----------------------------- 更新：添加了易于使用的 GUI ----------------------------- [Px,freq]=averfft(sig,Noct,Nfft) sig = 时域数据（例如音频文件）； Noct = 平滑的倍频程分辨率（例如 Noct=3 导致 1/3-oct. 平滑）， 默认值为 0； Nfft = FFT 分辨率，默认值为 8192； 采样频率假定为 44.1 kHz。 如果未定义输出，则 averfft 绘制频谱。

根据用户定义的值对曲线进行分段着色。 这些值可以是实数值或复数值。 在后一种情况下，颜色图是使用绝对值构建的。 该例程旨在沿表面边界绘制温度、应变、电流等。 该过程需要用户定义的曲线离散化和沿离散化曲线的值向量。 屏幕截图是使用以下代码制作的： t = (0:100)/100*2*pi； c = [cos(t);sin(t)]; y = cos(2*t); 颜色曲线(c,y)

研究了在发电侧开放的电力市场下,作为电网公司,在保证电网运行的安全性及电能质量的前提下,如何购买各发电厂的电力,使得既满足用户的需要又实现安全性和经济性。提出了一种用灵敏度方法消除阻塞的分段竞价电力市场的出清算法,先在不考虑支路过载的情况下,按各发电机的报价进行竞价,依次安排基荷、腰荷和峰荷段的出力;再选取负荷最大时刻对网络进行阻塞管理,以阻塞调整的费用最小为目标,根据各发电机相对阻塞支路的灵敏度调整各发电机的功率,根据此阻塞管理结果对整体竞价过程进行调整并考虑爬坡约束,通过优化腰、峰荷的分界点,得到考虑消除阻塞的分段竞价电力市场的各发电机出力。这种考虑消除阻塞的分段竞价电力市场的出清算法不仅满足电能生产的连续性,区分了电能质量,体现了市场公平性,而且消除了阻塞,因此其结果更具有实用价值。以IEEE 30节点系统为例,证明了算法的可行性。

inaSpeechSegmenter inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的音频分段工具包。 它将音频信号分成语音，音乐和噪音的均匀区域。 语音区域分为使用说话者性别（男性或女性）标记的片段。 男性和女性分类模型针对法语进行了优化，因为他们是使用法语说者进行培训的（说话者性别的声学相关性取决于语言）。 对应于音乐之上的语音或噪声之上的语音的区域被标记为语音。 设计inaSpeechSegmenter的目的是基于男女语音时间百分比估计来执行。 安装 inaSpeechSegmenter是python 3中的框架。仅支持大于或等于3.6的python版本。 可以使用以下过程进行安装： 先决条件 inaSpeechSegmenter需要ffmpeg才能解码任何类型的格式。 可以使用以下命令行完成ffmpeg for ubuntu的安装： $ sudo apt-get in

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针对现有物流系统在用户隐私保护上的一些弊端，提出了一种基于QR码分段加密、分级授权和时效控制的隐私保护方案。该方案将收件人所有信息进行分段RSA加密、Base64编码，整合之后嵌入QR码中。在物流运输及派件过程中，对于不同的网点或转运中心授予不同级别的QR码解密权限，查看指定内容。同时在用户签收后QR码自动失效，以此达到保护用户个人隐私的目的。方案的核心思想是尽可能减少收件人信息的接触人群，降低用户信息泄露的可能性。

在分段存储管理方式中，作业的存储空间被分成若干个段，每个段的大小可以不同，根据用户编写的程序而定。为了灵活的对作业按逻辑关系划分为若干个段，放入内存，更好的实现信息的共享和保护，分段存储管理是个非常好的管理方式。 在本次课程设计中，为了建立一个基本分段存储管理系统的模型，首先采用了数组mem[100]模拟分配了一个有100个内存块的内存空间，用于为进程的分段分配存储空间，并采用位示图的思想，一百个内存块初始化时为0，表示未被分配，当有进程调入内存，被分配的内存块用1表示，进程分段调出内存后，又变回0，并用变量availableMem随时记录剩余的可用内存空间数，初始时availableMem = 100。 其次，建立进程的基本模式，若一个进程可以有若干个段组成，每个段的大小不同，本设计中，手工设置进程的段数，以及每个段所需占用的内存大小数。内存所需要的内存总大小用total变量记录。 内存的分配与回收；从创建的进程中选择一个进程调入内存，为该进程分配每个段所需要的内存块，已分配的内存块变为1，availableMem 变为availableMem =availabl