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一、用状态变量设计模型参考自适应控制律 设模型的状态方程为 �Xm = Am Xm + Bm r (3 .3 1) 式中 Xm 为 n维状态向量 , r为 m 维输入向量 , Am 为 n× n稳定矩阵 , Bm 为 n× m矩阵。 控制对象的状态方程为 �Xp = Ap ( t) Xp + Bp ( t) u (3 .3 2) 图 3. 3 1 模型参考自适应控制图 式中 Xp 为 n维状态向量 , u为 m维控制向 量 , Ap ( t) 为 n× n 矩阵 , Bp ( t) 为 n× m 矩阵。 一般自适应控制系统采用如图3 .3 1 所示的前馈控制加反馈控制。 从图 3 .3 1 可得 u = K( t) r + F( t) Xp (3 .3 3) 将式 (3 .3 3 ) 代入式 ( 3 .3 2) 得 �Xp = [ Ap ( t) + Bp ( t) F( t) ] Xp + Bp ( t) K( t) r (3 .3 4) 设 Ap ( t) + Bp ( t) F( t) = As ( t) Bp ( t) K( t) = Bs ( t) (3 .3 5) 图 3. 3 2 用状态方程描述的模型参考自适应系统 因 F( t) 与 K( t) 都是误差 e的函数。因此 As ( t) 和 Bs ( t)也与误差 e有关 ,则 As ( t) 和 Bs ( t) 可表示成 As ( t) = As ( e, t) , Bs ( t) = Bs ( e, t) (3 .3 6) 则式 (3 .3 4 ) 可表示成 �Xp = As ( e, t) Xp + Bs ( e, t) r 在上式中 Xp 用 Xs 表示 ,则 �Xs = As ( e, t) Xs + Bs ( e, t) r (3 .3 7) 式 (3 .3 7 ) 为可调系统 , Xs 就是可调系统 的状态向量。As ( e, t) 和 Bs ( e, t) 按照自适 应规律进行调整。系统如图 3 .3 2 所示。 按照超稳定性理论设计模型参考自适 应系统的步骤如下 : —85—

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为分析时序网络演化速度对传播过程的影响,通过改进已有的时序相关系数定义,给出了一个网络演化速度指标;同时,提出了一个具有非马尔可夫性质的时序网络演化模型。在每个时间步,每一个给定的激活节点都以概率r在网络中随机选择一个节点,以概率1-r在该激活节点的原邻居中随机选择一个节点,并在该激活节点与所选节点间建立连边。模拟结果表明:网络模型参数r与网络演化速度指标之间有单调增的关系;同时,激活节点随机连边的概率r越大,网络传播范围就越广。由此可知:演化速度快的时序网络有利于网络传播;进一步地,网络拓扑结构的快速变化有利于信息的快速传播,但不利于抑制病毒传播。

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在铅垂面内进行了三种导引律（纯追踪法、平行接近法、比例导引法）的 运动学仿真。初始条件:目标初始位置（5000m,2500m）， 目标等速向右飞行，Vm=400m/s；导弹初始位置（0m,0m），导弹从初 始位置开始按相应的导引律等速飞行，V=600m/s。

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有色噪声 产生离散的有色（幂律）噪声 的Python / numpy实现：N. Kasdin，新泽西州，沃尔特，T。，“幂律噪声的离散模拟[用于振荡器稳定性评估]”，频率控制专题讨论会，1992年。第46届，1992 IEEE论文集，第274页，5月。 1992。http: 该存储库的代码现在作为Noise（）类包含在allantools存储库中： :