Google Api 无缝的Google Api集成。 Google地图，地点，道路，搜索和翻译。 随时贡献，提出问题和报告问题。 我通常会快速回应（24-48小时）。 入门... 该库非常易于使用和使用。 每个api实现都包括一个请求和一个响应，以及执行请求并返回响应的通用外观操作。 该请求具有反映支持的参数的属性，并且响应表示返回的json的对象模型。 下面的示例仅填充一个请求，调用Facade操作，然后接收响应作为回报。 TRequest request = new TRequest (); TResponse response = await { Api }.{ Action }. QueryAsync ( request ); 其他一些值得注意的成员。 要求 var uri = request . GetUri ();

摘要：经验模态分解（EMD）的一个关键问题是改善端点效应。目前工程上已经提出了多种处理方法。在此对端点镜像方法、多项式拟合法、极值延拓法、平行延拓法和边界局部特征尺度延拓法等5种方法进行对比研究，利用分解信号与原信号的相似系数、分解信号与原信号的平均相对误差以及算法的运行时间作为端点处理方法的评价指标。仿真结果表明，极值延拓法是处理准周期信号的相对较好的EMD端点效应处理方法。 　　0 引言 　　1998 年，Huang 等人提出了一种新的信号处理方法：经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition,EMD）。它用不同特征尺度的数据序列本征模函数（Intrins

dpsimplify 使用递归道格拉斯-普克线简化算法根据指定的容差减少折线中的顶点数。 该算法也称为迭代端点拟合算法。 dpsimplify 可以处理二维和更高维度的折线和多边形。 提交的文件现在包含另一个 m 文件 (dpsimplify_octave.m)，该文件经过轻微修改以与 GNU Octave 一起运行。 句法： [ps,ix] = dpsimplify(p,tol) 其中 p 是一个 nxm 矩阵，其中包含 m 维中的 n 个顶点。 有关该算法的其他信息，请访问此链接http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm

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如何运行 打开 HTML 文件，输入文本，选择语言并单击翻译按钮。 关于翻译器 这个翻译器使用 DeepL API，它识别源语言并将文本翻译成目标语言。 该请求是使用“DeepL API Free”端点的 POST。

改善EMD端点效应问题的处理方法研究，张斌，程珩，经验模态分解(EMD)是一种处理非线性、非平稳的数据分析方法, 但是在利用样条插值获得上下包络过程中存在着棘手的端点效应问题，该�