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DFT的matlab源代码DFTFIT DFTFIT是python代码，它使用DFT计算（例如VASP，Quantum Espresso和Siesta）中的Ab Initio数据来开发分子动态势。 我们的软件包与其他类似的代码不同，因为我们利用LAMMPS作为计算器，可以实现多种功能。 潜在的功能包括自定义python函数以及各种或三体交互，包括Tersoff，Stillinger-Weber，Gao-Weber，Vashishta和COMB潜力。 所有这些都可以结合起来，例如具有白金汉+库仑+ ZBL的潜力。 我们还有大量的多目标和单目标，可以评估许多特性的潜力，包括能量，力，应力，晶格常数，弹性常数，体积模量和剪切模量。 通常，用户需要做三件事。 包括VASP，Siesta和Quantum Espresso计算。 另外，用户可以提供测量的特性，例如晶格常数，弹性常数，体积模量和剪切模量。 ：指定优化算法和步骤数，用于存储结果的sqlite数据库以及要使用的MD计算器。 在丰富的两个和三个身体潜能中包括一个自定义的python函数。 最新发布 包装状态 执照 建置状态 文献资料 简报

摘 要 短时强降水是气象上的常见灾害性天气，准确认识短时强降水的发生规律和科学有效地预报是防灾减灾的关键问题。利用江苏省13个气象观测站历史上短时强降水观测资料，用遗传算法进行特征选择，选定影响短时强降水的对流抑制能、对流有效势能、高空水汽通量场等19个特征为主要因素，将是否短时强降水抽象成二元分类问题。借助机器学习中CART决策树算法进行分类分析，构建便于预报员使用的短时强降水预报规则集。实验部分，随机选择3000条样本进行训练模型，得到适合江苏地区的短时强降水规则集，用剩余的838条数据进行检验，模型的短时强降水预报准确率为88.26%，非强降雨预报准确率为96.81%，较特征选择之前分别提升4.75%和0.70%。

CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节 卷积神经网络是一种特别有效的提取图像特征的手段。一个在大数据集如ImageNet上预训练好的模型能够非常有效的提取图像的特征。 长短期记忆网络能够处理长短不一的序列式数据，比如语言句子。给定一个输入，网络能够给出一个序列输出。

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DFT的matlab源代码 DFT_FFT_drawWAV 利用Java实现DFT、FFT，读取WAV文件，并绘制波形图和频谱图，音频播放频谱或波形图实时显示效果。 几个工程打包于文件夹DFT_FFT： DFT_IDFT：计算前N点DFT，并绘制波形图或频谱图； FFT：计算前N点FFT，并绘制波形图或频谱图，能播放WAV音乐，不过不能实时显示频谱或波形； FFT2_backup和FFT2_Finish：计算N点DFT或FFT，能播放WAV音频，且能实时显示波形或频谱，音频与波形或频谱不同步，需自己调节，但做不到十分精准。 对WaveFileReader.java进行了修改，使之可以读取部分格式工厂转化的WAV文件。 rawwavs:这是我用的一些WAV音乐文件，修改下代码中路径就可以直接运行使用。 WAV文件解析参考以下链接： 注意，看了第1个链接你会发现很简单，而你也确实可以解析一些WAV文件了，但是还有许多是其它格式的。 主要就是参考第二个链接里的这两个图片修改的。

2048的matlab起源分析声音 ## Git用法git init git添加。 git commit -m“添加文件” /第一次提交git commit -m“第一次提交” git remote添加原始地址/名称/文件git push origin master 音乐搜索程序 语言：MATLAB ＃＃ 参考 ##使用键值位执行音乐搜索 ###哈希表数据库生成算法 将所有音乐文件转换到频率侧。 为了从所有音乐中提取特征键值，将汉明窗的长度设置为2048，并将重叠设置为31/32（一种通过增加重叠来增加部分之间的连贯性来消除噪声的方法） 将300hz〜2000hz分为28个部分，每11.6ms部分提取27位 如果E（j，i）-E（j，i + 1）-E（j-1，i）+ E（j-1，i + 1）> 0，则将其设置为1，否则将其设置为0至。 每首歌曲都被顺序分配一个唯一的ID值 使用id值和键值将数组的索引设置为键值，并为存储的内容分配一个id值。 使用链式哈希表的结构执行冗余处理。 ###音乐搜索算法 为短片段设置歌曲--->您可以通过短记录片段和5-6个录音来提高帧同步的性能。 通过执行