在图像处理领域，尤其是针对SAR（合成孔径雷达）图像，滤波是常见的操作，用于去除噪声、增强图像质量或提取特定特征。本压缩包包含的文件涉及到几种不同的滤波算法，包括中值滤波、均值滤波、Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波以及Gamma MAP滤波，这些都是在MATLAB2016a环境下实现的。下面将详细介绍这些滤波方法及其应用。 1. **中值滤波** (`zhongzhi.m`)： 中值滤波是一种非线性的滤波方法，适用于消除椒盐噪声。它通过用像素邻域内的中值替换原始像素值来工作，对边缘保持良好，但可能平滑掉一些细节。 2. **均值滤波**： 均值滤波 (`junzhi.m`) 是一种线性滤波方法，通过对像素邻域内的像素取平均值来平滑图像，适用于高斯噪声的去除。然而，均值滤波可能会模糊图像边缘。 3. **Lee滤波** (`lee2.m`)： Lee滤波是针对SAR图像设计的一种改进的自适应滤波器，它结合了中值滤波和均值滤波的优点，既考虑了像素邻域的局部统计特性，又能较好地保护边缘。 4. **Kuan滤波** (`kuan2.m`)： Kuan滤波器也是为SAR图像设计的，主要针对斑点噪声。它通过估计背景和斑点噪声的统计特性，自适应地选择滤波权重，以达到更好的去噪效果。 5. **Frost滤波** (`frost2.m`)： Frost滤波器是一种基于统计的自适应滤波方法，适用于随机噪声的去除。它利用像素邻域的统计信息，根据像素值的离散程度来调整滤波器的权重。 6. **Gamma MAP滤波** (`gammamap.m`)： Gamma MAP滤波是概率模型下的图像恢复方法，它利用先验知识对图像进行建模，通过优化后验概率分布来恢复图像，适用于同时处理噪声和模糊问题。 在MATLAB2016a环境下，这些滤波算法可以通过编写相应的脚本来实现，通常会涉及到二维卷积、滤波核的定义、自适应阈值等技术。使用这些滤波器时，用户可以根据具体的应用需求和图像特点选择合适的滤波方法，以达到最佳的图像处理效果。 这些滤波算法在SAR图像处理中扮演着重要角色，它们各有优缺点，适用于不同类型的噪声和图像特性。通过比较和组合使用，可以更有效地提升图像质量和分析精度。在实际应用中，用户可能需要对滤波参数进行调整，以适应特定的图像环境和任务要求。

matlab频谱分析代码现实的微结构模拟器（RMS）：3D单元中扩散的蒙特卡洛模拟（CUDA C ++） 第1部分：沿现实白质轴突的扩散时间相关性 该代码实现了最初在中开发的3d蒙特卡​​洛模拟，展示了沿白质轴突的实际轴突形状的功率谱（图1）和沿轴突的扩散率和峰度时间相关性（图2）。 白质轴突是从小鼠大脑的call体中分割出来的，详细信息请参见我们的另一个Github工具箱。 演示1，功率谱：计算沿轴突的实际轴突形状的功率谱（图1，图6和补充图1）。 演示2，人工形状生成：基于现实轴突的人工设计的微几何形状的生成（图2a）。 演示3，模拟：对扩散3d单元几何进行蒙特卡洛斯模拟。 该代码在CUDA C ++中实现，并且您需要Nvidia GPU来运行该代码。 演示4，分析：根据位移累积量计算扩散率和峰度时间依赖性（图2b-h）。 宽脉冲序列和基于渗透率交换的模拟将在另一个存储库中发布。 第2部分：为什么弹性碰撞是最可靠的粒子膜相互作用？ 该代码出于教育目的实现了1d，2d和3d蒙特卡​​罗模拟，附录A和B in中有详细信息，展示了以下两个质膜相互作用引起的偏差：等步长随机跃迁（ERL）和

Create visually appealing and feature-rich applications by using Qt 5 and the C++ language Qt 5, the latest version of Qt, enables you to develop applications with complex user interfaces for multiple targets. It provides you with faster and smarter ways to create modern UIs and applications for multiple platforms. This book will teach you to design and build graphical user interfaces that are functional, appealing, and user-friendly. In the initial part of the book, you will learn what Qt 5 is and what you can do with it. You will explore the Qt Designer, discover the different types of widgets generally used in Qt 5, and then connect your application to the database to perform dynamic operations. Next, you will be introduced to Qt 5 chart which allows you to easily render different types of graphs and charts and incorporate List View Widgets in your application. You will also work with various Qt modules, like QtLocation, QtWebEngine, and the networking module through the course of the book. Finally, we will focus on cross-platform development with QT 5 that enables you to code once and run it everywhere, including mobile platforms. By the end of this book, you will have successfully learned about high-end GUI applications and will be capable of building many more powerful, cross-platform applications. What You Will Learn Implement tools provided by Qt 5 to design a beautiful GUI Understand different types of graphs and charts supported by Qt 5 Create a web browser using the Qt 5 WebEngine module and web view widget Connect to the MySQL database and display data obtained from it onto the Qt 5 GUI Incorporate the Qt 5 multimedia and networking module in your application Develop Google Map-like applications using Qt 5’s location module Discover cross-platform development by exporting the Qt 5 application to different platforms Uncover the secrets behind debugging Qt 5 and C++ applications

项目预算曲线、实际成本曲线、挣值曲线 报告期 超出14000美元，不是4 000美元 实际 成本 挣值 54 000 68 000 64 000

Fluent 蒸发-冷凝模型 Lee模型UDF

非常难得的资源，网上很难下得到了，在此分享给大家，希望对大家学习通信原理有帮助。非常专业的指导书，感觉比Prokis的那本写的要好！

CMOS射频集成电路设计(第二版)_[Thomas H.Lee著]的部分答案

android lee源代码设计资料

编程实现了抑制sar雷达相干斑噪声的精致lee滤波算法

7.1 两通道滤波器组中各信号的关系 第 6.1 节已提及，滤波器组分为分析滤波器组和综合滤波器组。分析滤波器组将 )(nx 分成 M 个子带信号。若 M＝2，则分析滤波器组由一个低通滤波器和一个高通滤波器所组 成，它们把 )(nx 分成了一个低通信号和一个高通信号。我们可依据这两个子带信号所具有 的能量的不同，也即“重要性”的不同而分别给以不同的对待及处理。例如，分别赋以不 同的字长来实现信号的编码及压缩，或是别的处理。处理后的信号经传输后再由综合滤波 器组重建出原信号。由于分析滤波器组将原信号的带宽压缩为 1/M，因此，对每一个子带 信号均可作 M 倍的抽取，从而将抽样率减低 M 倍。这样可减小编码和处理的计算量，同 时，在硬件实现时也可以降低对系统性能的要求，从而降低成本。在综合滤波器组前面， 再作 M 倍的插值，以得到和原信号相同的抽样率。一个两通道滤波器组如图 7.1.1 所示。 图 7.1.1 两通道滤波器组 如果 )()(ˆ nxnx  ，或 )()(ˆ 0 nncxnx  ，式中c 和 0 n 为常数，我们称 )(ˆ nx 是对 )(nx 的“准确重建(Perfect Reconstruction，PR)”。本节首先讨论图 7.1.1 中各信号间的关系，然 后讨论实现准确重建的途径。也即，如何确定 )( 0 zH , )( 1 zH , )( 0 zG 和 )( 1 ZG 才能去除混 叠失真，幅度失真及相位失真。 由图 7.1.1 及第五章关于抽取与插值的输入、输出关系，对图中的分析滤波器组，有： )()()( 00 zHzXzX  ， )()()( 11 zHzXzX  ↓2 H0 (z) ↑2 G0 (z) H1 (z) ↓2 ↑2 G1 (z) )(zX )( 0 zX )( 1 zX )( 0 zV )( 1 zV )( 0 zU )( 1 zU )(ˆ zX