生物医学数字信号处理，美国Willis编写林家瑞等译，清楚

生物医学光学原理与成像技术，主要是用蒙特卡罗算法追踪光子在生物组织中的轨迹，并进行学术研究。

《信号和通信系统（第3版）》详细介绍信息传输系统方面的内容，包括信号、系统与噪声的基本理论和各种通信系统的基本原理。
全书共分5章，第1章确定性信号分析，第2章随机信号分析，第3章数字通信系统，第4章信号的调制传输，第5章噪声对通信系统的影响。
《信号和通信系统（第3版）》可作为高等院校电子信息工程、电子科学与技术、生物医学工程、计算机科学与技术等专业的教材和教学参考书，也可供相关专业科技工作者参考。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

生物信号和生物医学的图像处理以Matlab为基础的应用程序

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

内容提要本书主要介绍了图象处理和分析的基本原理、典型方法和实用技术。
考虑到图象技术的飞速发展和广泛应用，本书在讲解基本理论的同时还介绍了许多近年来国际上有关的最新研究成果和应用实例。
本书主要包括三大部分。
第一部分（包含第1，2，3章）是图象基础，论述了图象工程的定义，图象技术整体概况和分类以及有关视觉和图象模型，数字图象采集、表达和象素关系，图象的各种基本变换技术等。
第二部分（包含第4，5，6章）论述了图象处理的各重要分支，如图象增强，图象恢复，由投影重建图象和图象压缩编码等基础理论、技术和方法。
第三部分（包含第7，8章和附录A）介绍了图象分析的基本原理和技术，如图象分割、目标表达和描述、特征测量、形态学方法等。
书中还提供了大量例题与习题。
本书可作为信息和信号处理、通信与电子系统、模式识别、生物医学工程等学科大

太赫兹波（THz）是一种介于微波和红外线波之间的电磁波。
由于生物体对THz波的独特响应性，太赫兹波在生物医学领域的应用研究特别是其与生物组织的相互作用成为了研究热点。
该研究旨在探索太赫兹波能否激发光敏剂产生光敏效应。
采用纳焦级宽谱（1~3THz）的脉冲太赫兹光源对光敏剂（PS）血卟啉单甲醚（HMME）照射30min，用DPBF作为单态氧的捕获剂检测单态氧产率。
采用相同的太赫兹光源照射常规培养的HepG2细胞，光学显微镜下观察细胞形态，MTT法检测细胞活性。
PS+THz组单态氧产率显著高于单纯太赫兹波组（21.04%vs.2.39%）；
PS+THz组HepG2细胞形态较对照组略圆，细胞有收缩趋势；
细胞活性检测结果显示，太赫兹波照射后HMME孵育的HepG2细胞的活性降低至81.13%（THz组为99.21%）。
实验结果表明宽谱1~3THz纳焦级太赫兹波可激发光敏剂HMME，激发效率约为20%。

本书是陈后金教授主编的北京市高等教育精品教材立项项目《信号与系统》的配套教材。
本书围绕主磬材的章节结构展开，每章由基本知识与重要公式、学习要求、重点和难点提示、思考题、习题精解5个相互关职的部分组成，突出基本理论、基本概念和基本方法。
习题精解给出了主教材中所有习题的详细解答，并对重点和难点习题附加了分析思路。
书中最后给出近年来北京交通大学的4套硕士研究生入学试题及其详解。
此书可作为电子信息工程、通信工程、信息工程、自动控制工程、生物医学工程、计算机等专业的学生学习信号与系统课程及报考研究生的参考书。
最后自损一下，我真是缺德

在数字图像处理领域《数字图像处理第三版》作为主要教材已有30多年这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的是前两版的发展与延续除保留了前两版的大部分内容外根据读者的反馈作者在13个方面对《数字图像处理第三版》进行了修订新增了400多幅图像200多幅图表及80多道习题融入了近年来数字图像处理领域的重要进展因而《数字图像处理第三版》特色鲜明且与时俱进《数字图像处理第三版》仍分为12章即绪论数字图像基础灰度变换与空间滤波频率域滤波图像复原与重建彩色图像处理小波和多分辨率处理图像压缩形态学图像处理图像分割表示与描述目标识别《数字图像处理第三版》的读者对象主要是从事信号与信息处理通信工程电子科学与技术信息工程自动化计算机科学与技术地球物理生物工程生物医学工程物理化学医学遥感等领域的大学教师和科技工作者研究生大学本科高年级学生及工程技术人员"＞在数字图像处理领域《数字图像处理第三版》作为主要教材已有30多年这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的是前两版的发展与延续除保留了前两版的大部分内容外根据读者的反馈作者在13个方面对《数字图[更多]

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。