基于opencv开发的图像处理程序内含直方图计算、线性变换、平滑去噪、锐化、仿射变换、傅里叶变换、分割提取等等功能

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

用C语言实现数字图像处理中的多种操作：如实现图像的灰度变换，图像的中值滤波，线性变换，缩放，平移，旋转，灰度直方图，开运算，闭运算，，膨胀/腐蚀元素的设定等等功能。

总结了大半年，控制系统各种传递函数双线性变换离散化后的递推公式。
相信能帮助大家

分数阶傅里叶变换作为一种线性变换,能够实现线性调频信号检测与分离。
而多项式相位信号在短时间内可以由线性调频信号提供良好的近似,故可以采用短时分数阶傅里叶变换实现多线性调频分量的检测与分离。
对每个短时信号的时频分析进行叠加组合,即得到多个多项式相位信号的时频分析检测。
计算机模拟仿真证明了此方法的有效性。

课程设计的题目：基于MATLAB的语音信号分析及滤波。
课程设计的内容：录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；
画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；
给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；
然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
回放语音信号；
最后，设计一个信号处理系统界面。
课程设计的要求：1.完成语音信号的采集，利用windows自带的录音机或其他软件，录制一段语音，时间在1s以内；
2.进行语音信号的频谱分析;3.进行数字滤波器的设计，滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整,要求用窗函数法和双线性变换法设计以下三种数字滤波器：（1）低通滤波器性能指标Hzfb1000=，Hzfc1200=，最小衰减dBAs100=As10dB=，最大衰减dBAp1=；
（2）高通滤波器性能指标Hzfs4800=，Hzfb5000=，最小衰减dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=（3）带通滤波器性能指标Hzfb12001=，Hzfb30002=，Hzfc10001=，最小衰减Hzfc32002=dBAs100=，最大衰减；
dBAp1=4.对语音信号进行滤波处理;5.对滤波前后的语音信号频谱进行对比，并对设计结果进行独立思考和分析;6.在基本要求的基础上,学生可以根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容,如设计系统人机对话界面。

此文件包含了基于java的图像处理源代码，具体有图像灰度变换、阈值变换、线性变换、伪彩色处理、图像融合、图像合成、内置变换、仿射变换、图像插值、边缘检测、图像分割、hough变换、图像编码、分形演示等等等等，太多了说不完，基本上包含图像处理领域的基本算法实现

《矩阵分析（第3版）》是作者史荣昌、魏丰根据20多年教学实践经历3个版本使用编写而成，主要介绍线性空间和线性变换，λ-矩阵与矩阵的Jordan标准形，矩阵的有理标准形，内积空间、正规矩阵、Hermite矩阵，矩阵分解，范数、序列、级数，矩阵函数，函数矩阵与矩阵微分方程，矩阵广义逆，Kronecker积。
　　本书适合高等院校学生、工学硕士、工程硕士研究生应用。

电子版，有目录。
本教材适用于工学硕士和工程硕士研究生数学基础课——矩阵论．全书共分７章，主要内容为线性空间与线性变换、Ｊｏｒｄａｎ标准形、矩阵分解、矩阵的广义逆、矩阵分析、矩阵的Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积与Ｈａｄａｍａｒｄ积和非负矩阵介绍．为工学硕士研究生的应用研究提供所需的数学工具．为他们的继续学习提供必需的数学基础．

使用Matlab实现直接线性变换，该直接线性变换通常用于相机的检校

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。