2024年电子设计竞赛的举行，标志着电子技术领域又一次高水平的竞技盛事。电子设计竞赛旨在鼓励创新思维，促进电子技术知识的交流与应用，同时也是选拔优秀电子设计人才的重要平台。参赛者将围绕主办方提出的题目进行设计、制作和测试，以求在功能、性能、创新性及实用性等方面取得突破。 竞赛题目的设置往往紧跟电子技术的发展趋势，涵盖广泛的应用领域，如智能硬件、嵌入式系统、物联网技术、人工智能、通信技术、传感器技术、微电子技术等。这些领域的题目设置不仅能考验参赛者的理论基础和实践能力，而且还能激发他们的创新灵感。 为了应对这些挑战，参赛者通常需要做足准备，包括但不限于深入研究相关技术文献、掌握最新的电子设计工具和软件、了解市场和用户需求，以及团队协作和项目管理的能力。此外，参赛者还需要关注可持续发展和绿色环保的设计理念，因为在现代电子设计领域，环境影响和资源效率已成为不可忽视的因素。 随着竞赛的临近，参赛团队需要紧密合作，分工明确，确保在规定时间内完成设计方案的制定、原型的搭建以及性能的测试。在设计方案阶段，团队成员需综合考虑技术可行性、成本预算和项目时间线，以确保最终作品能够在竞赛中脱颖而出。 竞赛的结果不仅取决于最终作品的品质，还包括设计过程的展示和团队的答辩表现。因此，参赛者需要准备充分，以便在面对评委提问时能够清晰地表达设计理念和解决过程中遇到的技术难题。 2024年电子设计竞赛不仅是技术比拼的赛场，也是电子设计领域最新知识和理念的交流平台。通过这样的竞赛，参赛者有机会展示自己的才能，同时也能够学习到同行的先进技术和创新思维，为个人和团队的职业发展奠定坚实的基础。

在NASA-MODIS海洋组提出的二类水体叶绿素a的半分析算法的基础上，使用叶绿素荧光理论对其进行了改进，建立了一个适用于我国的海洋叶绿素浓度反演模型，并选取2003年黄海区域的MODIS数据对算法进行了验证。

### PS技术精要知识点 #### 一、基础知识与技巧概览 PS技术是Photoshop软件应用的核心技能之一，广泛应用于图像处理、平面设计等领域。在实际操作过程中，掌握一定的技巧和方法可以极大地提高工作效率和作品质量。下面将详细介绍几个实用且高效的操作技巧。 #### 二、色彩调整与渲染技巧 **1. 调出照片漂亮的红黄色** - **步骤详解**： - 打开原始图片素材，复制背景图层。 - 去色处理（Ctrl+Shift+U）后，应用高斯模糊效果（模糊>高斯模糊，数值4）。 - 设置图层混合模式为“滤色”，并调整图层不透明度至27%。 - 创建新图层并执行盖印图层命令（Ctrl+Alt+Shift+E），设置混合模式为“颜色”。 - 使用渐变映射调整图层（紫色到橘色），并添加剪贴蒙版（Alt+Ctrl+G）。 - 创建亮度/对比度调整图层，设置参数为-5，-21。 - 创建智能锐化调整图层，使用默认设置，数量46，半径0.8，高斯模糊。 - 创建色阶调整图层，参数为8，1.00，255。 - 创建可选颜色调整图层，调整红色与黄色的具体参数如下： - 红色：+17，-8，+16，0 - 黄色：-54，0，+10，+18 - 白色：-5，0，0，0 通过这一系列精细调整，可以使照片中的红黄色更加鲜明突出，提升整体视觉效果。 **2. 调出怀旧的风景照片** - **步骤详解**： - 打开原图并复制背景图层。 - 曲线调整，数值RGB：109，99。 - 色相/饱和度调整，数值：0，-39，0。 - 色彩平衡调整，数值：0，0，-34。 - 可选颜色调整，中性色：0，0，-20，0。 - 新建图层，填充颜色d7b26c，设置混合模式为“叠加”，不透明度56%。 - 将云彩素材导入图层上方，设置混合模式为“柔光”，擦除非天空部分，盖印图层（Ctrl+Alt+Shift+E）。 - 可选颜色调整，黑色：0，0，-14，-5。 - 新建图层，填充0d1d50，设置混合模式为“排除”，复制一层，填充52%。 - 曲线调整，数值RGB：128，155。 - 色彩平衡调整，数值：+24，+7，-64，填充70%。 - 色阶调整，数值：29，1.00，227，填充58%。 - 可选颜色调整，中性色：+16，+12，-11，+5。 - 盖印图层（Ctrl+Alt+Shift+E），再次进行色彩平衡调整，数值：+24，+7，-64，填充38%。 - 再次盖印图层（Ctrl+Alt+Shift+E），设置不透明度46%，填充48%。 - 合并可见图层并进行锐化处理。 这一系列步骤可以帮助用户实现一种复古怀旧的风格，特别适用于风景类图片的处理。 **3. 年轻化处理出人物的细嫩肌肤** - **步骤详解**： - 复制背景层，应用高斯模糊（半径设为10）。 - 设置混合模式为“颜色”，并通过混合选项取消R与G的高级通道。 - 利用曲线调整平衡色彩形象。 - 新建图层，使用修复刷工具（J），选择“对所有图层取样”，去除大的雀斑或污点。 - 盖印所有图层（Ctrl+Shift+Alt+E），勾选出皮肤部分，注意保留眼睛、眉毛、嘴唇等部位。 - 应用高斯模糊（半径为20），设置层的透明度为75%。 - 复制上一步的图层，应用高反差保留（半径为4），混合模式为“线性光”，不透明度为40%。 此方法有助于提升人物皮肤质感，达到年轻化的效果，特别适用于人像照片的后期处理。 **4. 制作《魔幻》海报** - **步骤详解**： - 打开原图，复制对比度最大的蓝色通道。 - 通过色阶加大对比度，使石头部分具有层次感。 - 将调整好的蓝色通道副本复制到图层中，并为其添加深橙色。 - 复制底图的红色通道到图层，用蒙版去除天空和石头部分，保留草地，并添加色彩。 - 加入素材闪电球的红色通道，设置图层混合模式为“叠加”，调整位置和大小，制作成光源，并使用径向放射模糊滤镜处理。 - 复制底图的红色通道，加大对比度，提取草地高光部分，并填充白色，设置混合模式为“叠加”，使用蒙版去除天空部分的白色。 - 选取天空区域，添加曲线和色相/饱和度调整层，根据个人喜好调整色彩和饱和度。 - 最后加入一些海报元素，如文字、图形等，使海报看起来更加真实。 这一系列步骤可以帮助用户创建出具有魔幻风格的海报，适用于多种创意设计场景。 **5. 海边滩涂处理** - **步骤详解**： - 打开原图，新建图层，盖印可见图层。 - 进入通道，复制对比较强的绿色通道。 - 加大对比度，使用画笔工具（叠加模式）提取选区。 以上步骤可以帮助用户更好地处理海边滩涂的照片，增强细节表现力。 #### 三、总结 通过对上述几个案例的学习，我们可以发现，PS技术的应用不仅仅局限于简单的图片编辑，更多的是通过一系列精心设计的操作流程，达到特定的艺术效果。无论是调整照片的色彩，还是制作复杂的海报，都需要用户具备扎实的基本功以及对各种工具和命令的熟练掌握。希望以上的技巧能够帮助大家在日常工作中更加游刃有余地运用Photoshop软件，创作出更多高质量的作品。

2023年DSP语音识别实验报告.doc

在对称a稳定分布噪声的假设下，现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向(DOA)估计. 为了解决这一问题，基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想，结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法，实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计仿真实验验证了该方法的有效性 ### 冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计 #### 摘要与背景 本文讨论了在对称α稳定分布噪声环境中，如何有效地进行均匀圆阵相干信源的波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计。在这样的噪声环境下，传统的基于共变系数（Robust Covariance, ROC）和分数低阶矩（Fractional Lower Order Moments, FLOM）的MUSIC算法无法有效应用。为此，提出了两种新的算法：基于共变系数的模式空间平滑算法（ROC-MODESPACE-SS）和基于分数低阶矩矩阵的模式空间平滑算法（FLOM-MODESPACE-SS）。这两种算法通过结合模式空间变换算法和空间平滑算法的思想来解决相干信源的DOA估计问题，并且在冲击噪声背景下实现了有效的估计。 #### 关键概念解释 1. **冲击噪声**：冲击噪声是指那些具有非高斯分布特性的噪声，通常在实际环境中更为常见，例如大气噪声、海杂波噪声和无线信道噪声等。这类噪声的特点是峰值较高，且可以用对称α稳定分布来建模。 2. **对称α稳定分布**：这是一种特殊的概率分布函数，其中α表示分布的特征指数。在α稳定分布中，只有当α=2时才对应于高斯分布，其他情况下，分布会表现出更重的尾部，即更高的峰值和更频繁的极端值。 3. **MUSIC算法**：Multiple Signal Classification（MUSIC）是一种经典的子空间估计方法，被广泛用于信号处理中进行DOA估计。它通过构造信号和噪声的子空间来区分它们，并利用这些子空间的信息来估计信号的方向。 4. **ROC-MUSIC**与**FLOM-MUSIC**：这是两种改进的MUSIC算法，旨在提高在非高斯噪声环境下的性能。ROC-MUSIC基于共变系数，而FLOM-MUSIC则基于分数低阶矩矩阵来构造信号子空间。 5. **模式空间变换算法**与**空间平滑算法**：这两种算法都是用来处理相干信源问题的技术。模式空间变换算法通过将阵元空间变换到相位模式空间来解决相干问题；空间平滑算法则通过虚拟阵列技术减少信源之间的相关性。 #### 方法介绍 - **ROC-MODESPACE-SS**：此算法首先采用空间平滑技术来减少相干信源的影响，然后通过模式空间变换将原始数据转换到相位模式空间，在这个空间里利用ROC-MUSIC算法来进行DOA估计。 - **FLOM-MODESPACE-SS**：与ROC-MODESPACE-SS类似，此算法也采用了空间平滑和模式空间变换技术，但最后使用的是FLOM-MUSIC算法来进行DOA估计。 #### 实验验证 为了验证提出的两种算法的有效性，文中进行了仿真实验。实验结果表明，相较于传统算法，新提出的ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS算法在冲击噪声背景下能更准确地估计相干信源的DOA，尤其是在高相干度和低信噪比的情况下表现更加突出。 #### 结论 本文针对冲击噪声背景下的均匀圆阵相干信源DOA估计问题，提出了两种新的算法：ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS。这两种算法通过结合空间平滑技术和模式空间变换技术，有效地解决了相干信源DOA估计的问题，并且在实验中展示了良好的性能。这对于在复杂噪声环境下提高阵列信号处理系统的性能具有重要意义。

介绍了Alpha稳定分布和其分数低阶矩(FLOM),设计了一种用于2-D波达方向(DOA)估计的阵列配置,并基于相 控分数低阶矩(PFLOM)提出了2-DDOA算法。由接收信号的PFLOM协方差矩阵得到有用信号的PFLOM协方差矩阵,对其进行特征值分解,并利用最小二乘或总体最小二乘方法就可得到DOA。最后,比较了基于传统协方差、符号协方差、FLOM和PFLOM的旋转不变技术估计信号参数算法。仿真结果表明,该算法具有鲁棒性和较小的角度估计偏差及均方误差。

2019年B题：天文导航中的星图识别1 【知识点解析】 天文导航是一种利用天体的已知位置和运动规律来确定航行体位置的技术，尤其适用于航天器，因为它具有自主性、抗干扰性和高精度。恒星在天文导航中扮演关键角色，被视为理想的点光源，其坐标通过赤经和赤纬描述。 星敏感器是天文导航的核心，它通过观测恒星来确定航行体的姿态。星图识别是星敏感器技术的关键步骤，包括图像采集、特征提取和匹配识别。星表是识别的基础，包含恒星的位置、亮度等信息。附件2提供了一个简易星表，包含部分恒星的赤经、赤纬和星等。 问题1主要涉及星敏感器坐标系、图像坐标系和天球坐标系之间的转换： (1) 给定恒星在天球坐标系的位置（赤经、赤纬），以及星敏感器中星像点的位置，可以建立数学模型求解星敏感器坐标系中的点与天球坐标系中对应恒星的关系。具体算法可能涉及几何变换和坐标系转换。 (2) 如果不使用星敏感器坐标系的信息，可以通过星像点在图像坐标系的位置，结合光学系统特性，反推天球坐标系中恒星的位置。这可能需要解决一个非线性优化问题，如最小二乘法或迭代算法。 (3) 提高解算精度通常需要选取几何分布广泛的三颗星，避免共线或共面情况。误差分析涉及观测噪声、光学系统误差以及坐标转换的精度。 问题2聚焦于星图识别的特征提取和算法设计： 传统的星图识别依赖于恒星间的角距，这种方法简单但存储需求大，实时性和识别率有限。为了改进，可以提取更复杂的特征，比如星点的亮度分布、形状、邻近星点关系等。根据附件2的星表信息，可以构建特征向量，并设计匹配算法。对于附件3的8幅星图，算法应能准确识别每颗星对应的星表编号。性能评估包括识别速度、误匹配率和正确率等指标。 此题涵盖了天文学、数学（坐标转换、非线性优化）、计算机视觉（特征提取、图像处理）和星敏感器技术等多个领域，要求参赛者具备跨学科的知识和解决问题的能力。

vos 2.1.2.0完美注册机2015年

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包含：国能发电力〔2023〕20号 20KV及以下配电网工程建设预算编制与计算规定1册 (2022版)20kV及以下配电网工程概算定额5册 (2022版)20kV及以下配电网工程预算定额6册 2022版20kV及以下配电网工程预算+概算定额Excel版8册