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原创 PointNet++论文复现（三）【抽象层定义、分类模型 代码详解】

PointNet++代码复现讲解

2024-03-28 12:32:30 1505

原创 [矩阵分析] 二、酉空间和酉变换

酉空间（Unitary space）和欧氏空间（Euclidean space）是数学中两种重要的线性空间，它们在多个领域，如物理学、工程学和计算机科学中都有广泛应用。

2024-03-27 13:33:50 3469 2

原创 4D 毫米波雷达前景

4D毫米波雷达是指一种高级的雷达系统，它能够提供三维空间信息（即长度、宽度、高度）和第四维度——目标对象的速度。这种雷达利用毫米波频段的电磁波进行通信，该频段提供了更高的分辨率和探测能力。4D毫米波雷达广泛应用于汽车、航空、天气预测、军事和安全等领域。

2024-03-26 09:09:07 1471

原创 希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）详解

希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种用于分析非线性和非平稳时间序列的方法。这种方法是由NASA的黄锷华教授在1998年提出的。HHT由两个主要步骤组成：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和希尔伯特谱分析（Hilbert Spectral Analysis, HSA）。

2024-03-25 12:00:02 7875 1

原创 PointNet++论文复现（二）【最远点采样-球查询-采样和分组 代码详解】

PointNet++论文复现（二）【最远点采样-球查询-采样和分组 代码详解】

2024-03-24 09:15:16 742 1

原创 [矩阵分析] 一、线性空间与线性变换

线性空间（或称向量空间）和线性变换是线性代数中的核心概念，它们为理解和处理多种数学、物理及工程问题提供了一个强大的框架。

2024-03-23 09:52:35 3626 1

原创 智能新纪元：AI大模型的奥秘与未来

在当前技术革新的浪潮中，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的明星之一。特别是AI大模型的学习和发展，它不仅推动了技术界的边界，还在人类生活和工作的方方面面产生了深远的影响。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。要想深入了解这一领域，研究人员需要具备丰富的数学知识、精湛的编程技能，并对特定领域的业务场景有深刻的理解。本文将探讨AI大模型学习的重要性，它如何通过优化模型结构和算法不断提高效率和准确性，以及这一切如何为我们带来便利。

2024-03-22 12:29:35 1003 1

原创 PointNet++论文复现（一）【PontNet网络模型代码详解 - 分类部分】

PointNet++论文复现（一）【PontNet网络模型代码详解 - 分类部分】

2024-03-22 09:08:59 2077 1

原创 Point Transformer V3: 更简单，更快，更强 详细解读

主题: "更简单，更快，更强大"，v3版本在保持高性能的同时，着重优化了模型的简洁性和计算效率。核心改进:简化设计: v3版本对Point Transformer层进行了简化，减少了模型复杂度，提高了训练和推理速度。效率提升: 引入了新的优化算法和技术，如高效的点采样和特征提取方法，显著提升了处理速度。性能增强: 即便在简化模型结构的同时，v3版本通过更加精细的注意力机制和改进的网络架构，依然实现了在多个3D点云处理任务上的性能提升。

2024-03-22 08:47:49 5356 1

原创 未来编程之路：AI程序员的挑战与机遇

近期，全球首位AI程序员Devin的出场，不禁让我想到了一个有趣的问题：AI程序员会不会抢程序员的饭碗呢？先别着急下结论！虽然AI技术在编程领域越来越广泛，但它真的能完全替代我们程序员吗？

2024-03-21 10:25:22 1572 1

原创 Point Transformer V2: 分组向量注意力和基于分区的池化 超详细解析

​首次提出了群体向量注意力继承了可学习权重编码和多头注意力机制，提出了一种基于分组权值编码层的分组向量注意力。同时引入额外的位置编码乘子来增加位置编码信息。此外，设计了新颖的轻量级的基于分区的池化方法，以实现更好的空间对其和更有效的采样。V2在V1的基础上，改进包括：分组向量注意力、位置编码乘数、基于分区的池化。

2024-03-21 08:33:39 2033 1

原创 DSTFT-STFT 离散短时傅里叶变换-短时傅里叶变换 详细解析

短时傅立叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种分析时变信号频谱特性的方法。它通过将信号分割成较短的时间片段，并对每个时间片段进行傅立叶变换（FT），从而能够观察信号的频率成分是如何随时间变化的。这种方法特别适用于非平稳信号的频谱分析，即那些其统计特性随时间变化的信号。STFT提供了一种在时频域内表达信号的方式，它比传统的傅立叶变换提供了更多关于信号随时间变化的频率信息。

2024-03-20 09:24:50 3545 1

原创 快速傅氏变换（Fast Fourier Transform，FFT）算法基本原理详细解析

快速傅里叶变换（FFT）是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的高效算法。DFT是一种数学技术，用于将一个函数或信号分解成不同频率的成分。FFT广泛应用于信号处理、图像处理、通信系统等领域，因为它能够快速而有效地计算DFT，大大提高了处理速度。

2024-03-19 09:17:03 6041 2

原创 (CVPR) Point Transformer - 详细解读

Point Transformer是一种深度学习模型，专门设计来处理点云数据。点云是3D空间中的一组点，通常用于表示物体的外形或空间的结构。这种数据格式在计算机视觉、自动驾驶汽车、机器人导航等领域非常重要。与其他数据类型（如图像）相比，点云的处理更为复杂，因为它是无序的，并且点与点之间的关系不像像素那样规则。

2024-03-19 08:30:00 3859 3

原创 Point MLP 文章详解

Point MLP关于点云分析的新视角和方法。点云数据因其无规则和无序的结构而难以处理，传统方法主要依赖于探索复杂的局部几何特征提取器，如卷积图或注意力机制。然而，这些方法在推理阶段会产生不利的延迟，且近年来性能已趋于饱和。本文提出了一个纯粹的残差MLP网络，命名为PointMLP，它不依赖于“复杂”的局部几何特征提取器，但仍展现出极具竞争力的性能。

2024-03-18 08:30:00 1779 1

原创 PCA主成分分析-原理详解

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的背景和发展可以追溯到20世纪初，是多元统计分析领域的一个基石。PCA最早由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）在1901年提出，目的是通过数学变换简化复杂数据的维度，同时尽量保留原始数据的重要信息。后来，哈罗德·霍特林（Harold Hotelling）在1933年进一步发展了这一理论。自那以后，PCA成为了多个领域，包括统计学、数据分析、机器学习等领域内一个非常重要和广泛使用的工具。

2024-03-17 08:30:00 3284 1

原创 DBF-数字波束形成（空域滤波）

数字波束形成（Digital Beamforming, 简称DBF）是一种高级的信号处理技术，广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。它通过对来自阵列天线的信号进行精确控制，以实现对信号的方向性发送或接收，从而增强特定方向上的信号接收能力，同时抑制其他方向的干扰。数字波束形成技术可以提供比传统模拟波束形成技术更高的灵活性和性能。

2024-03-16 08:31:11 8849 2

原创 雷达MIMO - 多输入多输出 - 详细解析

多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）技术是一种无线通信技术，通过在发送端和接收端使用多个天线来增加通信系统的容量和效率，同时提高信号的质量和传输速率。MIMO技术能够利用多径传播的特性来实现空间复用，从而大幅提升无线信道的数据吞吐量和系统性能。这种技术在现代无线通信系统中得到了广泛应用，特别是在Wi-Fi（IEEE 802.11n/ac/ax）、蜂窝移动通信（4G LTE、5G）以及其他无线通信标准中。

2024-03-15 09:34:59 3175 1

原创 阵列信号相关处理算法 - 合集

阵列信号处理算法综合介绍

2024-03-15 08:23:14 1525 1

原创 Mamba详细解析

Mamba - 新颖的选择性状态空间模型（无需注意模块和MLP模块）- 通用的序列模型主干。允许状态空间的参数根据输入动态变换，模型根据当前的token选择性传播或遗忘信息。

2024-03-14 09:51:11 4108 1

原创 MUSIC算法 - Multiple Signal Classification - 详解

MUSIC是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征值分解，对应不同特征值的特征向量构成相互正交的信号子空间和噪声空间。大特征值对应的特征向量构成向量子空间，小特征值对应的特征向量构成的是噪声子空间。

2024-03-14 09:24:12 3713 1

原创 Nadaraya-Watson核回归

Nadaraya-Watson核回归是一种非参数估计方法，用于估计条件期望。这种方法属于核平滑技术的一部分，广泛应用于统计学和机器学习中的回归问题。核回归的核心思想是利用核函数来平滑样本点周围的数据，从而对给定点的响应变量的条件期望进行估计。

2024-03-14 08:26:24 1813 2

原创 (CVPR) PointNet++ 深度层次特征学习度量空间中的点集 详细解读 - 附代码

PointNet++ 解决了两个问题：如何生成点集的划分（Partitioning），以及如何通过局部特征学习器（Local Feature Learner）抽象点集或局部特征。

2024-03-13 08:30:00 2440 1

原创 残差连接 residual connection 详解

残差连接是一种强大的网络设计技巧，它通过简单的改进显著提升了深度学习模型的性能和稳定性，特别是在构建深层网络时。在Point Transformer网络中，残差连接的应用同样关键，它帮助模型更有效地处理3D点云数据，提高了模型在复杂三维空间任务中的性能。

2024-03-12 08:36:35 10370 1

原创 空间变换网络 Spatial Transformer Networks-STN 详细解读

空间变换网络（STN）提出了一种神经网络的新颖子结构，能够显著增强网络对于几何变换的鲁棒性。STN通过在传统神经网络架构中嵌入一个可微分的空间变换模块，允许网络自动学习到对输入图像进行最优空间变换的能力。这一过程包含三个关键部分：定位网络（localization network）、网格生成器（grid generator）和采样器（sampler）。定位网络负责预测空间变换的参数；网格生成器根据这些参数创建一个对应变换后的输出图像的坐标网格；采样器则使用这个网格来产生变换后的输出图像。

2024-03-11 09:00:00 7477 2

原创 (CVPR) PointNet：用于3D分类和分割的点集深度学习 - 详细解读

PointNet是一种创新的深度学习架构，专为3D点云数据的分类和分割任务设计。它通过直接从原始点云数据学习，成功解决了3D数据处理中的关键挑战，包括数据的无序性和不同尺度的处理。PointNet的核心是利用对称函数构建的网络，能够从任意顺序的点集中学习到代表性的全局特征。此外，它引入了一个独特的“T-Net”（变换网络），确保对点云进行适当的空间变换，增强了模型对于几何变化的鲁棒性。

2024-03-10 10:51:48 2032 1

原创 farthest point sampling - FPS - 最远点采样详解 - 附代码实现

远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）算法是一种在数据点集中有效选择代表性样本点的方法，广泛应用于计算机图形学、机器学习和点云处理等领域。该算法通过迭代方式选取点集中彼此距离最远的点，确保选出的样本点覆盖范围广泛，有效捕捉到数据集的整体结构特征。FPS算法开始时随机选择一个起始点，然后在每次迭代中，选取到当前已选点集距离最远的点作为新的样本点，直至达到预定的样本数量。此方法不仅提高了数据处理的效率，减少了计算负担，还能在进行点云简化、网格重建、特征提取等操作时，保留重要的几何信

2024-03-10 10:26:35 3337 4

原创 注意力就是你所需的一切 - Transformer 最全详细解读

Transformer 模型自2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出以来，已经彻底改变了序列处理任务，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。这个模型背后的核心思想是“自注意力机制”，它允许模型在处理序列数据时，同时关注序列中的所有位置，这与以往的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）形成对比，后者通常会按顺序或局部地处理信息。本文详细介绍了Transformer的全部流程，并对关键问题进行解读。

2024-03-08 12:43:36 2175 2

感知机-MLP-机器学习算法-MATLAB
【资源介绍】本资源旨在为初学者和中级数据科学爱好者提供一个全面的感知机学习算法教程，包括理论基础、MATLAB实现代码及实例教程。感知机是机器学习中最简单的分类算法之一，适用于二分类问题。它是基于输入特征的线性组合进行预测的线性分类模型，当数据线性可分时，感知机算法能够找到一个分离超平面，以区分两类数据。 【适用读者】数据科学和机器学习领域的初学者；对MATLAB编程感兴趣的研究者和工程师；需要快速掌握感知机算法基础并应用于实际问题解决的专业人士。 【参考资料】《统计学习方法》李航著，该书详细介绍了感知机模型的理论基础和学习算法，是本资源的主要参考书籍。【若有任何问题，请私信博主！看到后将会在第一时间解决！】

2024-03-20

TI 1843数据解析代码（Matlab版本）
本代码库提供了一个用于解析和处理TI 1843传感器数据的示例代码。该解析代码旨在帮助开发者快速理解和转化传感器输出的原始数据，以便进行进一步的数据分析、特征提取或应用集成。 【主要功能】 数据读取：从TI 1843传感器或相关模块接收数据。 格式解析：将原始数据转换成易于理解和处理的格式，如JSON 【支持和贡献】 我们欢迎开发社区的任何形式的贡献，无论是功能建议、代码提交还是问题报告。请通过博客私信我你的建议。 若对代码有任何问题，请思想博主，将在第一时间为你解决！ 欢迎各种学习交流，更多资源请关注博主获取！

2024-03-19

毫米波雷达 CFAR 目标检测代码（MATLAB）
雷达CFAR代码 注释清晰，包含CA、SO、GO CFAR % CFAR检测 1D % 假设回波服从高斯分布 % CA-CFAR GO-CFAR SO-CFAR % 注：仅处理1帧数据 % 输入数据data格式为：ADC_Samplescheng*numChirp_Loop*numRx_MIMO % % InPut： % data：待处理数据 % format：ADC_Samples*numChirp_Loop*numRx_MIMO % 建议相参积累后进行CFAR检测 % Pfa：虚警概率 % GuardCell：保护单元 % TrainCell：参考单元 % 注：保护单元和参考单元需为偶数 % CFARtype：CFAR类型 % type："CACFAR" "GOCFAR" "SOCFAR" % Dis_Dim：处理维度 % Dis_Dim = 1：距离维CFAR %

2024-03-19

贝叶斯估计 BayesEstimation 代码示例
贝叶斯估计BayesEstimation 贝叶斯估计是一种统计方法，它基于贝叶斯定理来估计一个未知参数的概率分布。与频率派统计方法不同，贝叶斯估计不仅考虑了观测数据，还考虑了对参数的先验知识。这种方法的核心思想是将参数视为随机变量，其不确定性可以通过概率分布来描述。 包含实例代码与贝叶斯估计函数 参考书籍：统计学习方法 注释清晰完整 函数使用说明： % 输入： % X：训练数据集 % 注：训练数据集样本为列向量 % Y：类别 % x：实例 % lambda：贝叶斯参数 % 注: lambda=0 => 极大似然估计 % lambda=1 => 拉普拉斯平滑 % % 输出： % y：估计类别 % 注：当存在多个预测类别时，按行输出可能的类别值 % % 注：lambda=0;时，会出现估计的概率值为0的问题，影响到后验概率的计算。

2024-03-18

短时傅里叶 STFT MATLAB学习代码
该资源为MATLAB实现短时傅里叶变换(STFT)及其相关应用。该资源还包括STFT的可视化、瞬时频率计算等高级主题，适合从初学者到进阶用户的不同学习需求。 包含的函数实例： 基础STFT函数：一个简单的STFT MATLAB函数，易于理解和修改。 STFT绘制函数：介绍如何在MATLAB中绘制STFT的结果，包括时间-频率表示和谱图。 瞬时频率计算：展示如何利用STFT结果计算信号的瞬时频率。 多个实例内容：包括不同类型信号（如音频信号、振动信号等）的STFT分析，以及如何解释和利用这些分析结果。 这份资源适合所有对信号处理感兴趣的学生、研究人员和工程师，特别是那些希望通过MATLAB深入了解和应用短时傅里叶变换的人员。无论是信号处理的初学者还是有一定经验的专家，都能从中获益。 有关资源的任何问题，请评论区回复！欢迎所有用户分享自己的疑问、经验和见解，共同促进学习和探索的氛围。无论是遇到具体的编程问题，还是对理论概念有所疑惑，都可以在这里找到帮助和支持。

2024-03-17

音频小波降噪实例（MATLAB）DWT-VoiceAnalysis
音频小波降噪实践指南：DWT_VoiceAnalysis 实战教程 本教程提供了一个实用的音频降噪实例，利用离散小波变换（DWT）技术，有效降低语音信号中的噪声干扰。通过本教程，您将学习如何为音频文件添加高斯白噪声，并使用小波分析技术进行降噪处理，从而提升语音信号的质量。 核心功能介绍： 噪声添加：首先，读取语音文件'ReferAudio.flac'，并在其上叠加指定幅度NoiseAmplitude的高斯白噪声，模拟真实环境下的信号干扰。 小波分解：采用指定的小波WaveName对含噪信号进行level级小波分解，解析信号的频率成分和细节特征，为后续降噪处理提供依据。 多策略降噪：实现并比较四种不同的降噪方法，包括阈值处理和信号重构策略，展示各方法在语音降噪中的应用效果和性能差异。 性能评估：通过计算降噪后语音信号的信噪比（SNR）和均方根误差（RMSE）等指标，客观评价降噪效果，帮助用户选择最合适的降噪策略。 结果输出：将降噪处理后的音频文件保存于AudioFile目录下，方便用户进行进一步分析和比较。 欢迎大家积极探讨与学习，共同提升技能，探索音频处理的更多可能性！

2024-03-16

Matlab-三次样条插值（cubic spline interpolation）函数-注释最详细的代码！
本资源提供了一个使用MATLAB实现的三次样条插值（Cubic Spline Interpolation）的示例代码。三次样条插值是一种在给定数据点集合之间插入平滑曲线的方法，该曲线由一系列三次多项式段组成，每段只在相邻的两个数据点间有效。这种插值方法特别适用于需要通过一组离散数据点生成平滑曲线的情况，广泛应用于数据可视化、信号处理和数值分析等领域。 示例代码详细注释了每一步的执行过程，包括如何使用MATLAB内置函数进行三次样条插值，以及如何手动实现三次样条插值算法，以便于读者深入理解其工作原理和实现细节。此外，代码还具备历程，读者可以通过使用实例来直观展示插值效果并学习子函数的调用。 通过本资源，读者不仅可以快速掌握如何在MATLAB中进行三次样条插值，还能深入了解其背后的数学原理和计算方法，为解决实际问题提供有力工具。 若有问题请随时和博主联系，博主将切身指导！！

2024-03-15

EMD呼吸心跳仿真实例（MATLAB）
EMD呼吸心跳仿真实例（MATLAB） 基于 EMD、CEEMDAN 算法比较的呼吸心跳信号检测实例（去除呼吸旁瓣干扰，测量心跳频率） 比较了EMD与CEEMDAN算法的优劣 呼吸信号旁瓣通过 Sa() 函数旁瓣模拟 流程： 1、仿真心跳呼吸模型，并加入 SNR dB噪声； 2、采用基于小波Stein分层软阈值算法对信号降噪； 3、采用 EMD 模型通过互相关性判断呼吸信号频率，原信号-重构的呼吸信号得到心跳信号； 4、采用CEEMDAN模型通过互相关性判断呼吸信号频率，原信号-重构的呼吸信号得到心跳信号。 结论： HeartBeat_A = 0.3时，EMD算法不能有效检测出心跳信号，CEEMDAN能检测出心跳信号； HeartBeat_A <=0.3时，EMD 与 CEEMDAN均不能检测出心跳信号。 CEEMDAN比EMD效果好 欢迎讨论学习

2023-02-06

多速率滤波器组设计（MATLAB） analysis-filter
多速率滤波器组设计（MATLAB） analysis_filter 包含信号插值、抽取函数 实现常规多速率滤波器组的设计 欢迎讨论学习

2023-02-06

DFT滤波器组（MATLAB） Filter-bank-design
DFT滤波器组（MATLAB） Filter_bank_design 滤波器组实例 输入语音信号并对其进行子波处理 分析滤波器---抽取---信号处理---内插---综合滤波器 欢迎讨论学习

2023-02-06

小波变换（MATLAB）WT
小波变换（MATLAB） WT 包含小波变换以及相应的函数实例 包含四个实例内容，其中三个连续小波变换实例（CWT），一个离散小波变换实例（DWT） 欢迎讨论学习

2023-02-06

功率谱估计（MAATLAB） 经典：Blackman-Tukey、平均周期图(Welch)、多窗口周期图
功率谱估计（MAATLAB） 包含功率谱估计以及相应的函数实例 经典：Blackman-Tukey、平均周期图(Welch)、多窗口周期图 现代：自回归滑动平均模型(autoregressive-moving average,AR-MA) 可做包络曲线拟合 欢迎讨论学习

2023-02-06

EMD算法（MATLAB）经验模态分解采用三次样条插值算法的EMD算法
EMD算法（MATLAB） 经验模态分解 包含EMD分解以及相应的函数实例 采用三次样条插值算法进行包络拟合（函数与EMD算法写在一起） 欢迎讨论学习

2023-02-06

Kd Tree（MATLAB）K近邻法
Kd Tree（MATLAB） K近邻法 包含Kd树生成、KNN查找算法、以及相应的函数实例 Kd tree 生成函数采用方差法与特征序号递增法两种实现 参考书籍：统计学习方法--李航 欢迎讨论学习

2023-02-06

Batch梯度下降算法（MATLAB）
Batch梯度下降算法（MATLAB） 包含函数本身与使用实例。 参考书籍：统计学习方法--李航。 欢迎讨论交流。

2023-02-06

Html 官网界面设计
大学实训期间的课设，以默默官网为原型制作，并在其基础上加以优化。再注册界面编写了部分数据代码。可作为新手入门网站的参考资料。（注释详细，编写规范，无错误）

2020-09-20

基于Linux系统的猜拳小游戏
一个猜拳小游戏，基于Linux操作系统下的小游戏，可参考入门！ 内容注释详细，无错误，一起进步！

2020-09-20

智能小车代码.zip
硬件配置：51单片机（核心板即可）、红外避障若干、超声波测距×1、舵机+云台×1、LED小灯若干、光敏模块×1、红外接收器×1、遥控器×1、循迹模块若干、人体感应若干、电机驱动模块×2、小车主体+马达×4。 本代码适用于自主创新智能小车，本人大学第一个C作品，因此程序质量稍低，但注释详细、逻辑清晰、编写了智能小车所能拥有的及大部分功能（人体感应、避障、遥控模式、自动模式、循迹、自动照明、超声波测距最优路径规划等）。可作为新手入门或者有创作自己DIY小车新手的入门代码，并自行丰富小车外设。由于作品为本人大一刚学完C语言后第一个独立作品，若有不足之处请包含。

2020-04-18

Music player.zip 基于STM32F4 --音乐播放器
基于STM32F4（正点原子系列f407，需自带屏幕）下的音乐盒，内带5首音乐、液晶屏GUI操作界面、三种播放模式（随机、顺序、循环）、播放时自带动画、开机界面等等.. 本人单片机课设，独自编写。程序注释详细、曲库建立完整，可自行添加。代码0错0警告，可直接使用在stm32f4学习板上。通过单片机按钮控制；可作为相关课设参考。

2020-04-18

19电赛作品：电磁炮.zip
基于stm32f4（正点原子f407）的电磁炮设计，使用硬件：摄像头、自作磁绕环炮筒、继电器、电容液晶片（800×480）、4×4矩阵按键、电容1000pf（好像是1000pf，或者1000μf）×20、舵机×2（常用的小舵机会带不动炮台，建议使用稍大舵机）、稳压二极管等.. 作品由于比赛方搬用的时候摄像头损坏导致炮台自动寻找目标失效，因此只获得省一等。精度基本满分（需根据自己炮筒后期调试），炮台采用顶针的方式将塑料导弹打出，此方法为最简单快捷的方法，也可尝试调节通电时间达到金属炮弹弹射。电容电路可百度制作，方法很多，都兼容程序。程序主要完成自动充放电一起屏幕的GUI制作，可通过矩阵按键控制炮台按比赛要求的不同模式发射。代码0错误0警告，本人独立完成，注释详细，各个模块驱动详细，可做参考使用。若有不足之处，请指出 ！（代码本人呕心沥血整整两天时间！希望可以帮助你电赛取得不错成绩！）

2020-04-18

Curriculum Design 基于Matllab--数字水印、图像加密
基于matlab下的数字水印及其加密。数字信号处理课设作品，独自完成，程序注释清晰。程序运行正确无误，附带程序运行说明，可自行更换图片实现图片的加密、解密；图片数字水印添加、提取。通过网上搜集资源、总结后使用了二次加密，水印添加有好几种方法的应用，可自行更换使用。欢迎大家讨论学习，不足之处还请见谅

2020-04-18

基于gtk、sqlite3环境下的GUI，数据库开发（单词软件）.zip
学校实训的作品。一人完成，思路清晰；代码注释详细，有问题可以评论，欢迎各位大佬一起学习！（实训作品，程序无错误，无警告，基于gtk环境的GUI开发，Sqlite3环境的数据库开发）初学作品，软件模型参考 默默背单词 。仅作为学习使用。

2020-04-18

空空如也

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