比较并绘制了黑体辐射的维恩定律和普朗克定律。

奇异频谱分析 用于执行奇异频谱分析（SSA）的软件包 简单用法 下面的示例创建了一个具有两个强烈季节性成分的模拟信号。 主要输入函数是analyze(y,L) ，该函数返回趋势和季节成分。 y是要分解的信号， L是要用于内部嵌入的窗口长度。 using SingularSpectrumAnalysis, Plots # generate some data L = 20 # Window length K = 100 N = K * L; # number of datapoints t = 1 : N; # Time vector T = 20 ; # period of main oscillation y

IBM Spectrum Virtualize HyperSwap-高可用解决方案.docx

PNG到SCR在线转换器 PNG to SCR是用于艺术家的工具，可以在通常的（像素艺术）图形软件（例如Photoshop，GIMP，Aseprite，Pixaki等）中创建ZX Spectrum艺术品。 它允许您获取导出的PNG文件，并将其转换为SCR（视频内存转储）或TAP，然后可以使用LOAD "" $SCREEN加载到真实（或仿真）计算机中。 在线构建： 主用户界面： 每个光谱图像都有多种选择，可以选择墨水/颜色，因此该工具具有使用策略的选项。 匹配模式（如上图所示）试图创建与艺术家手动选择的内容接近的内容（尽可能保留相同颜色的形状）。 较大的区域+单个块的纸张（或较小的区域+墨水）为您提供类似于线稿的内容（尝试使用墨水覆盖的最小像素）： 当您手动尝试符合属性冲突时，很难捕获所有内容，因此该工具为您提供了错误检测功能： 如您在上面看到的，它支持非屏幕尺寸的图像。

对2.15.3.0版本的一个改进。核心功能是采用qmmp框架，支持多种播放格式。支持多云音乐的下载与试听，支持歌词的检索下载，支持相似歌曲、艺术家、专辑、歌单的查找，支持音乐频道的收听和音乐频谱显示等等，支持均衡器和音效插件调节，总之是非常好的学习交流作品。 更多资源详见我的github https://github.com/Greedysky/TTKMusicplayer

分析二维数据在频率-空间域、频率-波数域、拉东域的特征，适用于地震、雷达、超声数据的分析

Introduction to spread spectrum communications

matlab无线通信的代码认知无线电和频谱感知 认知无线电（CR）是一种可编程的无线电和网络技术（智能收发器），具有自适应性，可以自动检测无线通信信道中的网络流量，并相应地调整其传输和接收，以有效地利用可用带宽。 基于各种输入，CR能够允许用户利用未使用/空闲的通信信道，从而避免无线通信信道中的拥塞。 在本项目中，我们考虑诸如用户数量，信噪比（SNR），总错误率和功率电平阈值（用于频谱感知以近似无线通信信道中的网络流量）之类的参数。 该存储库保存了通用的MATLAB / GNU Octave兼容代码，该代码将上述参数考虑在内，并通过将参数微调为不同的值并执行计算来近似CR的性能。 代码中用于计算的两个主要数学函数是： Marcum Q函数 （上部不完整）伽玛功能 Marcum Q函数 该函数用于通过设置功率阈值来计算用于检测可用频谱的使用的检测概率P d 。 即，Q函数计算概率密度函数P(X ≥ x) 。 因此，我们为参数x配置了一个阈值，并应用Marcum-Q函数来检测大于所应用阈值的信号功率水平X以近似使用信道频谱。 数学方程式如下： （上部不完整）伽玛功能 此函数用于计算错误检测

二摘代码MATLAB 矿物混合光谱分析 这是“用于有限样本的基于深度学习的高光谱数据分析的Hapke数据增强”的演示代码，该代码仅用于研究目的，保留所有权利。 秦凯联系方式： 要运行代码，请在Matlab中使用“ test_example_SAE.m”。 请引用以下两篇论文。 K. Qin等人，“ IEEE地质科学与遥感快报”（doi：10.1109 / LGRS.2020.2989796）中的“用于使用有限样本的基于深度学习的高光谱数据分析的Hapke数据增强”。 秦克，赵玉杰和崔旭。“基于机载高光谱数据的氧化铁信息提取技术研究”，IGARSS 2019-2019 IEEE国际地球科学与遥感研讨会，日本横滨，2019年，第6764-6767页，doi：10.1109 / IGARSS.2019.8900647。

此函数返回（交叉）频谱密度相关性的估计，称为（交叉）循环调制频谱。 它可用于检测给定信号中隐藏的循环平稳分量，并可用于轴承和齿轮故障诊断。 为此，此功能允许根据 CMS 地图提供的信息执行包络分析。 换言之，出于诊断目的，CMS 可用作预处理工具，以检测包含可被包络分析利用的诊断信息的信息最丰富的频带。 还提供了展示如何使用 CMS 的演示。 参考文献：Antoni J, Cyclostationarity by examples, Mechanical Systems and Signal Processing 23(4):987-1036, 2009