EMD实现的MATLAB代码

研究了三角形表面模型的布尔运算。传统的CSG 算法是基于基本实体的布尔运算进行的，对于由三角形或多边形描述的表面模型的复杂模型运算则十分困难。通过构建模型的BSP 树，利用BSP 树的空间分割能力，把参与运算的模型分割成两部分，然后，根据交、并、差各种布尔运算，组合分割后的结果，实现了不规则三维模型的布尔运算。

EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

基于单片机脉搏计心率计设计，采用红外对管采集血液冲放频率，利用单片机中断计数，lcd显示数据，记过多人测试决定稳定准确，可以根据不同人调灵敏度！含有源代码，原理图和pcb图，仿真图，参考论文。

为了解决实际线性系统中系统噪声方差和观测噪声方差未知的问题,提出了一种新的卡尔曼滤波自适应算法,利用新息序列的方差, 可以在系统的自身计算过程中逐步估计并校正系统噪声方差和观测噪声方差. 系统模拟显示,估计的系统噪声方差和观测噪声方差均收敛于实际的系统噪声方差和观测噪声方差,而且收敛速度比传统卡尔曼滤波要快

单片机指纹识别系统的实现毕业设计(89s52单片机) 毕业设计1　绪论 21.1指纹识别的历史与发展前景 21.2指纹识别中的基本概念与技术困难 21.3系统总体设计方案和论文结构 32　纹图像处理及特征提取与实现 52.1 方法概述 52.2方向图的计算 62.2.1求点方向图 62.2.2由点方向图求块方向图的算法 62.2.3最小均方估计块方向算法 72.3指纹图像的滤波 82.4基于方向图的动态阀值指纹图像二值化方法 102.5指纹图像的细化算法 122.6特征提取及其后处理 142.6.1特征点的提取 142.6.2假特

5G 3gpp标准文档RRC协议中英文翻译（38331-f60 RRC.docx）

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软件平台VS2010，使用的是MFC+OpenGL，旋转是通过ArcBall实现。左键按下旋转，鼠标滚轮实现缩放，右键平移。

利用PID对系统进行控制，PID控制主要计算其中的反馈系数，反馈系数利用place()进行求解，利用p进行极点配置，计算反馈系数K，进行控制系统的仿真