级间匹配电路—基本要求 其基本任务是使后级微波管输入阻抗与前级微波管输出阻抗匹配，以获得较大增益。在达到级间共轭匹配时应有 Zin = ZT1* Zout = ZT2* 图6-10 放大器的级间匹配电路 由于级间匹配电路是电抗性匹配，它的输入和输出必然同时达到共轭匹配。 如果级间电路是第1级微波管后面的电路，除了增益匹配之外，对它还有两个要求： （1）按低噪声设计，使第2级要有足够低的噪声 （2）要兼顾第1级输入驻波比。

函数1“anisotropic_Directional_derivative_filter.m”用于一组各向异性方向导数滤波器。过滤器的空间支持是[-20,20]×[-20,20]并且取向角均匀分布在区间[0,π]上。 函数2“Canny-detector.m”是对比度均衡配备的Canny检测器和噪声相关的较低阈值。 参考J. Canny, “A computational approach to edge detection,” 函数 3“FOM_measure.m”是边缘图的 Pratt 品质因数。 W. K. Pratt，“数字图像处理”，Wiley Interscience Publications，1978 年。 函数 4 “non_maxima_suppression.m” 用于提取梯度的最大值通过使用图像的两个偏导数来获得图像的大小。 “SMED.m” is the edge detector based on scale multiplication. Refer to P. Bao, L. Zhang, and X-L Wu, “Canny edge detecti

保存语句matlab代码基于噪声数据的数据驱动可达性分析 这个 repo 包含我们两篇论文的代码： 1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “使用矩阵带位体的数据驱动可达性分析”第三届年度动态和控制学习会议 () 2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “来自噪声数据的数据驱动可达性分析”提交给 IEEE Transactions on Automatic Control ( ) 问题陈述 鉴于系统模型未知，我们考虑从噪声数据进行可达性分析的问题。 识别模型是最先进的可达性分析方法的初步步骤。 然而，系统变得越来越复杂，数据变得越来越容易获得。 我们提出了使用矩阵 zonotope 和使用名为约束矩阵 zonotope 的新集合表示的数据驱动可达性分析。 下图总结了我们论文背后的想法。 文件说明 建议的数据驱动可达性分析有两个复杂程度A-文件夹examples-basic下的基本可达性分析B- 使用文件夹 examples-cmz 下的约束矩阵 z

噪声估计分布这是 Ref. 的配套发行版。 纸： O. Laligant、F. Truchetet、E. Fauvet，“数字阶跃模型信号的噪声估计”，IEEE Trans。 图像处理，2013 年 12 月，22(12):5158:67 联系人：olivier.laligant@u-bourgogne.fr 这种分配允许： - 引入新的噪声估计器 (NOLSE)，对各种类型的噪声具有有趣的性能- 在被各种合成噪声破坏的真实图像上测试各种噪声估计器- 使用各种噪声估计器估计图像中的噪声水平结果可用于各种应用。 标题图像示出了图像恢复的示例，其中通过噪声估计器获得恢复方法的参数。 估计量： - 新估算器 NOLSE 的 nolse.m、fnolse.m 类似脚本和函数版本- SI Olsen 的 averageN.m 噪声估计（请参阅 averageN 的帮助） -J.Immerkæ

支持向量机 用于背景噪声分类的支持向量机

经PPM调制的超宽带信号经斯白噪声信道的系统仿真，给出了时域和频域图。MATLAB代码

AAPM TG18测试图是PACS图像质量控制的检测标准，即将发表的中国PACS标准明确要求采用AAPM TG18测试图进行图像质量检测 由于该组图像较多，只好分开上传了，望您耐心逐一下载了

AAPM TG18测试图是PACS图像质量控制的检测标准，即将发表的中国PACS标准明确要求采用AAPM TG18测试图进行噪声测试图,图像质量检测

项目任务书模板： 1.设计题目：基于STM32的智能路口监控系统 2.要论文吗？不要 3.单片机：STM32F103系列 4.传感器：超声波、噪音 5.上位机APP：OneNet平台 6.其他关键字：WIFI，OneNet平台，本地显示，智能信号灯控 7.洞洞板/PCB：洞洞板(要焊接) 8.需要我们做什么和你想要什么，具体一些： ①超声波传感器实时监测：车流量（程序模拟车流量）、车速； ②噪音传感器实时监测：汽车鸣笛噪音； ③将以上三种数据本地LCD屏显示，并通过WIFI模块实时上传至OneNet平台； ④根据路口两个方向的车流量智能控制红绿灯(高峰小时车流量达到1800辆时)。

我们已经生成了一个信号，然后我们生成了一个随机噪声并将其添加到信号中，然后我使用 lms 算法我们尝试消除噪声对信号的影响并使原始信号尽可能恢复纯净