基于MATLAB编程，利用PSO寻找函数全局最优（可自行扩展）； 代码注释多，简化强，仅一重循环，便于理解PSO算法编程

matlab求导代码Skyrmions Skyrmion是拓扑激发，最初由Skyrme提出来描述粒子（强子）。 在《科学报告5》，7692（2015）（）中，我们建议在处于超流体状态且具有非平凡拓扑的阶数参数的超冷原子的量子仿真器中创建skyrmion激发。 该系统在文中有详细描述。 如何使用代码： 该代码包括三个部分： （1）使用MATLAB例程进行初始化，该例程位于文件夹“ initialization”中。 可以在initializeGPE.m中设置系统参数（温度，晶格位置等），然后运行函数initializeGPE（filenameBase），其中字符串filenameBase应包含文件的名称基础。 此例程生成三个文件： filenameBase _ [...] _ Filenames：包含C ++模拟的某些文件的名称（2） filenameBase _ [...] _ SystemParameters：包含系统的所有参数，这些参数由 filenameBase _ [...] _ RunFile：用于在集群上运行模拟的运行文件。文件“ [...]”的开头是由该例程设置的，并包含

matlab说话代码pyAcoustics 一组python脚本，用于从音频文件中提取和分析声音。 内容 您可以使用该库做什么？ 提取音高和强度： pyacoustics.intensity_and_pitch.praat_pi.getPraatPitchAndIntensity() 提取WAV文件的片段： pyacoustics.signals.audio_scripts.getSubwav() 对wav文件执行简单的操作： pyacoustics.signals.resampleAudio() pyacoustics.signals.splitStereoAudio() 在静音或纯音段上分割音频文件： pyacoustics.speech_detection.split_on_tone.splitFileOnTone() 以编程方式操纵文件的音高或持续时间： pyacoustics.morph.morph_utils.praat_pitch() 用语音形噪声掩盖语音： pyacoustics.speech_filters.speech_shaped_noise.batchMaskS

BP神经网络解决字母识别问题matlab源代码BP神经网络解决字母识别问题matlab源代码

matlab说话代码自述文件 这是Kurt von Laven编写的GNU Octave库，以BSD样式许可发布。 原始位置是-我将其分叉到GitHub，而不必处理这种愚蠢的MathWorks帐户废话，即可在其网站上执行最简单的操作。 以下是原始信息： 网格球 网格可能总共有正好12、42、162、642，...点。 从数学上讲，网格可以具有12或2 +（10 *（4 ^ k））个点，其中k是一个正整数。 用户可以要求任意数量的点，并且将产生最接近的可实现值。 所有代码都与GNU Octave兼容。 该算法由牛津大学的Nick A. Teanby开发。 请参阅他的网站以获取出版物，其中描述了该方法以及用IDL编写的更详细的测地线网格软件：。 使用MATLAB文件交换处的FindNearestNeighbors函数，该函数可查找最接近任意查询点的网格点。 GridSphere和FindNearestNeighbors共享一些共同的功能。 每个软件包都包含这些功能的副本，因此它们可以独立存在。 要消除重复，只需将所有文件移动到单个文件夹中，并在出现提示时替换共享文件。 用法示例： [lat

matlab仿真代码一般信息： 实时使用socket.io。 该服务器可以处理大量用户。 使用开源HTML，NodeJS设计的代码 易于编辑，无需对编码了解太多 尽量减少使用插件和模块，以避免影响页面加载速度。 清除代码，确保没有恶意代码。 该代码简单，易于阅读，并带有清晰的注释。 诸如当前晕倒的网页游戏之类的功能。 笔记： 这是一个要学习的代码，因此我没有编写登录，平衡代码，如果要开发，请编写更多代码，该代码主要专注于游戏服务器功能，因此我以html编写客户端代码，以方便阅读。但是，如果您要编写类似于当前Web的客户端项目的代码，则应使用cocos2d（），可以为Web，window，android，ios，linux，macOS构建一次性代码，以使用该工具，有一些工具可以支持创建简单的游戏，JS中的代码应避免客户机和服务器代码之间的代码混淆。 我没有编写登录部分的代码，因此您打开的每个标签都将被计为1个用户。 如上所述，此代码主要用于学习，因此，如果您不进行商业开发或其他任何工作，我将不承担任何责任。 谁复制了代码，请注明出处：（此外，如果您想收件箱，我还有很多完整的游戏集） 在线

matlab分时代码BPFA算法 描述 Beta过程因子分析算法。 可以找到该论文。 该代码是BPFA的MATLAB实现，具有Python函数来调用MATLAB代码。 Python扩展程序将保存MATLAB代码输入数据，然后执行MATLAB代码，然后获取输出数据以进行Python后处理。 MATLAB代码用法 功能文件：BPFA / BPFA.m 争论 名称 类型 描述 ÿ 2D或3D双阵列 （可能是多波段）图像。 注意，在3D图像的情况下，最后一维是光谱轴。 面具 二维逻辑阵列 采样掩码。 true表示已获取像素。 false表示没有。 补丁大小 整型 贴片的宽度（和高度）。 关键字参数 名称 类型 描述 重复 整型 迭代次数。 默认值为100。 ķ 整型 词典数。 默认值为128。 步 整型 步骤编号（请参阅注释）。 默认值为1。 退货 Xhat（2D或3D双数组）：重建的数组。 笔记 如果图像很大，则必须减少计算成本（至少在处理量超过1h15m时）。 两种方法是可能的： 减小补丁大小。 减少补丁数量。 通过不获取所有可能的补丁，即减少重叠，使第二点成为可能。 step可选参数设置

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