Python 版本： https : //github.com/nssh/dsp 该文件夹包含两个简单的函数（零交叉和能量）来计算 STE 和 STZCR。 脚本 zcr_ste_so.m 使用这两个和其他函数（包括）来计算 STE 和 STZCR “所以”这个词。 有关更多详细信息，请参阅相应的功能帮助。

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CDial GPT 本项目提供了一个大规模中文对话数据集，并提供了在此数据集上的中文对话预训练模型（中文GPT模型），更多信息可参考我们的。 本项目代码修改自 ，使用了HuggingFace Pytorch版的库，可用于预训练与微调。 目录 消息 2021-02-28：一个，欢迎大家提bug和加速优化算法，以及新的清洗功能等等。 2021-01-09：实验室出版新书 ，欢迎大家阅读购买。 2020-11-20：预训练模型新工作 。本工作将词级的语言学知识（包括词性和词的情感极性）。表示模型SentiLARE，欢迎大家使用。 2020-10-18：我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》获得了NLPCC2020最佳学生论文奖。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 2020-09-08：感谢所提供的。 2020-09-02：可用加载，感谢苏剑林提供代码。 我们所提供的数据集LCCC（大规模汉语清洁会话

采用0.205 ms的曝光时间，研究了观测速度范围包含去相关区域和未去相关区域时的散斑对比度与观测物速度间的关系。结果表明，利用对比度随取样帧数的变化趋势，并结合时间序列散斑图像相关系数曲线，可以在复杂环境下正确区分两个区间内的速度大小；同时，选用适当散斑图像帧数进行对比度计算，可以同时为探测大速度和小速度区间的速度变化提供较高灵敏度。

随着新系统雷达的实际使用，复杂雷达信号的特性正在发生变化和发展。 一维变换域的传统分析方法已不再适用于现代雷达信号处理，有必要在二维变换域中寻求新的方法。 时频分析方法是二维转换领域中使用最广泛的方法。 本文针对典型雷达侦察线性调频信号的时频变换，研究了短时傅立叶变换和维格纳-维勒分布的两种典型时频分析方法，针对精度低，灵敏度高的问题。针对信号噪声的常见方法，提出了改进的小波变换算法。

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