欢迎来到原始的MaNGOSmu项目(有时通过链接到我们的外部站点称为getMangos)MaNGOS在2005年8月28日左右由theLuda正式宣布为公共开源项目,他一直掌舵直到2012年12月,他决定从the场景中退休。
这时,他把ins绳交给了安茨(Antz)(从github等上的Billy1arm)开始,从那以后他一直负责该项目。
在其历史上,发生了几次分裂(均在2012年12月之前),由此形成了TrinityCore和Cmangos分支。
由于法律上的分歧,网站的网址和图标在其历史上已经更改了数次。
mangosproject.org,getmangos.com,getmangos.co.uk,其当前主页为getmangos.eu。
多年来,我们选择了一些图标:最后一个是侵犯中国电视频道的版权!但是已经解决了由UnkleNuke设计的图标系列,其核心/扩展会略
2025/8/13 19:39:43 144KB
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分支定界求解带约束条件的最短路径问题,包含源代码和可执行文件
2025/8/8 2:24:18 40KB 分支定界; Dijkstra; c++
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参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术,特别是在处理非平稳信号时,它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件,是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码,可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析,如傅立叶变换,只能对静态信号进行分析,即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而,在实际工程和科学问题中,许多信号的频率成分会随时间变化,这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题,时频分析应运而生,它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支,它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数,可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率,同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中,实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤:1.**数据预处理**:需要对原始信号进行适当的预处理,例如去除噪声、滤波或者归一化,以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**:常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换(STFT)、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**:对选定的模型进行参数估计,通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化,以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**:根据估计的参数重构信号的时频表示,并使用MATLAB的图像绘制函数(如`imagesc`)进行可视化,以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**:分析重构后的时频图,识别信号的关键特征,如突变点、周期性变化等,然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中,可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本,如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库,你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能,更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践,这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档,理解每一步的作用,以便于将这些知识应用到自己的项目中。
2025/8/5 16:54:38 29KB 时频分析
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一、研究背景互联网时代的到来及相关技术的发展和进步,使得互联网与传统行业深度融合的趋势越来越明显,而市场经济的不断深化也进一步突显了人作为企业中重要人力资本所带来的企业竞争优势,人力资源管理在企业管理中越来越重要。
近年来,“互联网+”一时成为人们关注的焦点,许多行业都与互联网融合在了一起,求职招聘也不例外,其中较为新兴的一个分支就是微信招聘。
微信招聘顾名思义,是借助腾讯公司出品的应用微信进行的招聘活动。
微信的一大优势在于用户体量大,根据腾讯公布2016年第二季度及中期业绩报告显示,合并月活跃用户数达8.06亿,这是其他社交平台难以达到的。
其次,对于用户来说,微信具有实用便捷的
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Git是一个免费的开放源码的分布式版本控制系统,用于处理从小到大的项目,速度和效率的一切。
Git易于学习,具有闪电般快速的性能,占地面积小。
它超越了像Subversion,CVS,Perforce和ClearCase这样的SCM工具,具有便宜的本地分支,便利的分段区域和多个工作流等功能。
2025/7/21 1:31:14 31.21MB Git_2.9.2
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定理证明是数学领域一个古老的分支,它从公理出发,利用推理规则为定力寻找证明过程。
2025/7/13 9:04:06 58.73MB Coq 形式化验证
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本报告仅供参考,不足之处请指正,版权由博主所有,未经同意禁止应用于非法用途,请下载者自觉。
2025/7/10 19:39:33 154KB TSP问题
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Javascript和jQuery!第一项任务将此目录分叉到您的个人帐户中,并将其克隆到您的coding_course文件夹中,就像上周使用bootstrap练习一样。
使用CDN添加jQuery,确保在其他JS文件上方调用它。
(是一个不错的网站,请确保选择“jquery”而不是“core”)。
通读“background.js”中的代码,尝试完成该功能,该功能将在单击按钮时更改背景延长任务使用变量,在背景改变时将跨度中的文本更改为艺术家的名字。
感觉卡住了吗?签出解决方案分支!
2025/7/9 4:58:50 4.14MB JavaScript
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中科大计算机体系结构课程动态分支预测gshareBHTBHR
2025/7/8 8:29:22 220KB 体系结构 分支预测 gshare
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决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型,根节点中存储着所有数据集和特征集,当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现,而叶子节点存放的结果则是决策结果。
通过这个模型,我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。
每次使用决策树时,是将测试样本从根节点开始,选择特征分支一直向下直至到达叶子节点,然后得到叶子节点的决策结果。
2025/7/4 16:46:40 10KB 决策树 ID3 C4.5 CART
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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