THD实施 基于Matlab的THD实现的源代码。 该代码模拟信号并对其进行采样，应用窗口，零填充并估计频率分量。 毕竟，THD计算已完成。 附：此代码是提交审查的论文的一部分。 本文一旦被接受，链接和参考将在此处发布。 用法 该脚本是用Matlab 2016a编写的。 您必须运行主脚本thd_proposed_method 。 其他脚本仅支持功能。 在thd_proposed_method中，您将找到一个配置字段，该字段与采样频率，周期，感兴趣的频率选择，窗口函数以及可能的中心波瓣补偿（用于幅度估计）有关。 如果需要，还可以更改模拟信号的特性。 结果 在高采样周期（greatter超过2秒）的结果相当于Matlab在THD功能。 与准确的thd值（之前计算）相比，在较低的采样周期（0.8〜1.4秒）中，该方法显示出更好的结果。 贡献 欢迎任何贡献。 请，如果您不懂或发现一些错误，请

Database Processing: Fundamentals, Design, and Implementation (15th Edition) By 作者: David M. Kroenke – David J. Auer – Robert C. Yoder – Scott L. Vandenberg ISBN-10 书号: 0134802748 ISBN-13 书号: 9780134802749 Edition 版本: 15 出版日期: 2018-02-16 pages 页数: (688 ) $289 For undergraduate database management courses. Getting straight to the point of database processing Database Processing: Fundamentals, Design, and Implementation, 15th Edition, is a thorough and modern look at database processing fundamentals that’s designed to get readers straight to the point. This 40th anniversary edition has been refined and updated to reflect contemporary teaching and professional workplace environments and methods, address the latest software, and expand upon new and emerging developments in the database processing field – such as cloud computing and Big Data.

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RandLA-Net-pytorch 该存储库包含的实现。 我们现在仅支持SemanticKITTI数据集。 （欢迎大家共同发展，提高公关意识） 我们的模型几乎与原始实现一样好。 （验证集：我们的52.9％的mIoU与原始的53.1％） 我们将pretrain-model放置在目录中。 表现 验证集结果（seq 08） 与原始实施比较 模型 密欧 原始Tensorflow 0.531 我们的Pytorch实施 0.529 每课时 密欧 车 自行车 摩托车 卡车 其他车辆 人 骑自行车的人 电单车司机 路 停车处 人行道 其他地面 建造 栅栏 植被 树干 地形 极 交通标志 52.9 0.919 0.122 0.290 0.660 0.444 0.515 0.676 0.000 0.912 0.421 0.759 0.001 0.878 0.354

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