DFT的matlab源代码基于语音的登录系统 此项目使用语音作为度量标准，以根据从梅尔频率倒谱系数（MFCC）获得的系数训练的高斯混合模型（GMM）模型来授权登录 训练 首先清洁语音样本，以消除不必要的噪音。 为每个样本计算MFCC，然后进行离散傅立叶变换（DFT）和对数变换，GMM使用数据将基于MFCC值的语音样本进行聚类。 部署方式 该项目在Django上运行。 Web界面提示用户讲话。 然后，将录制的语音与训练有素的GMM模型进行匹配，以找到适合的最佳群集。 如果匹配高于某个阈值（例如90％），则授权用户。 改进之处 必须注意降低噪音 从录音中区分出实际声音 更好地了解GMM和制造的集群（集群的可视化） 增强模型训练（具有更多数据集） 尝试为MFCC使用不同的过滤器值

DFT的matlab源代码时间序列数学库 概述 该库的目的是为时序分析和信号处理提供优化的算法。 特征 筛选条件： 移动平均滤波器 指数移动平均滤波器 规范化器： Z归一化 最小-最大归一化 表示形式： 不可逆的 TESPAR DZ 矩阵配置文件 完全加入 自我加入：STOMP，STAMP，SCRIMP 逐段地 分段总逼近（PAA） 分段线性聚合近似（PLAA） 自适应分段常数逼近（APCA） 具有线性（PLA），二次（PQA）或其他类型曲线拟合功能的分段曲线拟合逼近 象征性的 符号聚合近似（SAX） 可索引符号聚集近似（iSAX） 光谱 离散傅立叶变换（DFT） 离散余弦变换（DCT） 离散切比雪夫变换（DChT） 小波离散Haar小波变换（DWT） 测量： 动态时间规整（DTW） 最长公共子序列（LCSS） 在实际序列上编辑距离（EDR） 使用实际罚分（ERP）编辑距离 均匀缩放 缩放和扭曲匹配（在统一缩放中使用DTW） 其他 用于（自适应SAX / iSAX）的自适应分布分配器 复杂度不变距离 用法 将以下依赖项添加到您的Maven项目中。 < dependency > < gr

离散傅里叶级数，离散傅里叶变换及逆傅里叶变换的实现。

适用于研究生，材料领域，科研，涉及密度泛函理论，第一性原理计算，MS脚本，简单方便

DFT的matlab源代码电路测试和GNN 编写该程序包的目的在于涵盖用于电路网表（图形）的不同方法。 该软件包读取标准格式的电路网表，并且可以执行不同的测试设计（DFT）操作，包括： 门级逻辑仿真 故障模拟（PFS，DFS） 优势和对等关系 系统故障掉线（CPT） 基于故障的ATPG（D算法和PODEM的不同版本） 全回路ATPG 不同的可控性和可观察性测量值（例如SCOAP） 不同格式的电路（.bench，.verilog，.ckt）之间的转换 该软件包能够产生与测试相关的数据集，这些数据集随后将用于下游机器学习应用程序。 开发人员和附属机构： 该软件包最初是由一组南加州大学（USC）计算机工程研究生开发的，是与的共同研究项目。 仓库经理： 主要贡献者： 使用该平台的研究生（有的在其EE658课程中） （同等贡献）： 王佳怡李嘉明韩章李树波严达达 顾问： 设定环境 Python3 电路输入格式 最初的实现基于.CKT的修改版本，称为CKT658 [参考]。 可以使用转换器将标准.bench格式转换为CKT658，并在平台内实现。 translator.py 运行代码 在命令行中，键

DFT的matlab源代码PyMOF屏幕 使用VASP对MOF进行高通量DFT筛选的Python工作流程。 该代码的相关详细信息可以在以下论文中找到： AS Rosen，JM Notestein，RQ Snurr。 “通过高通量周期性密度泛函理论确定多相催化的有前景的金属有机骨架”，J。Comput。 化学（2019）。 DOI： 什么是PyMOFScreen？ 涉及MOF的高通量DFT是一项棘手的业务。 它们大的晶胞，多样的结构和广泛变化的成分，使得在很少有人为干预的情况下实现既强大又高效的工作流程充满了挑战。 PyMOFScreen通过多阶段结构优化，动态选择的强大优化算法选择，自动错误处理等解决了这个问题。 在Snurr小组中，我们已使用PyMOFScreen以完全自动化的方式使用定期DFT来筛选成千上万的MOF。 要使吸附剂的构建过程自动化，请参阅我们的（MAI）代码。 准备运行的示例 最小的例子 首先，目录中提供了示例脚本。 以下是对存储在目录mofpath中的一组CIF执行音量松弛的最小示例。 from pymofscreen . cif_handler import ge

西电 数字信号处理 第一次上机实验 DTFT DFT (Matlab)

数字信号处理的一些经典算法，内有标准C代码，有使用方法和结果验证，可用于数字信号处理程序，是初学者的福音。

jarvis：JARVIS-Tools：用于数据驱动的原子材料设计的开源软件包

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c