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matlab 开头代码一维中哈伯德模型的精确对角化 该存储库包含MATLAB代码，用于执行哈伯德模型的一维虚时间相关函数的精确计算。 哈伯德模型被广泛认为是描述 . 在我的第 2 章中，我以高年级物理专业的学生可以理解的方式介绍了该模型背后的理论。 这个 repo 的 git 历史代表了我在 2014 年 14 天期间所做的工作。 在第一次提交 (208e393) 和最后一次提交 (f29f165) 之间，代码的效率提高了一千多倍到我广泛的分析和优化。 该代码旨在使用MATLAB的 . 此外，如果您拥有多个计算节点的许可证， MATLAB将自动将工作负载分配到多个计算节点上。 运行代码： 修改ED_01_sparse.m模型的参数 打开 Linux 命令行并cd到包含该m文件的目录。 执行EDScript01_sparse shell 脚本中示例所示的matlab命令。 如果您在使用 的集群上，您可能会发现作为注释包含在该文件开头的调度程序配置选项很有帮助。 输出是一个包含 2 个方阵的mat文件，其条目是加速和减速扇区的相关函数值。 该存储库包括一整套单元测试。 名称以test_开头

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在扩频信号数字化后采用相关、视频累积和DLL延迟锁相环求累积值的基础上，提出了一种改进的伪随机码（PN码）跟踪环。利用DLL延迟锁相环S型签相曲线中间部分的线性特点，采用最小二乘法，通过极大似然参数估计进一步消除随机噪声对伪码相位差估计的影响，得到精确伪码相位差从而实现伪码精确同步及伪码精确测距。该方法实现简单，同步精度高，并且跟踪环伪码相位差门限和精度不受信噪比影响。即使在极限信噪比下也可以准确估计伪码相位差。论述了该方法在某直扩系统中的应用，给出了伪码精确同步部分的FPGA实现方案。系统已通过测试，伪

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人格分类器 该项目结合了机器学习算法和精心选择的面部特征来精确确定一个人的性格。 先决条件 该项目假定您具有Python及其数据科学库（包括Numpy，Keras，Tensorflow和Pandas）的高级知识的中级知识。 此外，有关CNN的知识以及对象检测算法将如何有用也很有帮助。 依存关系 Python：> 3.7 Tensorflow：> 2.4 熊猫：> 1.2 OpenCV：> 4.0 dlib：19.21.1 脾气暴躁：> 1.20 imutils：> 0.5 数据集 所使用的数据集为CelebA数据集，该数据集提供了200,000张具有41种不同面部特征（如眉毛，鼻子大小等）的人脸图像。这些特征中的某些确实与dlib库中的特征重叠； 但是，出于我们的目的，我们可以简单地忽略它们。 这是链接： : 另外，为了获得更高的准确性和更多的数据点，还收集了未标记的数

对一维欧拉气体方程使用精确的一维黎曼求解器。 这是基于 Fortran 代码的课本

仿样有限条法(spline finite strip method)是分析等截面结构最流行的数值方法之一.在以往的研究中,与一些基准问题的解析结果相比较,论证了该方法数值结果的有效性和收敛性,但至今未对该方法的精确解和显式误差项进行过数学推导,解析地论证过其收敛性.该文在对平板的分析中,使用酉变换(简称U变换)逼近法,导出了仿样有限条法精确的数学解,这是首次在公开文献中给出的精确解.和常规的仿样有限条法相比较,总矩阵方程的集成及其数值解都不同,U变换法的总矩阵方程,减少为仅含有2个未知量的方程,然后导出仿

arduino 超声波测距代码 精确到小数点后两位