matlab简单的雷克子波编码和其傅里叶变换频谱

functionXrec=invcwt(wvcfs,mother,scale,param,k)%Xrec=INVCWT(wvcfs,mother,scale,param,k)%usestheFarge1992methodofusingdeltafunctionstoreconstruct%waveform.%WAVELET1DWavelettransformwithoptionalsingificancetesting%

Single-nanowiresolarcellswithauniquelight-concentrationpropertyareexpectedtoexceedtheShockley–Queisserlimit.Thearchitectureofsinglenanowireisanimportantfactortoregulateitsopticalperformance.Wedesignedatrilobalsiliconnanowire(SiNW)withtwoequivalentscalesthatpossessessuperiorlight-absorptionefficiencyinthewholewavelengthrangeandshowsgoodtoleranceforincidentangle.Theelectricfielddistributioninthisgeometryisconcentratedinthebladewi

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

Naturallogarithmwavelengthmodulationspectroscopy(ln-WMS)isdemonstratedinthisLetter.Unliketheconventionalwavelengthmodulationspectroscopy(WMS)-2

这是《Multi-focusimagefusionbasedonwavelettransformandadaptiveblock》一文的源码。

%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-Klauderwaveletintimedomain.%mexhat-Mexicanhatwaveletintimedomain.%tftb_window-Windowgeneration(previouslywindow.m).%%AdditionofNoise%noisecg-Analyticcomplexgaussiannoise.%noisecu-Analyticcomplexuniformnoise.%%Modification%s

WAVELETMETHODSFORTIMESERIESANALYSIS

EWT（empiricalwavelettransform）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。

计算光子晶体光纤的有效折射率程序，可以得到有效折射率随波长变化图(Calculatetheeffectiverefractiveindexofthephotoniccrystalfiberprogram,youcangetchangeintheeffectiverefractiveindexwithwavelength)

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。