老师布置的作业，对自己的自拍照进行二级小波重构与分解，并且对图像加高斯噪声、去燥

适合cs初学者

Matlab程序以及注释介绍小波包的分解与重构，通俗易懂

目前异构加速器的实现主要借助于专用集成电路（ASIC）、图形处理单元（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）等异构计算部件。在上述几种典型的异构体系结构中，基于FPGA和CGRA等可重构体系结构的异构加速器具有以下两个优点： 第一，FPGA和CGRA等结构内部包含大量可配置的逻辑电路，能够满足特定应用的高性能和低功耗的运行要求，从而获得较高的效能比。 第二，由于目前新型应用的种类多样、迭代速度快，而采用ASIC进行加速器设计的周期又比较长，与之相比，采用FPGA和CGRA等可重构体系结构能够快速实现原型系统，并能够根据应用和算法的迭代进行演化，具有良好的定制性和可重构特性。 近年来，在体系结构的顶级国际会议上，涌现了一批以可重构体系结构为基础的异构加速器工作，成为学术界的研究热点。与此同时，基于FPGA的加速器平台也成为工业界关注的关键技术之一，国际知名的公司如Intel、微软等都将可重构计算加速器作为构建下一代异构加速器的重要平台，将其广泛应用于数据中心和嵌入式设备中。 为了更好的回顾近年来的可重构计算加速器相关工作，报告将以最近的可重构计算加速器体系结构以及算法应用等高

基于MATLAB个人编写的EMD分解及信号重构例子，显示hilbert谱分析图像、各级分解结果，并显示重构误差。

该文档给工程师提供非常好的代码重构指南，来指导工程师为什么，怎样进行代码重构

20210506-国泰君安-建材行业玻纤系列专题之四：从“周期”到“成长”，玻纤之研究视角重构.pdf

用小波对提取的excel表格中的数据进行小波分解，然后重构，加入随机噪声，用小波去除噪声

信号稀疏重构的omp算法，内含有三个不错的omp算法的Matlab代码。

首先，本文建立了两步轨迹重构算法。⑴运用小波变换和物理约束有效地识别出 NGSIM 车辆轨迹中的两类异常值，并分别用拉格朗日 5 次多项式和 3 次多项式对两类异常值进行重新估计。⑵然后再用卡尔曼滤波对轨迹中的测量误差进行滤波处理，以减少噪声的影响。以车辆编号为 1882 的轨迹为例，对该算法进行验证，结果表明该算法应用性良好。然后，将该算法应用到整个 NGSIM 车辆轨迹数据库中，对 1942 辆小汽车的纵向轨迹和横向轨迹进行重构。 其次，提取换道轨迹。从重构后的 NGSIM 车辆轨迹数据库中提取自由换道和强制换道轨迹，并运用 K 均值聚类法，有效的识别出 4 种换道失败的轨迹：由目标车道返回本车道；长时间骑线行驶；左右窜道；车道编号记录错误。最终，本文提取有效且成功的自由换道轨迹和强制换道轨迹 119 条和 45 条。 最后，换道行为特性研究。按照换道类型和换道方向，本文研究了换道时间分布和横向换道轨迹的拟合。在换道时间方面，本文建立基于规则的换道时间提取方法，并针对两种特殊情况做出了相应的约束，系统的分析了自由换道和强制换道、向左换道和向右换道的时间分布。在横向轨迹拟合方面，本文以平均绝对误差（MAE ）、平均平方根误差（RMSE）和平均相对平方根误差（RMSRE）为指标，探索多项式拟合。研究表明，向左、向右自由换道的横向轨迹和向右强制换道的横向轨迹适宜用 5 次多项式拟合；向左强制换道的横向轨迹以 4 次多项式拟合为宜。