运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.

GPRS,蓝牙，超外差等通信的代码，硬件电路

背景差分法MATLAB实现.doc

FPGA实现差错控制编码技术，一篇值得看的论文，值得看。

Matlab 求解偏微分的代码Heat 和 Black-Scholes 偏微分方程的有限差分法的 MATLAB 和 Python 实现 这些代码实现了有限差分法的数值方法来求解 Heat PDE 和 Black-Scholes PDE。 具体而言，Black-Scholes PDE 的代码旨在为普通期权定价，例如欧洲和美国的看涨和看跌期权。 该算法在 Python 和 MATLAB 中实现，Python 代码属于面向对象学科，使用 Numpy 处理矩阵。 此外，Python 和 MATLAB 代码都允许用户编写自己的函数，将其放入代码中以设置有限差分网格的边界条件。 该代码提供了示例用户生成函数，用于为 Python 代码和 MATLAB 代码设置边界条件。 Python 对象还在 Python 类中实现了特殊方法，以使其可切片（ __getitem__() ）和可打印（ __repr__() ） 请在 README.pdf 文件中找到详细的数学解释，因为 Github 不支持 Latex 公式。 作者：鲁瑞南 参考： [1]Brandimarte P. 金融经济学中的数值方法：基于M

Author(s): Noor H. Awad & Mostafa Z. Ali Paper：Ensemble Sinusoidal Differential Covariance Matrix Adaptation with Euclidean Neighborhood for Solving CEC2017 Benchmark Problems

在回顾了SPH无滑移边界条件施加方法的基础上, 针对Ellero等人提出的无滑移边界处理方法, 结合两次导数求解粘性项, 分析了利用Poiseuille流模型施加这种方法时会遇到的不稳定问题, 包括数值误差引起的不稳定问题和边界粒子场变量更新方式引起的不稳定问题, 提出了相应的解决方案并对其方法进行了一定的改进, 获得了更加精确的计算结果。最后尝试了一种与改进边界处理方法等效的方法, 并利用Poiseuille流模型进行了验证。

DPCDPCAB.mdl

针对电离层残差法探测和修复周跳的多值性问题，基于实测数据分析了使用相位减伪距法和载波相位变化率法解决问题的可行性、方法、步骤及效果。研究表明，这两种联合算法都能正确地探测和修复周跳，且具有简单有效的特点。

matlab均方误差的代码ECSE610无线通信-课程项目 摘要-Massive-MIMO方法已广为流行，它通过减少衰落信道中的统计波动来提高基于信道硬化现象的通信数据速率。 但是，如果不考虑传统的iid Rayleigh信道，则会出现复杂情况。 测试了Massive-MIMO OFDM系统，比较了针对匹配滤波器，零强迫和最小均方误差线性检测方案的瑞利，里奇安和相关信道模型的最小二乘方信道估计。 将16、64和128-QAM与50、100、200和300个接收天线的50个单发射机天线的Mass-MIMO信道上的64、256和1024 OFDM子载波进行比较。 结果表明，大规模MIMO线性检测方法在较高的OFDM子载波上具有显着的性能改善，但在Rician和Correlation模型中难以克服性能提升。 该项目提供了一个很好的MATLAB代码教程，用于在无线下行链路系统中执行Massive-MIMO-OFDM信道建模，最小二乘信道估计和MIMO检测。