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二级分类:
Semi-orthogonalWaveletsofSpaceL2[0,1]andFastWaveletAlgorithms
Inthispaper,semi-orthogonal
wavele
tofL2[0,1].andfast
wavele
talgorithmsaregeneratedfromcompactly.supportedsemi-orthogonal
wavele
tswithfoldingmethod.The.
wavele
tsarerestrictedtoaboundedintervalandaremoreflexible.initsapplication.
2024/7/3 15:36:19
178KB
研究论文
1
Matlab雷克子波和傅里叶变换RickerWavelet&FT
matlab简单的雷克子波编码和其傅里叶变换频谱
2024/6/11 18:26:47
520B
雷克子波
傅氏变换
1
matlab连续小波变换和逆变换
functionXrec=invcwt(wvcfs,mother,scale,param,k)%Xrec=INVCWT(wvcfs,mother,scale,param,k)%usestheFarge1992methodofusingdeltafunctionstoreconstruct%waveform.%WAVELET1DWavelettransformwithoptionalsingificancetesting%
2024/5/21 2:31:53
7KB
CWT
and
icwt
1
Excellentlight-capturecapabilityoftrilobalSiNWforultra-high
Single-nanowiresolarcellswithauniquelight-concentrationpropertyareexpectedtoexceedtheShockley–Queisserlimit.Thearchitectureofsinglenanowireisanimportantfactortoregulateitsopticalperformance.Wedesignedatrilobalsiliconnanowire(SiNW)withtwoequivalentscalesthatpossessessuperiorlight-absorptionefficiencyinthewhole
wavele
ngthrangeandshowsgoodtoleranceforincidentangle.Theelectricfielddistributioninthisgeometryisconcentratedinthebladewi
2024/4/22 14:22:39
1.29MB
1
一天搞懂深度学习-李宏毅pdf-深度学习文档类资源
深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支,深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型,但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同,目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成,你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如:最近红遍大街小巷的AlphaGo),听完以后觉得心痒痒的,想要赶快使用这项强大的技术,却不知要从何下手学习,可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说,这个资料是我看过最系统,也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT,PPT主要包含四部分:什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO
2024/4/13 10:23:53
10.52MB
深度学习
1
Naturallogarithm
wavele
ngthmodulationspectroscopy
Naturallogarithm
wavele
ngthmodulationspectroscopy(ln-WMS)isdemonstratedinthisLetter.Unliketheconventional
wavele
ngthmodulationspectroscopy(WMS)-2
2024/3/17 10:56:56
1009KB
论文
1
Multi-focusimagefusionbasedon
wavele
ttransformandadaptiveblock的源码
这是《Multi-focusimagefusionbasedon
wavele
ttransformandadaptiveblock》一文的源码。
2024/2/29 3:36:18
327KB
多聚焦融合
1
matlabFRFFT分数阶傅里叶变换
%Time-FrequencyToolbox.%Version1.0January1996%Copyright(c)1994-96byCNRS(France)-RICEUniversity(USA).%%SignalGenerationFiles%%sigmerge-AddtwosignalswithgivenenergyratioindB.%%ChoiceoftheInstantaneousAmplitude%amexpo1s-Generateone-sidedexponentialamplitudemodulation.%amexpo2s-Generatebilateralexponentialamplitudemodulation.%amgauss-Generategaussianamplitudemodulation.%amrect-Generaterectangularamplitudemodulation.%amtriang-Generatetriangularamplitudemodulation.%%ChoiceoftheInstantaneousFrequency%fmconst-Signalwithconstantfrequencymodulation.%fmhyp-Signalwithhyperbolicfrequencymodulation.%fmlin-Signalwithlinearfrequencymodulation.%fmodany-Signalwitharbitraryfrequencymodulation.%fmpar-Signalwithparabolicfrequencymodulation.%fmpower-Signalwithpower-lawfrequencymodulation.%fmsin-Signalwithsinusoidalfrequencymodulation.%gdpower-Signalwithapower-lawgroupdelay.%%ChoiceofParticularSignals%altes-Altessignalintimedomain.%anaask-AmplitudeShiftKeyed(ASK)signal.%anabpsk-BinaryPhaseShiftKeyed(BPSK)signal.%anafsk-FrequencyShiftKeyed(FSK)signal.%anapulse-Analyticprojectionofunitamplitudeimpulsesignal.%anaqpsk-QuaternaryPhaseShiftKeyed(QPSK)signal.%anasing-Lipschitzsingularity.%anastep-Analyticprojectionofunitstepsignal.%atoms-LinearcombinationofelementaryGaussianwavepackets.%dopnoise-GeneratecomplexDopplerrandomsignal.%doppler-GeneratecomplexDopplersignal.%klauder-Klauder
wavele
tintimedomain.%mexhat-Mexicanhat
wavele
tintimedomain.%tftb_window-Windowgeneration(previouslywindow.m).%%AdditionofNoise%noisecg-Analyticcomplexgaussiannoise.%noisecu-Analyticcomplexuniformnoise.%%Modification%s
2024/2/8 14:54:52
17KB
matlab
FRFT
分数阶
分数阶傅里叶
1
WAVELETMETHODSFORTIMESERIESANALYSIS
WAVELETMETHODSFORTIMESERIESANALYSIS
2024/1/30 19:55:58
2.56MB
WAVELET
METHODS
FOR
TIME
1
经验小波变换方面的论文
EWT(empirical
wavele
ttransform)是由Gilles在2013年将小波变换的科学性与EMD的自适应优势结合起来而提出的一种用于信号自适应的分析方法,该方法不仅可以对信号进行傅里叶频谱分析,同时通过特定方法确定信号的边界值,而且可以根据小波变换的理论基础。
类似的定义经验小波变换的公式,自适应的组建满足信号的正交及紧支撑要求的小波基,通过Hilbert变换,就能获取所有分信号的频谱特征,且比EMD分解的过程,更快更精确。
2024/1/26 19:14:13
2.45MB
经验小波变换
1
共 50 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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