目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了单音信号频率的测量。 该测量基于信号的离散傅立叶变换 (DFT) 和两步估计程序，包括经典的最大似然 (ML) 粗略估计和作者对频率指数的加权平均 (WA) 更精细估计，使修改后的信号周期图最大化。 该方法可用于任何类型的平稳周期信号（例如，正弦波、矩形、三角形等）的频率估计。 为了阐明该功能的使用，给出了一个例子。 为了方便起见，在函数的开头给出了输入和输出参数。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] H. Zhivomirov、I. Nedelchev、R. Vasilev。 一种单音频率估计方法。 罗马尼亚声学与振动杂志，ISSN：1584-7284，卷。 XIII, No. 1, pp. 20-24, 2016. ( http://www.sra.ro/Arhiva/2016/nr1/Paper_4_page20-24.pd

本资源能直接用于计算本学期绩点以及加权平均分，只需输入本科目学分与考试成绩即可，方便好用。

对LM331N进行内部电路分析，它是频率电压转换电路或是电压频率转换电路。输入电压频率越高，1脚充电时间相对放电时间越高，注入电容电流也越大。是电压频率转换较理想器件。

该程序在 Matlab 中实现了用于背景减法的时间平均方法。 它测量 F-measure、Precision、Recall 和 ROC。

这个单一的 m 文件实现了 NPCR 和 UACI 的随机性度量，并产生了经典的定量分数和新的定性随机性测试 p-Vals。

coMind：是Acuratio的开源项目。 在查看我们的Multicloud平台 该库已废弃，请通过与我们联系。 让我们知道您的问题或用例是什么，我们将与隐私保护解决方案取得联系。 联合平均具有一系列功能，使其非常适合以协作方式训练模型，同时保留敏感数据的私密性。 在此存储库中，您可以学习如何在联合设置中开始训练ML模型。 您可以在这里找到什么。 我们已经为TensorFlow开发了一个自定义优化器，可以轻松地以联合方式训练神经网络（注意：每次在此处引用联合时，我们均指联合平均）。 什么是联合机器学习？ 简而言之，这是可以提高性能和培训时间的分布式学习所迈出的一步。 在我们的教程中，我们深入解释了它是如何工作的，因此，我们绝对鼓励您看看！ 除了此自定义优化器之外，您还可以找到一些教程和示例，以帮助您开始使用TensorFlow和联合学习。 从一个基本的训练示例（其中显示了本地分

今天小编就为大家分享一篇Python实现滑动平均(Moving Average)的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

采用mfc编程达到计算学分成绩以及存储、排序等功能

包含2015年某风场风速和功率数据，15分钟一个点

该函数是原始代码的修改形式（见下文）。 我对代码进行了矢量化以提高代码时间效率。 该函数计算输入结构化矩阵数据的平均曲率。 输入是 x、y 和 z 的坐标矩阵（由 meshgrid 或类似函数生成）。 输出是一个矩阵，其中包含每个点的平均曲率和一个给出表面平均曲率 (SAMC) 的标量。 Anthony Beaucamp发现了错误。 谢谢你让我知道！ 文件已更新。