信号与系统课程设计报告。信号可视化及时域运算课程设计(常用连续信号及信号的时移、反褶、尺度变换)
目录：
一、引言 1
二、Matlab入门 2
2.1 Matlab7.0介绍 2
2.2利用Matlab7.0编程完成习题设计 3
三、Matlab7.0实现连续时间信号时移、反褶、尺度变换的设计 4
3.1常用连续时间信号的类别及原理 4
3.2编程设计及实现 4
3.3运行结果及其分析 7
四、结论 20
五、参考文献 21
2021-11-24 22:27:57
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今天小编就为大家分享一篇python cv2读取rtsp实时码流按时生成连续视频文件方式，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
2021-11-24 16:54:55
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(1)用MATLAB来绘制连续系统的零极点图
连续系统的零极点位置可以用matlab中的多项式求根函数roots()来求得，其调用格式为：
p=roots(D)：D是由多项式的系数构成的行向量
例：求s2+4s+3=0的根。
>> d=[1 4 3];
>> p=roots(d)
p =
-3
-1
2021-11-23 13:07:47
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《环境空气气态污染物（SO2、NO2、O3、CO）连续自动监测系统安装和验收技术规范》（HJ 193－2013）
2021-11-22 22:07:46
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共生生物搜索 (SOS) 是一种新的基于种群的元启发式算法。 SOS 是一种简单而强大的优化算法。 然而，与大多数元启发式算法不同，它不需要用户调整任何特定于算法的控制参数。 实现了SOS的MATLAB函数代码，可在此下载。 代码中还包含了总共 26 个基准函数，因此，用户可以研究 SOS 在解决这些函数时的性能，或者可以将其与其他元启发式算法进行比较。 SOS 首次出现在 Min-Yuan Cheng, Doddy Prayogo 的文章中。 (2014)。 “共生生物搜索：一种新的元启发式优化算法”。 计算机和结构。 http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruc.2014.03.007
2021-11-22 08:44:43
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RLContinuousActionSpace
在连续状态和动作空间中进行强化学习。 DDPG：深度确定性策略梯度和A3C：异步Actor-Critic代理
注意：环境是随机填充的查找表和模拟物理模型的常量的任意组合。
1°DDPG：
基于带有深度强化学习的持续控制： ： 和来自精彩博客。 这种方法结合了DDQN算法（体验重播和目标网络）的优势以及可输出连续动作的行为者批评结构。 该算法首先在健身房开放式平台的pendulum-v0游戏中进行了验证，然后应用于定制的Envonement EnvPlant.py，模拟了温度模型：
OU.py：探索是通过Ornstein-Uhlenbeck过程完成的，它具有便利的均值回复特性。
Models.py：演员，评论家和目标网络的神经网络
演员模型
批评模型
main.py：配置，训练，测试，显示，存储，加载
ReplayBuffer.py
2021-11-19 17:06:34
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