开关电源中磁性元器件的计算与设计，涉及AP法的介绍与应用。

Fm-QCA（全功能多值QCA） QCA（定性比较分析）是针对以定性研究为目标，处理小N案例的学者的一种分析方法。 有几种软件可用，包括 fs/QCA、Mv/QCA，但是当它涉及多值字段时，存在一些限制。 因此，我们开发了这个名为 Fm-QCA 的工具，以方便处理 mv-QCA 数据。 该软件对所有学者开放。 如果您有任何建议，请发送邮件至 请尽情享受吧。 更多相关工作见： : 注意 有用户反映有时候连接github会被阻塞，所以我们把这个项目clone到oschina，在某些地方可能会更快一些。 如果github有问题，请访问 用户手册现已发布！ Fm-QCA(v1.0) 用户手册现已发布！ 样本数据集发布！ 样本数据集发布！ 本数据集仅用于展示fm-QCA的使用，版权所有，请勿用于其他作品。 如何开始使用 Fm-QCA 要开始使用 Fm-QCA，您可以按照以下步骤操

tsmoothie 一个用于以向量化方式进行时间序列平滑和离群值检测的python库。 总览 tsmoothie以快速有效的方式计算单个或多个时间序列的平滑度。 可用的平滑技术是： 指数平滑 具有各种窗口类型（常量，汉宁，汉明，巴特利特，布莱克曼）的卷积平滑 使用傅立叶变换进行频谱平滑 多项式平滑 各种样条平滑（线性，三次，自然三次） 高斯平滑 Binner平滑 低价 各种季节性分解平滑（卷积，最低，自然三次样条） 带有可自定义组件（水平，趋势，季节性，长期季节性）的卡尔曼平滑 tsmoothie提供了平滑处理结果的间隔计算。 这对于识别时间序列中的异常值和异常可能很有用。 关于使用的平滑方法，可用的间隔类型为： sigma间隔 置信区间 预测间隔 卡尔曼区间 tsmoothie可以执行滑动平滑方法来模拟在线使用。 可以将时间序列分成相等大小的片段，并分别进行平滑处理。 与往常一样，此功能通过WindowWrapper类以矢量化方式实现。 tsmoothie可以通过BootstrappingWrapper类操作时序引导程序。 支持的引导程序算法为： 没有重叠的块引导

4.5.2基值的选取及标幺值的计算 在变压器和电机中通常选额定电压和额定电流作为基值。则 对于变压器当选定了一、二次侧额定电压和额定电流作为基值时，一、二次侧电压、电流及阻抗的标幺值分别为 4.5 标幺值 额定电压，额定电流和额定视在功率的标幺值均为1，这样较用实际值表示时更能说明问题。

该系统为基于Matlab的图像分割系统。带有一个人机交互界面。通过菜单可以选择不同的分割方法。有大金律法，分水岭法，双方法。等等

source insight 4.0高颜值主题（sublime text风格） Step1:安装yahei.ttf Step2:Options->Load Configuration->sublime_style_theme.xml

代码中ployinterp_column可选择拉格朗日插值和牛顿插值中的任意一种进行插值。newton_interp为牛顿插值，lagrange_interp为拉格朗日插值

利用模糊集理论（FS），区间值模糊集理论（IVFS）和非并行支持向量机理论（NPSVM），模糊非并行支持向量机（F-NPSVM）和区间值模糊非并行支持向量机。 （IVF-NPSVM）已构建。 F-NPSVM和IVF-NPSVM都在模型中考虑了训练点的隶属度，区别在于确定训练点的方法。 在人工数据集和基准数据集上的实验表明，使用F-NPSVM和IVF-NPSVM进行的大多数分类结果比NPSVM，支持向量机（SVM）更为准确。 ，区间值模糊支持向量机（IVF-SVM），广义特征值近端支持向量机（GEPSVM）和双支持向量机（TWSVM）。 最后，使用Friedman检验来验证两个新模型与以前的模型之间存在显着差异。

1、实现效果：《【Matlab系列】一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124359195 2、内容介绍：一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）的matlab实现。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！

拉格朗日插值 MATLAB源程序代码.zip