React表可拖动的列 用于可拖动列的ReactTable HOC 高阶组件，使Draggable列可用于重新排序或交换头寸。 *注意：此版本支持React Table V6。 文献资料 安装 npm install --save react-table-hoc-draggable-columns 用法 import ReactTable from 'react-table' ; import "react-table/react-table.css" ; import withDraggableColumns from 'react-table-hoc-draggable-columns' ; import 'react-table-hoc-draggable-columns/dist/styles.css' ; const ReactTableDraggableColumns =

计算阶次分析的案例，需要转速信号进行角度域重采样。

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故障诊断用于数据预处理，二阶差商消除数据的多模态特性，转变为单模态数据

Vold-Kalman 滤波器由 Håvard Vold 和 Jan Leuridan 在 1993 年推出，能够使用已知频率向量从信号中提取非平稳周期分量 [1]。 在最小二乘法的意义上，它可以作为一个稀疏线性系统来解决。 与卡尔曼滤波器类似，VKF 基于结构方程和数据方程最小化成本函数。 本次提交实现了第二代 VKF，能够同时提取多个订单，在交叉订单的情况下进行能量传播 [2]。 句法： x = vkf(y,fs,f) 使用采样率为 1% 的 -3dB 带宽的 2 极滤波器从采样率为 fs 的信号 y 中提取频率向量为 f 的阶数。 输出是单个波形 x。 [...] = vkf(y,fs,f,p) 使用 p 阶滤波器（通常在 1 或 4 之间）。 每个阶都会使滚降每十年增加 -40dB。 通过指定额外的低阶系数，添加了零边界条件。 例如：p = [2 0 1] 应用二阶滤波并在

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特殊的2n阶和2n+1阶多项式映射的混沌判别法及应用，储继迅，闵乐泉，Li-Yorke在1975年发表的著名论文提供了一维差分系统存在混沌的判别法。一般而言，利用该判别法来确定一个高阶多项式映射是否为混沌映

高阶网络描述了大量复杂系统的多体互动，从大脑到协作网络。单纯复形是一种广义的网络结构，它允许我们捕捉到高阶网络的组合性质、拓扑结构和几何结构。在量子引力中被广泛用于描述离散或离散的时空，单纯复形只是最近才开始成为捕捉复杂系统底层网络拓扑和几何结构的选择。本课程提供了对网络理论中非常热门的话题的深入介绍，涵盖了从突发性双曲几何和拓扑数据分析到高阶动力学的广泛主题。本课程的目的是证明单纯复形提供了一个非常通用的数学框架，以揭示高阶动力学如何依赖于单纯网络拓扑和几何。