使用MATLAB对一幅图像添加椒盐噪声或者高斯噪声。
不调用现成函数，只用到rand产生随机数。
代码非常精简，使用方便，适合新手参考。
核心代码如下：%***添加椒盐噪声***K1=0.2;%多少被污染K2=0.5;%胡椒噪声比例I1=rand(m,n)＜K1;I2=rand(m,n)＜K2;Image(I1&I2)=0;Image(I1&~I2)=255;%***添加高斯噪声:Box-Muller方法***AVG=0;%平均值STD=0.05;%标准差U1=rand(m,n);U2=rand(m,n);X=STD*sqrt(-2*log(U1)).*cos(2*pi*U2)+AVG;Image=double(Image)/255+X;Image=uint8(255*Image);

1．设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
2．假设平稳白噪声X(t)通过如图所示的线性系统，试求互相关函数，并画出其图形。
3．利用matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
(3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。
4．利用matlab程序分别设计一正弦型信号，高斯白噪声信号。
(1)分别分析正弦信号、高斯噪声信号以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分别求（1）中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(3)分别求（1）中的三种信号对应的复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(4)分析、观察（2）中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性。
5．利用matlab程序设计和实现图3.5.2所示的视频信号积累的检测系统，并对系统中每个模块的输入输出信号进行频域、时域分析，并分析相应信号的统计特性。
6．利用Matlab程序分别设计正弦信号、高斯白噪声信号，分析正弦信号、高斯白噪声信号以及这两者的复合信号分别通过以下四种非线性器件前后的功率谱和幅度分布变化：(1)全波平方律器件(2)半波线性律器件(3)单向理想限幅器件(4)平滑限幅器件

仿真六种判决准则，Matlab，要求，噪声为高斯噪声，信号二元多元都行。
画出图，要求能看出判决域变化使判决概率变化。
画出检测模型（相关器和匹配滤波器那块的图）。
还要给出出虚警和检测概率与输入信号的关系，这块应该也是要用图表示。
用图表现出检测性能（性能随着snr变化而变化）里面实现了部分要求，如六种判决准则

、基于MATLAB构构建一个在高斯白噪声信道条件下的QPSK仿真系统，要求仿真结果有：a.基带输入波形及其功率谱密度，解调输出波形及其功率谱密度；
b.QPSK信号及其功率谱密度；
c.QPSK调制解调过程；
d.QPSK信号星座图，高斯噪声曲线；
e.高斯白噪声信道条件下的误码性能以及高斯白噪声的理论曲线，要求所有误码性能曲线在同一坐标比例下绘制2、撰写设计报告

设定：一个房间中两个麦克风，一个放在远处采集房间噪声，一个放在说话人附近采集带噪语音信号，认为两个音频文件的噪声相似。
目标是使用LMS自适应滤波算法来抑制噪声还原语音。
仿真：现给定一录音.mat文件，其中：s是原音频内容；
ref_noise是均值为0，方差为1的高斯噪声；
mixed是叠加上高斯噪声序列；
fs为信号采样率。
要求使用LMS自适应滤波法抑制噪声。

由于苹果收割机器人的工作效率低下，要实现商业化还有很长的路要走。
机器性能和延长的操作时间是提高收割机器人效率的两个研究方面，本研究着眼于延长的操作时间并提出了一种全天候的操作模式。
由于光线，温度，湿度等因素的影响，夜间的工作环境比较复杂，限制了苹果收割机器人的工作效率。
根据某些规则，为辅助光选择了三种不同的人造光源（白炽灯，荧光灯和LED灯），以便可以捕获苹果夜视图像。
此外，通过颜色分析，比较了夜景和自然光图像，以发现夜视图像的颜色特征，并使用直观的视觉和差异图像方法分析了噪声特征。
结果表明，白炽灯是夜间工作的苹果收割机器人的最佳人工辅助灯，苹果夜视图像中包含的噪声类型是高斯噪声与一些盐和胡椒噪声的混合。
该预处理方法可以为后续图像处理提供理论和技术参考。

对同名像点，进行前方交会和多片前方交会；
交会的空间坐标是否与实验的模拟数据的空间坐标一致，以验证算法的正确性；
在像点上添加高斯噪声，再统计与模拟数据的空间坐标的差值，比较前方交会和多片前方交会的计算精度；

音频去噪，去除高斯噪声，效果很好，算法来源：iee论文。
本资源里面有论文，及作者提供的相应matlab代码，以及我为了翻译为c修改后的matlab代码以及c代码，以及详细的版本说明及测试结果。

一块码字经过psk调制，卷积码编码；
引入高斯噪声，最后进行译码和解调得出误块率曲线。

（1）分别用LSB算法和量化水印算法将信息嵌入，在失真度一样的情况下，加入高斯噪声和椒盐噪声，比较提取出来的信息效果。
（2）分别对图像进行DFT、DCT、DWT处理，比较逆变换后的效果。

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。