在分步傅里叶法求解非线性薛定谔方程的基础上，介绍了一种时间窗口和步长动态自适应调整的改进算法，该算法根据时域脉冲的扩散情况调整时间窗口，采用局部误差法控制计算步长，在保证精度的同时提高了计算效率。
讨论了数值计算时如何正确选取正、逆傅里叶变换的形式，分析了如何由离散的计算结果近似连续的时域和频域波形。
模拟了光子晶体光纤中超连续谱的产生，验证了算法的正确性。

二维时域有限差分有完全匹配层和没有完全匹配层的两个c语言源程序代码，可以看出两个程序运行结果的区别，完全匹配层（pml）

使用TCN模型实现MNIST数据集分类，就最后一层一维空洞卷积的输出是否为序列，使用两种方法实现，分别接Flatten层和Lambda层

滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
课题基于Matlab有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
在设计实现的过程中，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变换法设计IIR数字滤波器，并利用Matlab作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
Matlab图形用户界面GUI的数字滤波器设计与仿真方法,不仅依赖于Matlab代码,而且充分利用控件,使得设计更加的快捷、直观、灵活性强。
通过LabVIEW对所设计的系统进行仿真分析，可以有效快捷地设计IIR数字滤波器，结果的各项性能指标均达到指定要求。
并对语音信号进行分帧（enframe函数），分别取浊音帧和清音帧计算短时能量和短时平均过零率等参数，并对结果进行比较分析。

matlab的海浪模拟程序%根据频域采样定理，在确定采样周期即波束的足迹宽度之后，%可以利用时域采样的采样点数目(通过空间频谱的宽度即根据时域采样定理计算出采样点数)，实现频域采样.%对于海洋波谱而言，波谱宽度是非常宽的，因此其波谱宽度一般是指包括了大部分能量(或者说主要的能量部分)的不完全谱宽度%所以这里事先根据波谱函数计算主要能量部分对应的谱宽度

MATLAB语音信号处理、时域频域图、滤波等内容详细教程见博客https://blog.csdn.net/weixin_44936771/article/details/107726586?utm_source=app

用Matlab编程读取一段音频并画出时域和频域分贝图

子空间状态空间系统辨识(4SID)方法是近年来出现的一种用于辨识线性振动系统动态特性的时域技术。
它直接由输入/输出数据矩阵序列,通过基本的代数运算求取系统模型。
本文概要地介绍了子空间系统辨识方法及其运算步骤,并应用该方法对一已知模态参数的桁架结构进行了仿真计算,得到了准确的辨识结果。
关键词:系统辨识;子空间方法;结构系统

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

小波变换系数等值线图时间序列（TimeSeries）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；
频域分析（如Fourier变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。

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。