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小波包能量熵及系数重构可视化matlab程序，数据是excel形式的，直接需改excel文件即可。本程序带详细每一步的注释，初学者一看就懂，很容易换成自己的数据或是修改相关参数。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。

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visual studio2019手写数字识别工程（权重文件通用） 1.no_gpu_darknet版 yolov3手写数字识别 训练好 的模型权重 。基于opencv3.16版本库函数，附带已配置好的工程源码no_gpu_darknet版。已训练好，可直接使用。 2.一万多数据训练得到，准确率达95%以上 3.目标类别名为0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 4.可以 检测图片、视频和调用摄像头，需要选择相应的代码语段 5.依据自己的电脑路径打开darknet_no_gpu.sln，然后配置好opencv3.16环境即可直接运行 E:\darknet-master_2\darknet-master_2\darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln

FCOS3D是基于anchor-free网络FCOS演变而来，作者采用FCOS检测器作为baseline的目的是考虑到FCOS在处理遮挡和尺度变化问题上具有优势，从网络结构对比来看，FCOS3D的backbone和neck部分沿用FCOS的结构，检测头head部分因regression targets不同有所差异。

现阶段，只完成了文件名批量修改，文件夹批量修改还没开始写，还有文件批量修改里的导出功能还没写，目前就是改名，替换，插入，和删除。