基于布里渊效应的分布式光纤传感器以其可在沿光纤中同时获得被测量场时间和空间上的连续分布信息，成为当前国际的研究热点。根据光纤中布里渊散射谱的传输特点和高精度特征提取的要求，提出了利用莱文伯马夸特(L-M)算法调节权值的径向基函数神经网络(RBFN)对布里渊散射谱进行特征提取。通过与反向传播(BP)神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法进行预测比较，在中心频率为11.213 GHz，权重比为4∶1的仿真散射谱模型中，本方法相对误差最小，仅0.0015179%，温度相对误差仅为0.152 ℃，且拟合度较好。在不同脉宽和不同温度下的同一检测系统中，前者的综合评价指标优于其他三种拟合方法。数值分析和实验研究均表明径向基函数神经网络适用于对布里渊散射谱进行拟合，有效提高了预测精度。

这是一款利用HTML5 Canvas来模拟三角函数sin图像生成原理，非常直观。随着左侧圆形转动对应的绘制出三角函数sina的正玄函数曲线图像。

st库函数手册,英文格式。介绍st库函数的结构、格式等等。

调用 [C,D,rank]=fundam(A_num,A_den) 参见 Execute.m 示例。 A_num, A_den - 两个矩阵，用于设置线性方程组的系数（分子、分母）。 例如1/2*x1-2/3*x2=5/4 3/4*x1+5/7*x2=2/1 A_num=[1 -2 5; 3 5 2] A_den=[2 3 4;4 7 1] 结果分为3类： 1）系统不一致2) 系统是一致的，只有一个通用的解决方案3）系统是一致的，有很多解决方案 求解器的输出是系数 C、D 的矩阵 - Xn 附近的每个系数具有相同的逻辑（分子和分母）。 对于 2) 类别（一种常见的解决方案）C 总是具有对角线形式 例如： 分子C= [1 0 3; 0 1 2] 分母D=[1 1 1; 1 1 5] 方法X1 = 3 X2=2/5 对于3）类别矩阵C，D表示系统的基本解决方案 例如 分子C= [

在浏览了网上大量关于损失函数的文档后，总结和归纳的损失函数学习笔记，尤其是softmax loss，对目前比较新的A-softmax、center loss、coco-loss、triple-loss等都有较为全面的理论推导和解释，对于入门级的同学具有一定的参考价值。

交你如何使用S函数，并且是word版的。大家可以借鉴学习学习下。

C++可以调用matplotlibcpp进行显示数据，添加了closeAll函数。

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ZCL_核库函数1.01.ecZCL_核库函数1.01.ec

matlab中二维线画图函数 1. plot(x,y); %x y 为相应点集 2.plot(x,y1,x,y2); % 在一个窗口下绘制多条曲线之方法一 3.hold on %在一个窗口下绘制多条曲线之方法二 plot(x,y1); plot(x,y2); hold off 4.plot后 xlabel('x_axis_name'); %设置x y轴名称 ylabel('x_axis_name'); title('name'); %设置图名称 5.线型和颜色 线型（线方式）： - 实线 :点线 -. 虚点线 - - 波折线 线型（点方式）：. 圆点 +加号 * 星号 x x形 o 小圆 线条粗细：plot(x,y,'r','linewidth',4); 颜色： r红； g绿； b蓝； c青 m紫； k黑； w白；y黄； 例子： plot(x,y1,’b:+’,x,y2,’g-.*’); 6.加图例legend legend(字符串1，字符串2，字符串3，…，参数); %其中字符串为画图顺序依次标注，参数说明如下： 参数字符串 含 义 0 尽量不与数据冲突，自动放置在最佳位置 1 放置在图形的右上角 2 左上角 3 左下角 4 右下角 -1 图形窗外 7.设置背景色 set(gcf,'color','none'); %无背景 set(gcf,'color',[0,0,0]); %背景色为黑 set(gcf,'color',[1,1,1]); %背景色为白