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DFT的matlab源代码快速Johnson-Lindenstrauss变换（FJLT） 快速JLT的Cython和python实现。 使用FFTW。 依存关系 FFTW，一种快速的DFT库，可从处获得。 赛顿 安装 python setup.py install 用法 在python中，使用SubsampledRandomizedFourrierTransform中的SubsampledRandomizedFourrierTransform类遵循scikit-learn接口。 在cython中，直接使用SubsampledRandomizedFourrierTransform1d中的SubsampledRandomizedFourrierTransform1d或random_projection_fast.pyx中的函数。 有关快速演示，请参见demo.py。 作者/联系方式 加布里埃尔·克鲁梅纳赫（Gabriel Krummenacher）

QuickFAST / FIX适用于流协议（Linux） 依存关系 安装 在ubuntu 14.04上进行了测试，并在deps中填充了库的版本 步骤1：为编译过程准备环境 安装编译工具和依赖项，请遵循以下命令： $ sudo apt-get install build-essential g++ python-dev autotools-dev libicu-dev build-essential libbz2-dev libboost-all-dev libxml2 创建工作目录并将依赖项移至创建的文件夹。 在tar.gz中下载依赖项归档文件（“依赖项”部分中的跟随链接），将源保存到

此函数计算两条曲线相交的 (x,y) 位置。 曲线可以用 NaN 断开或具有垂直线段。 它也非常快（至少在代表我认为是典型应用程序的数据上）。

对于完整矩阵，该算法基于 MATLAB 的 RREF 函数的矢量化。 典型的加速范围大约是 MATLAB 的 RREF 函数的 2-4 倍。 然而，实际的加速取决于 A 的大小。如果 A 中的列数远大于其行数，或者当 A 不密集时，加速是相当可观的。 对于稀疏矩阵，该算法忽略了 tol 值并使用稀疏 QR 来计算 rref 形式，将速度提高了几个数量级。 作者：Armin Ataei、Ashish Myles

FAST ( Fatigue, Aerodynamics, Structures,Turbulence) 程序现由NREL开发和维护,是一个复杂的气弹仿真器,具备计算水平轴两叶片、三叶片风力发电机的极限载荷和疲劳载荷。FAST 程序由两、三叶片水平轴风力发电机和气动子程序AeroDyn组成。2005年, FAST与AeroDyn通过Germa2nischer Lloyd Wind Energie的评估,认为适合“为设计和认证陆上风力发电机计算载荷”。