对同类通信辐射源个体识别方法进行了深入的研究，提出了基于局部围线积分双谱的通信辐射源个体识别算法，融合了辐射源调制特征参量作为分类特征向量，采用了基于混合核函数的支持向量机（SVM）实现辐射源个体识别。实验结果表明，该方法具有较高的正确识别率（90%以上），并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题。

H6拓扑能有效抑制共模电流，单极性发波方式能有效抑制共模电流

可化为线性拟合的非线性拟合 有些非线性拟合曲线可以通过适当的变量替换转化为线性曲线，从而用线性拟合进行处理，对于一个实际的曲线拟合问题，一般先按观测值在直角坐标平面上描出散点图，看一看散点的分布同哪类曲线图形接近，然后选用相接近的曲线拟合方程。再通过适当的变量替换转化为线性拟合问题，按线性拟合解出后再还原为原变量所表示的曲线拟合方程。 下表列举了几类经适当变换后化为线性拟合求解的曲线拟合方程及变换关系

算法设计 英文版 非扫描版 Algorithm Design 作者 Jon Kleinberg

针对有界范围内的运动目标进行超视距跟踪时出现的量测不可靠问题，提出一种卡尔曼滤波初值选取方案，对采用三点法求得超出界限的目标初始运动状态进行修正，再将其作为新的滤波初值，这一方法称为投影修正法。对比传统初值确定方法，并结合3种传统非线性卡尔曼滤波算法，分别在目标与观测台的初始距离为600和1000时进行仿真验证。仿真结果显示，与传统方法相比，应用该初值确定方法能在探测距离相对误差为1%，探测角度误差为0.01rad时，明显提高滤波初期收敛速度且滤波精度不下降。此外，研究还发现，在利用投影修正法进行跟踪滤波时，同等条件下选用零值修正，收敛效果更好。

非均匀多通道雷达杂波数据仿真与分析，施小林，程宇峰 ，本文给出了非均匀多通道雷达杂波在几种常见的杂波模型中的计算机仿真方法，方法简单易行。仿真实验表明，采用本文的方法，非均匀

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

非官方的Windows Media Foundation示例 官样都可以和简要概述网页。 2020年9月更新：已在创建了一个新的官方Media Foundation样本存储库。 一组最小的示例应用程序，它们演示了如何使用Microsoft的Windows Media Foundation API的某些部分。 这些样本的最初动机是试图找到一种方法，以通过RTP从编码为H264和/或VP8的网络摄像头流式传输音频和视频，然后在远程目标上进行渲染。 截至2020年1月，MFWebCamRtp样本已用于将H264样本从网络摄像头源流式传输到ffplay。 渲染图 MFAudio-从扬声器上的文件播放音频。 MFAudioCaptureToSAR-在默认音频捕获设备（麦克风）上捕获并在默认音频输出设备（扬声器）上播放。 MFBitmapMftToEVR-对位图字节数组执行颜色转换，然后在增强

Planetside 2 API 追踪器 由社区汇编的 Planetside 2 资源和 API 问题的非官方集合。 人口普查 用于存储过去版本/备份的完整人口普查集合。 每当人口普查发生变化时更新。 地图 0-3 质量的地图 lod 的集合。 标题 全面跟踪所有当前的瓷砖，它们是如何以及何时获得的，以及它们是否仍然可以实现。 武器 社区为所有武器创建了制裁列表，旨在用于统一社区站点/机器人以使用单个列表进行统计计算。 问题 人口普查收集或流 API 有任何问题吗？ 想查看已知的社区问题？ 在此处添加它以进行社区跟踪。 标签分为 Rest API、Streaming API 和 Features。 这些可以具有高、中或低优先级。 Planetside API 服务 使用 Planetside 2 API 的站点和应用程序的集合。 PS2 人口追踪器 PS2警报 PS2-Alerts.io

16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf