ECNUThesis-Undergraduate 华东师范大学本科生学士学位论文模版 本模版使用 LaTeX3 重构了 的 ， 并将个人信息的填写、个性化设置、命令、环境等进行了一定的封装，让使用者可以更加方便地使用 LaTeX 进行创作。 Ver 0.1.2 模板中默认添加了对 bicaption 和 booktabs 两个宏包的引用，前者提供了符合学校要求的双语图表注释，后者提供了三线表所需要的组件。 修正了附录中章节的编号及显示。 修正了英文摘要及关键词的字体。 Ver 0.1.1 在 style 设置中增加了 fontMath 的设置接口，以便使用者更加方便地更换数学公式字体。 使用环境 本模版只能使用 XeLaTeX 进行编译，使用其它 LaTeX 引擎将会导致编译失败。所以请安装最新版的 TeX Live ，并使用 XeLaTeX 进行编译。 若您的个人计算机中仍安装了老旧的

matlab中的fit函数实现源码 Log 2020-05-27 Wed 9:33 创新点、主要内容修改 2020-05-22 Fri 08:30 修改参考文献 2020-05-20 Wed 6:40 思维框架图和甘特图 2020-05-19 Tue 19:36 尝试修改matlab的DCC-MIDAS代码，目前可基本实现，不过还有很多部分需完全明白，才能 改动 2020-05-04 Mon 14:36 ... 变量 GATCH-MIDAS GATCH-MIDAS DCC-GARCH DCC-MIDAS ... ... R MATLAB R MATLAB 输入 自变量 X1,(X2) X1 无 无 ... 频率 低频 低频 无 无 ... 因变量 y y y1,y2 y1,y2 ... 频率 高频 高频 高频 高频 ... 正态分布 是 是 是 是 ... t分布 否 否 是 否 ... 计算 mfGARCH包 MIDASv2.3工具包 rmgarch包 MIDASv2.3工具包 ... 函数 fit_mfgarch GarchMidas dccspec,dccfit DccMidas

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傅里叶反变换matlab代码硕士论文 嘿，这与我的硕士论文有关，包括文档，演示文稿，脚本以及代码。 由于我还没有开始撰写本文，所以我还没有拿出一个醒目的标题，但再给我几个月的时间，我会到达那里。 加工链 筛选事件目录 函数SortEventDirs.m仅选择名称仅包含数字的那些目录。 这应该省去带有诸如“ test”之类名称的目录。 转换sac档案格式，筛选不良选择 函数ConvertTraces使用函数readsac.m读取sac数据，会进行一些质量检查/过滤。 带有锥度和傅立叶变换信号的窗口。 p数据用tukey锥度加窗显示，并通过fft算法传递到wft ，而fft的跟踪矢量进入vft 。 通过p值进行合并（构建pIndex） 现在，将创建一个逻辑索引数组。 数组中的每一行都与一个pbin相关联，它的列是零和一，它们选择与该bin对应的适当迹线。 冲激响应：叠加和反卷积 排序后的傅立叶变换信号被发送到simdecf.m中，以解卷积为类似于Greens函数的形式。 它们保存在rft ，通过逆傅立叶变换传递，以恢复rec 。 过滤脉冲响应，获取数据tps 使用带通滤波器(0.04, 1

硕士论文 硕士论文-通过混合分析预测识别Android恶意软件 抽象的随着运行移动操作系统Android的移动设备的数量不断增加，其广泛使用和各种应用可能性，这些设备已成为恶意应用程序的重要目标。 通过先进的静态和动态分析，研究人员可以深入了解恶意软件的机制，而机器学习通常被用来检测未知的恶意应用程序。 Android操作系统和相关恶意软件不断发展。 因此，使用过时的恶意软件训练机器学习模型可能会对较新的恶意软件的预测标识的性能产生负面影响。 尽管一些科学出版物使用了过时的恶意软件集合。 本文着重研究一个中心问题：通过比较两种混合方法，对最近的Android恶意软件的预测识别有多精确？ 在本文中，从合适的存储库中收集了近期的恶意和良性Android应用程序。 实施了两种混合分析，以从Android应用程序中提取静态和动态信息。 两种方法都试图增加在物理设备上执行的动态分析的代码覆盖率。 利

matlab的欧拉方法代码我的硕士论文代码工作 标题：基于系统的微分平坦度特性和输入整形，具有悬浮载荷的四旋翼的轨迹滑移控制 摘要：在货运应用中对自动驾驶飞机的需求很高的情况下，这项工作提出了一种运动控制和轨迹生成解决方案，该解决方案由四轴转子组成，该系统具有悬架负载，旨在控制飞机的位置并减轻负载摇摆。 首先，使用Newton-Euler和Euler-Lagrange方法推导系统的动态模型，并将其分为两个部分：与机器人高度和偏航角关联的完全驱动子系统，以及与其他状态变量关联的欠驱动子系统。四旋翼。 每个子系统都由一个滑模控制器控制，该滑模控制器在Lyapunov的意义上被证明是稳定的，可以将系统驱动到滑模表面并停留在滑模表面上。 Routh-Hurwitz稳定性判据证明，与欠驱动子系统相关的滑动表面是局部稳定的，这是因为获得了一些使控制过程更容易的控制参数约束规则。 最后，提出了一种新的轨迹生成结构来抑制负载平衡，该结构包括建立负载的多项式轨迹，对其施加输入整形并利用系统的微分平坦度特性来计算飞机的期望状态。 在仿真中针对点对点轨迹和不同持续时间，对控制器和设计的轨迹生成器进行了测试。

硕士论文 查尔默斯理工大学硕士论文项目的存储库，题为“使用深度机器学习的行人意图预测”。 抽象的 待添加 数据集 联合注意自动驾驶（JAAD）数据集[]： JAAD是一个用于研究自动驾驶环境下的共同注意力的数据集。 重点是在交叉点的行人和驾驶员行为以及影响他们的因素。 为此，JAAD数据集提供了从240多个小时的驾驶录像中提取的346个短视频剪辑（长5-10秒）的丰富注释集合。 这些在北美和东欧的多个地点拍摄的视频代表了在各种天气条件下日常城市驾驶的典型场景。 为所有行人提供了带有遮挡标签的边界框，使该数据集适合行人检测。 行为注释指定与驾驶员互动或需要驾驶员注意的行人的行为。 对于每个视频，都有固定的列表中的几个标签（天气，位置等）和带有时间戳的行为标签（例如，停下，步行，观看等）。 此外，还为每个行人提供了人口统计属性列表（例如年龄，性别，运动方向等），以及每个帧的可见交通场景元

免责声明 没有积极维护该存储库。 这是一篇硕士论文的结果，如果有人想复制论文的结果，可以将该代码作为参考。 鸟类种类分类 这些是在Chalmers University of Technology进行的硕士学位论文的项目文件。 该项目的目的是通过使用深度残差神经网络，多宽度频率增量数据增强和元数据融合来构建和训练鸟类分类器，从而改进最先进的鸟类分类器。带有相应物种标签的鸟类歌曲数据。 如果该资料库对您的研究有用，请引用硕士论文。 设置 $ git clone https://github.com/johnmartinsson/bird-species-classification $ virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv $ source venv/bin/activate (venv)$ pip install -r requirements.txt

BUAA论文：北航研究生学位论文模板（Word + LaTeX）

基于物理的渲染 通过路径跟踪以物理方式渲染3D场景。 光与表面的相互作用通过双向反射分布函数（BRDF）进行评估。 —硕士论文2013/14 加速结构：BVH 无堆栈遍历。 每个叶节点1或2个面。 存在在构建过程中使用空间分割的代码，但似乎有问题。 不应该使用。 要求 操作系统： Linux 虽然也应该可以在其他平台上构建和运行它。 我只是从未尝试过。 硬件：具有OpenCL 1.1和OpenGL 3.1功能的GPU 仅在NVIDIA上进行过测试。 库/标题 freeglut3-dev libboost-dev libdevil-dev libglew开发 libglm开发 libqt5core5a libxi-dev libxmu-dev 标题 NVIDIA和OpenCL 如果在使NVIDIA硬件与OpenCL配合使用时遇到问题（根据我的经验，这很可能），这是一些解