为提高麦克纳姆轮移动平台移动的可靠性和准确性，在分析了麦克纳姆轮全向移动的原理和运动模型的基础上，发现麦克纳姆轮移动平台中如果四个轮子的转速控制不理想或某个轮子打滑，造成了移动平台的移动不稳定。
采用模糊PID控制算法，实现了对麦克纳姆轮的4个轮子的转速精确控制，解决了麦克纳姆移动平台运动的不稳定性和运动方向偏离。
通过MATLAB仿真实验和测试实验表明，模糊PID算法对麦克纳姆移动平台的控制具有很好的鲁棒性。

基于java/jsp技术构建的博客系统，不同于asp、php语言的博客系统，blog4j采用三层架构（展现层、业务层、数据层）、基于WEB2.0相关技术、且支持分布式集群化部署，有着易扩展、高性能等特性，是中大型博客网站的理想博客系统解决方案。

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。

“您的项目进行得怎么样遇到了令人沮丧的变化不确定性还是产品错过了标志点和最终期限MikeCohn清晰明了地展示了如何有效地开发具有高商业价值的软件通过敏捷估计与规划即使环境发生了变化您仍可以将精力专注于真正需要的地方”RickMugridgeRimuResearch有限公司FitforDevelopingSoftware的第一作者“我们是本书所述的敏捷方法的忠实信徒并通过实现和继续采用这些方法获得了许多极其重要的积极影响我向所有希望使自己的软件开发过程更为实际和有效的人极力推荐此书”MarkM．GutrichFast401k公司总裁兼首席执行官为什么传统的指令性规划会失败而敏捷规划会成功；
如何使用故事点或理想日来估计功能的规模以及它们分别适用于哪种情况；
如何以及何时进行重估；
如何同时采用经济和非经济手段确定功能的优先级；
如何将大的功能分解成更小的更易管理的功能；
如何规划迭代周期并对开发小组的初始进度率进行预测；
如何安排具有高不确定性或者进度易受影响的项目的进度；
如何对由多个开发小组合作开发的项目进行评估《敏捷估计与规划》一书为对敏捷项目进行估计与规划提供了权威实际的指导方针在本书中敏捷联盟的共同创始人MikeCohn讨论了敏捷估计与规划的思想并使用现实的例子与案例分析向您详细地展示了如何完成工作本书清晰地阐述了有关的概念并引导读者逐步认识到下列一些问题的答案：我们要构建什么它的规模有多大需要在什么时候完成到那个时候我们到底能完成多少通过这本书您首先会认识到优秀的计划由哪些东西组成接着会了解到如何才能使计划成为敏捷的"＞“您的项目进行得怎么样遇到了令人沮丧的变化不确定性还是产品错过了标志点和最终期限MikeCohn清晰明了地展示了如何有效地开发具有高商业价值的软件通过敏捷估计与规划即使环境发生了变化您仍可以将精力[更多]

通过matlab仿真，将编码通过低通滤波器与升余弦滤波器，比较BER与SNR的关系，并与理想情况比较

该程序实现了基于matlab的canny算子的边缘检测，检测效果十分理想，已经尝试过，并且可以运行。

基于BiLSTM+Attention实现的简单的关系抽取模型，代码效果并不十分理想，代码上传目的是为大家提供基本的实现思路。

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

《乐高EV3机器人设计》是机器人课堂的指导教材,是学校开展机器人教学活动的理想用书。
通过书中的课程活动,学生可以从零基础轻松进入机器人世界,通过动手动脑活动,开拓创新思维。
书中包含16个章节,每章节可进行40分钟至90分钟的活动。
教学活动从认识零件开始,循序渐进地带领学生获得机器人设计与编程技能。
为巩固知识点,本书还配备了《练习册》,引导学生们在动手的过程中记录、思考、归纳,并进行新的设计。

参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术，特别是在处理非平稳信号时，它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件，是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码，可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析，如傅立叶变换，只能对静态信号进行分析，即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而，在实际工程和科学问题中，许多信号的频率成分会随时间变化，这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题，时频分析应运而生，它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支，它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数，可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率，同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中，实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤：1.**数据预处理**：需要对原始信号进行适当的预处理，例如去除噪声、滤波或者归一化，以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**：常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**：对选定的模型进行参数估计，通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化，以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**：根据估计的参数重构信号的时频表示，并使用MATLAB的图像绘制函数（如`imagesc`）进行可视化，以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**：分析重构后的时频图，识别信号的关键特征，如突变点、周期性变化等，然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中，可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本，如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库，你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能，更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践，这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档，理解每一步的作用，以便于将这些知识应用到自己的项目中。

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。