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使用该模型可以对通信系统进行建模，是matlab写的，很容易看明白的

基于ARM和Linux的嵌入式远程视频监控系统设计

最小二乘影像匹配，提高影像匹配控制点精度，自己写的，有详细注释文档，并已经过测试，希望对大家有所帮助。

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三种esprit算法的doa估计matlab实现。参考张贤达《通信信号处理》的算法。包括两种普通esprit和TLS_esprit算法。经检查无误。

GPS经纬度转换大地坐标,编制了程序，可输入经纬度直接换算为大地坐标

波形采集、存储与回放系统课程设计报告本设计是设计一款基于单片机STC85C52的波形采集存储与回放控制系统，其中单片机是整个控制系统的核心，结合AT24C04存储及PDF8591芯片A/D数据采集模块，可靠地实现对一路外部信号进行采集与存储。系统硬件可以分为模拟部分和数字部分。模拟电路主要包括按键电路、单片机的外围基本模块及A/D模块、D/A模块。数字部分主要由单片机STC85C52实现与AT24C04，用于数据的存储、传输和信号处理等。

Unwrap by changing deltas between values to 2*pi complement. Unwrap radian phase phase by changing absolute jumps greater than discont to their 2*pi complement along the given axis.

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险