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

移动订单食品

matlab阶次分析，matlab实现的阶次分析算法，用于变转速机械故障特征提取，可运行，包含寻找脉冲时刻，等角度时刻，数字跟踪滤波，样条差值等步骤

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。

MOMS（最大阶最小支持）函数为给定的近似阶 L 提供最少的支持数。支持数的严格要求对于实时信号处理至关重要，这就是为什么 sinc（给出理想重建）在实践中不使用。 基于 B 样条的插值内核通常用于样条插值。 MOMS 函数由 b 样条函数构造。 在这里，我们提供了 O-MOMS（最优 MOMS）的实现，其性能优于相同程度的 b 样条内核。 此实现使用 DTFT 来计算预滤波步骤中的系数 [Thevenaz 2000]。 对于边界条件，我们假设定期，计划在下一个版本中更改为镜像。 支持 0 到 5 的度数。 相关论文： T. 布鲁等人。 具有最佳近似属性的最小支持插值器，ICIP 1998； MOMS：最小支持的最大阶插值，IEEE 图像处理交易卷。 10, No.7, 2001; 菲利普·塞维纳兹等人。 重新审视插值，IEEE Transactions on Medical

iOS 启动优化，二进制重排生成工具类 使用插桩技术，具体项目配置，请参考博客

顺序统计量，别称是变量序列，亦称变列分布函数。数理统计中的一种常用统计量。将样本观测值由小到大排列得到的统计量。

订单流风险措施 已更新以支持 Python 3.8。 目前，这些软件包只有 VPIN。 安装 默认方式是打开控制台并执行 pip install flowrisk 也可以从这里下载并手动安装 git clone https://github.com/hanxixuana/flowrisk cd flowrisk python setup.py install 虚拟密码 为了实现 VPIN，我们做了 1. an EWMA estimator of volatility (RecursiveEWMAVol) 2. a numpy.ndarray based buckets with bulk classification of volumes in the MA style (RecursiveBulkClassMABuckets) 3. a numpy.ndarray based