matlab仿真代码图书翻译项目：代码完全版2（史蒂夫·麦康奈尔） 代码完整版2-每个程序员都应该阅读的书 该版本没有那本书的英文？ 如果您尚未下载该书，则repo .epub中有一个电子书版本 有关如何翻译的说明 您可以使用firefox / chrome的epub阅读器插件来阅读epub文件阅读器，这将帮助您更好地与翻译支持（例如Lingoes，GoldenDict）进行协调。 Markdown文件阅读器/编辑器，可以使用Atom。 当翻译但遇到无法翻译的句子或翻译不令人满意时，您可以进行评论，以使人们可以对其进行纠正（带引号>评论），并可以在DayNhauHoc的英语问答框中发布问题。 COM问。 如何使用.md文件： 每章的翻译都保存在Markdown中，或者您也可以直接在下面的2个网站上直接写内容，然后在离线使用完后将其复制回计算机上的.md文件，可以使用相当不错的Atom软件写Markdown。 注册翻译 要注册翻译或更改您的信息，您可以在存储库上编辑List_Translators.md文件，然后发送请求请求。 为避免出现重复的部分/译文，您必须在发生更改（例如，停止某个

关于波导杆、管等器件的频散特性曲线仿真，可以根据窗口，设置对应物理属性，密度，直径、孔直径、泊松比等，进行相关的频散曲线仿真，可以有效代替一些仿真软件。 参数设置 material-1，核心层材料，默认钢 弹性模量 泊松比 密度 material 2，包裹层材料，默认水泥砂浆 材料编号 1层材料1 2层结构1 2 半径向量 第一个为空心半径，若实心则为0 其余为各层外半径 如12 mm钢筋，输入0 6 频率范围：[min step max]，以kHz为单位 模态选择： -1：T模态 0：L模态 1：F模态 若需要求解多种，则输入： -1 0 1。 半径参数约定 single layer radius-5mm solid bar, radiilayer = [0 5] embeded solid bar, radiilayer = [0 5 8] infinitely embeded solid bar, radiilayer = [0 5 inf] hollow tube ,radiilayer = [5 10] 给定必要参数后，程序执行计算，可以输出频散曲线。

ns2-iOLSR 论文“iOLSR : OLSR for WSNs Using dynamics Adaptive Intervals”中使用的NS-2仿真代码 目录 ns2-code 下的代码应主要用“erl”标记，其中已对原始代码进行了更改。 在这个存储库中所有源自我的代码都应该被视为 GPLv2 。

无线传感器网络HEED算法仿真代码 用MATLAB写的

matlab蔡氏混泥土仿真代码混沌吸引子的 3d 打印 MATLAB 文件runrucklidge.m Python 端口，来自“Modeling Dynamical Systems for 3D Printing”，AMS 通知，2020 年，作者：Stephen K. Lucas、Evelyn Sander 和 Laura Taalman () 端口中添加的一些功能： 动态系统描述封装在dynamical_system基类中。 系统方程的弧长扩展在dynamical_system基类中，即在从基类继承的动力系统的定义中，只需要定义原始系统方程。 使用 scipy minimize模块而不是割线方法来查找达到轨迹曲线一定长度的时间。 动力系统从 T0 运行到 T 一次，并以最终状态作为数据输出的初始条件，以确保初始状态靠近混沌吸引子。 如何使用 主文件是run_dynamical_system.py 。 将两个文件run_dynamical_system.py和dynamical_systems.py放在同一目录中。 运行文件run_dynamical_system.py以生成数据点

电磁场matlab仿真代码 Matlab-codes Contains some MATLAB codes of my projects.(Mostly the simulation for Electromagnetic Fields)

matlab蔡氏混泥土仿真代码mnist-malab 视觉识别Demo主题及其应用 手写识别问题的数据取自： 获取数据后，我们将在数据目录中有4个文件，包括数据训练和数据测试的图像和标签。 模型目录是训练完成时存储相应模型的地方。 此存储用于在测试执行期间加载模型。 另外，关于使用斯坦福大学开发的命令加载MNIST数据集的图像和标签，请参考以下链接： 主程序由两个文件组成，包括包含 GUI 组件的 main.fig 文件和包含程序实现组件的 main.h 文件。 主要处理：GUI部分 在创建GUI文件时，matlab会自动创建一个与GUI文件名同名的.m文件，内置空函数供用户实现。 在此 GUI 中，将有 2 个弹出窗口允许用户选择特征（原始、HOG、LBP）并选择 ML 方法（KNN、SVM）接下来将有 2 个训练和测试按钮分别用于执行训练和测试分别与用户选择的特征和ML算法ML 训练部分 训练完成后，状态将发生变化，以便用户知道应用程序在做什么。 之后，我们将加载训练数据集，从 GUI 中选择的特征中，我们将执行相应的模型提取。 在演示中，我在提取特征时有更多选择。 HOG 我使用

本仿真是基于自适应陷波器的瞬时频率方差检测器的matlab仿真代码，可以实现对CW脉冲信号的脉宽检测以及瞬时频率方差检测，仿真效果较好。

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