将混沌序列及空域变换的初值用RSA算法进行加密,防止密钥在互联网中传递时遭到非授权用户的窃取。
最后,借助MATLAB平台,论文网kuailelunwen.com，对算法中用到的置换乱序列及换序列进行了仿真验证,并用算法1和算法2对不同的高分辨率图像进行了加密,然后对加密后的图像进行了灰度直方图、自相关性、初值敏感性及自相关性等方面的分析,分析结果表明,本文的加密算法在保证实时性的前提下,有着良好的加密效果

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。