包括：haarcascade_eye.xml、haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml、haarcascade_frontalcatface.xml、haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_lefteye_2splits.xml、haarcascade_lowerbody.xml、haarcascade_profileface.xml、haarcascade_smile.xml、haarcascade_upperbody.xml等

提出基于级联扩展卡尔曼滤波与块状处理线性卡尔曼滤波的频偏和相位噪声协同处理方案。利用扩展卡尔曼滤波器对系统频偏进行初始估计, 利用块状线性卡尔曼滤波器实现频偏和相位噪声的精准估计。对最优数据块长度和调优参数Q的关系, 算法的线宽容忍性能、频偏估计范围以及频偏漂移追踪速度进行了详细的讨论和分析。结果表明, 该方案具有快速的载波估计收敛能力、较高的频偏和相位估计精度, 并且其频偏漂移追踪可高达320 MHz/μs。相比传统盲相位搜索方法, 该方案具备较高的频偏容忍度和较低的实现复杂度。最后实验研究正交相移键控(QPSK)光通信系统下的载波恢复性能, 同时给出不同光信噪比、块状数据长度下的载波频偏估计性能。

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包含博文中涉及的图的仿真代码，以及实验方案、实验数据、数据解析和分析的代码。为防止乱码代码都备份了.txt格式

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实，采用改进后的 Cascade rcnt网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将 Cascade rann网络中的非极大值抑制算法替换为Sof-NMS（ soft non- maximum suppression）算法，采用适合番茄形状的锚框，增强网络对重叠果实的识别能力，与原 Cascade rann网络相比，目标识别的准确率提高了近2%，在识别番茄果实的同时，该网络对番茄的成熟度进行了简单分类。为进一步验证网络性能，将改进网络与经典的 Faster rann网络和YOO3网络进行对比。实验结果表明，改进网络能够准确地识别岀番茄果实，并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分。该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持。

数据是从mySql数据库中动态读取，运行sql文件即可，经测试是没问题的……

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