multi-channel filtering

The multi-channel filter bank is an essential tool in signal processing, offering a range of applications across various domains. Here, we provide a MATLAB implementation of a multi-channel filter bank that can be downloaded for those interested in exploring or adapting this functionality. Program F

SUI MIMO channel 的 MATLAB 实现，附有说明文档。

MATLAB 的 Kaiser 窗口用于设计 滤波器，可以有效减少频域泄漏。通过调整 beta 参数，可以控制窗函数的主瓣宽度和旁瓣衰减，从而优化 滤波效果。

本实验通过MATLAB函数对图像加入模拟噪声，并利用MATLAB自带函数进行图像滤波。实验中实现了Sobel算子进行图像边缘提取，并通过自编程实现Laplacian锐化增强。此外，还利用模糊处理改变图像的灰度值，达到灰度增强的效果。

探讨了Apache Flume中的关键组件Channel和Sink，以及它们在数据流动中的作用。Flume通过不同类型的Channel如Memory Channel和File Channel实现数据的中转和持久化存储，以保证数据安全性和流畅性。同时介绍了多种Sink配置，如Logger Sink、File Roll Sink和HDFS Sink，它们分别用于控制台输出、文件系统存储和HDFS上的数据写入。Flume的这些组件为大规模日志数据的高效收集和处理提供了重要支持。

该工具箱帮助初学者学习侧信道分析的思想、方法和技术。我们提供： (1) 图形用户界面——可视化分析过程； (2) 常用函数库——让人们更容易设计算法。

在本示例中，Matlab代码实现了非线性求解器，用于模拟多Kong介质中的流动。代码使用牛顿-拉夫森法求解方程f(x) = 0，基本步骤如下： 初始化x0。 计算更新：x1 = x0 - f(x0) / f'(x0)。 构建矩阵形式：A = df1/dx1 ... dfN/dxN，b = -f1 ... -fN。 解线性方程Ax = b，更新x = x + alpha * dx（对于非阻尼情况，alpha = 1）。 计算残差|f + f'dx| / |f|，检查收敛性。

本视频讲解了基于MATLAB的图像去雾技术，结合直方图、Retinex和暗通道方法，提供完整的可运行代码，适合初学者使用。1. 代码压缩包内容:- 主函数：main.m- 调用函数：其他m文件- 运行结果效果图无需额外生成。2. 代码运行版本: Matlab 2019b，若运行有误，请根据提示修改。如有疑问，欢迎私信博主。3. 运行操作步骤:- 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；- 步骤二：双击打开main.m文件；- 步骤三：点击运行，等待程序运行完毕以获得结果。4. 仿真咨询:- 可私信博主或扫描博客文章底部的QQ名片，提供服务包括：- 完整代码提供- 期刊或参考文献复现-

MySQL多数据源配置是数据库管理中的一个重要概念，允许应用程序同时连接并操作多个数据库，以满足复杂的业务需求或实现数据的高效同步。此配置在分布式系统、数据迁移、读写分离、故障切换等场景中非常常见。以下是进行MySQL多数据源配置的基本步骤： 1. 创建数据源对象：在Spring框架中，使用BasicDataSource或AbstractRoutingDataSource。 2. 配置数据源：在配置文件中为每个数据源定义bean，设置属性。 3. 实现数据源路由：重写determineCurrentLookupKey方法，动态选择数据源。 4. 事务管理：使用Spring的PlatformTr

基于Agent技术，构建了Multi Agent数据挖掘模型，解决了组织结构、Agent设计和协作问题，提高数据挖掘效率和智能化水平。