2021年各行业人事部门表格协议

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STM32官方应用笔记翻译版。 基于 STMicroelectronics STM32F1 系列、STM32F3 系列和 STM32Lx 系列 Cortex -M3 的微控制器 嵌入了一个 12 位增强型模数转换器，采样速率最高可达 Msamples/s。对于大多数应用，这种分辨率已 经足够，但在某些需要更高精度的情况下，可以采用过采样和抽取输入信号的概念，以节省外部模数转 换器解决方案的使用并降低应用功耗

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相位恢复算法被广泛应用于去除同轴数字全息共轭像。其中，多采样距离相位恢复算法相比于基于单幅全息图的相位恢复算法，尤其是在两幅全息图的重建算法中，重建精度更高且收敛速度更快。针对采样距离和采样间隔对再现物光波前的精度的影响，通过记录不同采样距离的多幅数字全息图，进行相位恢复。通过分析比较再现相位像的标准化均方根误差，得到优化算法的最佳采样距离和采样间隔。结果表明，采样距离在130~160 mm范围内时误差较小，采样距离为150 mm、采样间隔为2 mm时误差最小，仅0.0096。

实现采样率转换的方法有三个： 一是若原模拟信号可以再生，或是已记录下来，那么可重新抽样； 二是将数字信号通过D/A变成模拟信号后，对其经A/D再抽样； 三是发展一套算法，对抽样后的数字信号在“数字域”作采样率转换，以得到新的抽样。 方法一有时不现实，方法二要再一次地受到D/A和A/D量化误差的干扰，方法三相对较为理想。

为提高煤矿井下低照度、大噪声图像的可观测性，提出了一种基于非下采样轮廓波变换的矿井图像增强算法，该方法克服了常规图像增强算法无法兼顾对比度提高与噪声抑制的不足。根据Retinex理论，推导出了低照度含噪声图像的Retinex增强框架，该框架解除了噪声对估计光照图的干扰，并且分离实现了图像的对比度提高和噪声抑制。依据该图像增强框架，首先利用非下采样轮廓波变换将输入图像分解为低频子带系数和高频方向子带系数，解除估计光照图与抑制噪声的耦合;然后在轮廓波变换域，利用R，G，B三个颜色通道的低频子带系数，求出3个低频子带系数的亮通道图像，但该亮通道图像存在细节突变和过低灰度值，不符合光照图缓慢变化的特征，对亮通道图像做进一步的Gamma校正和均值滤波，获得灰度值提高了的平滑光照图估计值;接着在轮廓波变换域，根据阈值函数收缩高频方向子带系数实现噪声抑制;最后，为突显某一频带方向的细节信息和提高整体对比度，将收缩的高频方向子带系数乘以相应的增益完成特定细节加强，再利用细节加强的高频子带系数、低频子带系数和光照图估计值重构出整体对比度提高的增强图像。数值实验表明，该图像增强算法能够有效地实现矿井图像的

级联仿射不变集成 MCMC 采样器。 “MCMC 锤子” gwmcmc 是 Goodman and Wear 2010 Affine 的实现不变集成马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样器。 MCMC采样启用贝叶斯推理。 许多传统 MCMC 采样器的问题是它们对于严重扩展的问题可能收敛缓慢，并且难以优化高维问题的随机游走。 这是 GW 算法真正擅长的地方，因为它是仿射不变的。 它可以在严重缩放的问题上实现更好的收敛。 很多开箱即用更简单，因此它名副其实的MCMC锤。 （此代码使用 Goodman and Wear 算法的级联变体）。 用法： [models,logP]=gwmcmc(minit,logPfuns,mccount,[Parameter,Value,Parameter,Value]); 输入： minit：每个步行者的初始值的 MxW 矩阵合奏。 （M：模型参数的数量。W：步行