拉曼光谱信号，尤其是生物活体的拉曼信号，由于受到荧光背景噪声的影响，光谱复杂，在很大程度上影响了分析效果。依据荧光背景特点提出了一种基于信号极小极大值自适应缩放的消除荧光背景方法，从峰强与质量分数关系、单光谱与混合光谱关系两个方面验证可行性，并与传统基于多项式拟合基线校正的荧光背景消除方法进行对比，结果表明该方法优于传统方法。为了显示血液在活体小鼠耳朵组织中的二维和三维分布，选用血红蛋白的特征峰1549 cm-1来做拉曼成像，与以往数据处理的方法所得到的图像进行对比，结果表明此方法能够获得较好的拉曼光谱数据，特别是对一些较弱的拉曼特征峰，成像结果更好。

信号与系统课程设计的实验报告 基础题五道 提高题部分为回音消除

针对传统 Retinex 算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点，本文提出一种消除光晕和细节增强的 Multi-scale Retinex（MSR）红外图像增强算法。首先，以局部方差和局部复杂度构造引导滤波的自适应平滑增益，然后，采用改进的引导滤波核函数估计照度分量，在对数域对多尺度 Retinex 数学模型求解，获取消除光晕和细节保持的多尺度反射分量。最后，为进一步增强细节和提升亮度，对反射分量依灰度等级进行自适应增强，并通过偏移调整和Gamma 校正改善图像亮度，得到最终增强图像。实验结果表明，本文算法相对其它的 Retinex 增强算法，可有效地消除光晕现象，突出细节，可获得视觉效果良好的增强结果.

只上传了assets目录，所以小伙伴要安装最新的cocos-creator才能运行，项目里增加了小彩蛋（其实也不算啦），大家可以玩一玩，有红包。

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经典算法——变分模态分解，Variational Mode Decomposition，可用于故障诊断和语音处理，能够自适应地经信号分解为一系列的子信号。

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