由于现在默认只有HAL库，网上很多新手的demo都是标准库的，新手移植demo比较麻烦，该资源为stm32F4标准库函数，帮助新手快速入门

此函数对给定矩阵的列进行归一化。 也就是说，它使每列的 l2 范数为 1。

综合分析了几种抗差估计方法理论,从等价权出发,受IGGⅠ方案和IGGⅢ方案的启发,对IGGⅢ方案进行了改化,并通过实例对这种改化方法与其它几种方案的计算结果进行比较,得到较好的抗差结果。

python中对文件、文件夹（文件操作函数）的操作需要涉及到os模块和shutil模块。 得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd() 返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir() 函数用来删除一个文件:os.remove() 删除多个目录：os.removedirs（r“c：\python”） 检验给出的路径是否是一个文件：os.path.isfile() 检验给出的路径是否是一个目录：os.path.isdir() 判断是否是绝对路径：os.path.isabs() 检验给出的路径是否真地存:os.path.exists() 返回一个路径的

FINDCLU 在 2D 像素阵列中找到孤立和聚集的像素。 这些结构的识别通常用于处理像素化探测器中的电离粒子或天体物理学中的 CCD。 - -目的 - - 该函数提供孤立和聚集像素的有序列表。 簇是由相邻像素相邻的集合定义的。 孤立像素是没有邻居的像素。 像素 P(i,j) 的邻居定义为子阵列 P(i-1:i+1, j-1:j+1) 的 8 个像素。 该函数可以快速处理具有大量孤立点和大尺寸簇的大型二维阵列。 - -输入 - - dimx = 像素数组的行数 (int)。 dimy = 像素数组的列数 (int)。 Pos = 所选像素位置索引的二维数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 （见演示脚本） - -输出 - - Sol = 孤立像素位置的有序索引的 2D 数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 Clu = 聚集像素位置的有序索引的二维数

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matlab编写二元函数的计算代码SIGPRO 概要 SIGPRO是一个信号处理功能库，旨在协助听觉研究软件的开发。 当前功能包括随机数生成器，fft，反fft，频率整形（滤波）和采样率转换。 提供了有限的支持来加载和保存MATLAB（版本4）二进制（MAT）文件。 程式码范例 // Butterworth filter sp_butter(b, a, no, wn, ft); // filter coefficients sp_filter(b, nc, a, nc, x, y, np); // impulse response 动机 为C程序提供MATLAB中可用的基本信号处理功能。 安装 从下载repo。 提供了Makefile，用于在Linux，MacOS或MinGW命令行上构建测试程序。 VS9文件夹中提供了一个解决方案文件，用于在Visual Studio下进行构建。 API参考 有关API的说明，请参见《用户手册》中的。 测验 提供了测试程序来演示库中包含的功能的若干功能： tst_afd - test analog-filter design tst_cpx - tes

三维函数作图大师 .

现有的有序多重数字签名方案都使用了Hash函数和消息冗余函数，这必将承受由Hash函数和消息冗余函数带来的安全威胁。首先指出了施方案（文献[1]）中存在的安全性问题，随后利用椭圆曲线密码算法设计了一个新的有序多重数字签名方案，该方案不使用Hash函数和消息冗余函数，减少了这方面所带来的安全威胁;取消了施方案里的签名中心，避免了该签名中心的参与导致计算瓶颈的产生;所有消息均公开，签名者可以共同通过验证来发现伪签名和成员内部的欺诈行为。该文方案能够克服施方案的安全问题，并且计算量小，结构简单，具有一定的实用价值。

泽尼克多项式在单位圆上是正交的，常用于光学中的相位像差。 使用 zernike_fcn3.m 生成 Zernike 多项式。 输入包括所需多项式的向量； 这些不必是连续的。 可能的多项式排序包括： 'noll' = Bob Noll 的原始订购'边缘' = 大学。 亚利桑那泽尼克集'original'= zernfun.m 的原始顺序'default' = '边缘' (UofA) 集 + 更多项zernike_fcn3.m 进行一致性检查，为特定排序选择合适的 m & n 值，然后调用 zernfun.m 生成多项式。 使用 zernike_coeffs3.m 将 Zernike 多项式拟合到输入函数。 由于 zernike_coeffs3.m 调用了 zernike_fcn3.m，所以这些文件之间会自动保持一致，与之前的一些函数不同。