matlab心电图程序代码基于呼吸暂停-心电图的OSA检测代码 该项目包括用于呼吸暂停ECG的预处理方法和用于每段OSA检测的LSTM-RNN模型。 介绍 如果要使用此程序，应首先下载Apnea-ecg数据库。 在这里，我们提供了一个下载链接，代码为：8fuq。 用法 然后，按照以下步骤操作，您将获得OSA检测模型。 在python中使用matlab函数。 遵循官方文件。 运行preprocessOfApneaECG.mit2Segments.py 。 此python文件将Apnea-ECG数据库转换为每分钟的ECG段，包括训练集（a01-a20，b01-b05，c01-c10）和测试集（x01-x35）。 不要忘记在mit2Segments.py中设置路径信息。 运行preprocessOfApneaECG.preProcessing.py 。 该python文件处理每分钟的ECG片段，包括ECG去噪，从ECG提取RRI，RAMP和EDR信号，在RRI和RAMP上进行平滑和样条插值以及对EDR信号进行下采样。 此外，我们根据RRI将这些细分分为两种：噪声和清晰。 运行produceD

（1）学会解决帧的同步和频偏校正问题； （2）理解帧的同步和频偏校正的原理； （3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。 【实验原理】  数据帧 数据帧的格式为：保护位+帧同步位+信息位+保护位，其中： 保护位：降低前后帧之间的影响，并提高同步质量（本实验没有加保护位）； 同步位：训练序列，本次实验使用巴克码，要求自相关性好； 信息位：有效的发送信息。  训练序列 训练序列的优劣决定了信道均衡性能的好坏，训练序列越长则信道估计效果越好。一般而言， 用来同步的训练序列有着非常强的自相关性（即自相关峰值高，互相关值低）。训练序列常用于参 考信号，帧同步码。其中，常用的训练序列有 Barker 码、Frank 序列、Zadoff-Chu 序列、Gold 序列 （本次实验采用 Barker 码）。  帧同步

该程序用于计算用户提供的股票价格向量的相对强弱指数 (RSI) 技术指标。 用户还可以指定每个周期使用的样本数量。 默认周期为 14 个样本。 RSI = calc_RSI(data,N) 使用 N 个样本的时间段计算数据中发现的股票价格值的 RSI。 RSI = calc_RSI(data) 使用默认的 14 个样本周期计算 RSI。 向量“数据”的格式必须使与最近日期对应的值位于向量的末尾，而最早的价格值位于向量的开头。 矢量 RSI 以相同的方式格式化。 向量“RSI”的长度与向量“data”的长度不同，因为需要使用“data”的前 N ​​个样本来计算第一个“RSI”样本。 注意：我通常使用我的另一个程序“历史股票数据下载器”来检索我传递给这个 RSI 函数以进行 RSI 计算的股票数据。 如果您使用我的其他程序，请注意股票数据下载器首先返回最新日期的数据，并在数组末尾

HTML个人网页设计之期末作业，采用DIV+CSS布局，共有多个页面，首页使用CSS排版，内容比较丰富，色彩鲜明有活力，很适合新手拿来学习。

尽管当前版本的 Matlab 确实提供了一些极坐标绘图功能，但它并不是特别灵活。 “完美极坐标图”是一些可用于创建完全可定制的极坐标图的函数。 如： - 选择顺时针方向增加或减少的角度（例如罗盘（cw）或标准数学约定（ccw）） - 选择零角度所在的位置：顶部、右侧、左侧、任何地方！ - 通过设置径向和/或角度限制（即像 xlim 或 ylim）仅绘制圆的一部分- 主要和次要径向和角轴的任意刻度线和网格线- 带有预设的标签方案，例如指南针方向- 包括示例！

简单实用的基于bootstrap的双日历时间段， 需引用样式及js： <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/daterangepicker.css" /> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/bootstrap.min.css" /> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/font-awesome.min.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/common.css"> [removed][removed] [removed][removed] [removed][removed] [removed][removed]

好好学信号与系统，它是高科技人才的杀手锏！

主要介绍了python实现比较两段文本不同之处的方法,涉及Python针对文本与字符串的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

两段锁协议 两阶段封锁协议：要求每个事务分两个阶段提出加锁和解锁申请， 增长阶段：事务可以获得锁，但不能释放锁。 缩减阶段：事务可以释放锁，但不能获得新锁。 两阶段封锁协议保证冲突可串行化，因为若事务都遵守两阶段封锁协议，则调度的优先图中无环。 将各个事务根据它们的封锁点进行排序，这个顺序就是事务的一个可串行性次序。 两阶段封锁协议不保证不发生死锁。 两阶段封锁协议不保证不发生级联回滚。

近 10 年来迅猛发展起来的复杂网络理论为研究复杂性与复杂系统科学提供了一个重要支撑点, 它高 度概括了复杂系统的重要特征, 无论是在理论还是在应用方面都具有很强的生命力, 而且在各个方面都得到了很大发展. 重点讨论图论在复杂网络中的应用, 特别是代数图论在复杂网络同步问题中的应用. 首先给出一 些图的最小非零与最大特征值以及同步能力的估计, 并且讨论了子图与图特征向量在同步能力估计中的作用. 其次以两个简单图指出同步能力与网络结构参数的关系复杂, 并给出补图与加边对同步研究的意义, 然后给出 图运算在复杂网络同步中的作用. 最后从图论与控制理论角度展望了复杂网络领域未来可能的发展方向.