matlab提取文件要素代码传递熵部分信息分解 针对单个试验的时间序列输入矩阵或包含与多个试验对应的多个矩阵的输入像元，计算传递熵的部分信息分解（PID）。 冗余部分信息项由Timme等人（2016年）描述的最小信息函数给出。 目录 依存关系 MATLAB R2019a：此处找到的所有函数均为.m文件。 调用了各种MATLAB内置函数。 用法 我们用时间序列/峰值训练来识别神经元。 要计算所有可能的神经元三元组的传递熵PID，请使用3个必填参数调用TE_PID.m ：输出文件名，矩阵或单元格以及正整数时延。 对于包含用于多个试验的多个矩阵的输入像元，输入像元必须为一维。 每个矩阵或单元格列应包含单个神经元的整个时间序列，即，列应代表神经元，而行则代表递增时间的观察值。 （可选）提供要为其计算PID的神经元三重态索引的列表。 否则，将为所有可能的三元组计算PID。 （可选）提供正整数时间分辨率，以便对输入数据进行分时。 输出被写入一个单独的文件。 7列按升序表示： target_index ， source1_index ， source2_index ， synergy ，冗余， un

蔡氏电路matlab仿真代码对抗性个性化推荐排名 APR通过执行对抗训练来增强成对排名方法BPR。 为了说明其工作原理，此处通过在用户和项的嵌入向量上添加对抗性扰动来实现MF上的APR。 这是我们对该文件的正式实现： 何湘南，何占魁，杜小雨和蔡达生。 2018.推荐的对抗性个性化排名，在SIGIR'18的会议记录中。 （通讯作者：） 如果您使用这些代码，请引用我们的论文。 谢谢！ 环境 Python 2.7 TensorFlow> = r1.0 脾气暴躁> = 1.12 PS。 供您参考，我们的服务器环境为2.20 GHz和64 GiB内存的Intel Xeon CPU E5-2630。 我们建议您的可用内存大于16 GiB，以重现我们的实验。 快速开始 演示：APR的效果 该命令通过在第40个数据集yelp （--adv_epoch）中为预训练的MF模型（--restore）添加对抗性扰动来显示APR的效果。 加载预训练模型后，前40个时期为正常MF-BPR，然后进行对抗训练APR。 python AMF.py --dataset yelp --adv_epoch 40 --epoc

行业文档-设计装置-水离子化分解方法和系统

平等因子分解的基础理论

随机单位承诺 公式和双重优化算法主要借鉴了Anthony Papavasiliou的工作： 将可再生能源与需求延缓耦合 作者：帕帕瓦西里乌（Papavasiliou），安东尼（Anthony）博士，加利福尼亚大学伯克利分校，2011，99； 3499039 解决原始问题 $Pythonmain.py 解决线性松弛 $ python main.py --relax 解决线性松弛+舍入算法 $ python main.py --relax --round 拉格朗日分解和次梯度优化 $ python main.py -分解 $ python main.py -分解--nar 6 --epsilon 0.01 -

1.视频分解图片 我们使用cv2.VideoCapture来读取视频 import cv2 cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') isOpened = cap.isOpened # 判断视频是否可读 print(isOpened) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取图像的帧，即该视频每秒有多少张图片 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 获取图像的宽度和高度 height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) print

本文做的是基于opencv将视频帧转成图片输出，由于一个视频包含的帧数过多，经常我们并不是需要它的全部帧转成图片，因此我们希望可以设置每隔多少帧再转一次图片（本文设置为30帧），若有人需求是只需要前多少帧，也可以类似的改写下代码即可。 程序一： #include #include cv.h #include opencv2/opencv.hpp using namespace std; using namespace cv; // 描述：将视频帧转成图片输出 void main() { // 获取视频文件 VideoCapture cap(J:\\CQH\

将一维输入信号基于频谱分解为 k 个波段分离模式。 在这里，我们提出了一个完全非递归的变分模式分解模型，其中模式是同时提取的。 该模型寻找一组模式及其各自的中心频率，以便这些模式共同再现（1D）输入信号，而每个模式在解调到基带后都变得平滑。 使用乘数方法的交替方向方法可以有效地优化变分模型。 应用：音频工程中的信号分解、气候分析、医学和生物学中的各种通量和神经肌肉信号分析等。 这是经验模式分解（EMD；Huang et al. 1998）或经验小波变换（EWT；Gilles 2013）的变分替代方案。 参见：K. Dragomiretskiy 和 D. Zosso，变分模式分解，IEEE Trans。 信号处理（印刷中）。 http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.2288675

变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）是由 Dragomiretskiy 等人提出的一种自适应信号处理方法，通过迭代搜寻变分模态 的最优解，不断更新各模态函数及中心频率，得到若干具有一定宽带的模态函数。利用VMD对凯斯西储大学轴承进行信号分解，效果较好，可作为对比实验。

行业分类-设备装置-基于chelesky分解和近似奇异值分解的稀疏K-SVD噪声抑制方法