分析了正交频分复用(OFDM)系统中采样频率偏移对系统性能的影响，提出了一种在频域进行估计和校正的采样频率同步算法．该算法易于硬件实现，与采用最小二乘法(LS)的估计算法相比可以减少20％的硬件资源，提高l倍的工作速度．根据IEEE 802.11a无线局域网(WLAN)标准进行了算法仿真和现场可编程门阵列(FPGA)上的硬件实现研究．仿真结果表明，无论是在高斯白噪声(AWGN)信道还是多径信道下，该算法均可以有效地对采样频率偏移进行校正，使系统性能符合标准要求．通过在FPGA上的硬件实现以及使用Xilin

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EMD的matlab代码分享MSN：用于密集点云完成的变形和采样网络 MSN是一种基于学习的形状补全方法，可以保留已知结构并生成密集且分布均匀的点云。 有关更多详细信息，请参阅我们的 AAAI 2020。 在这个项目中，我们还提供了点云的地球移动距离（EMD）的实现，它基于拍卖算法，只需要 $O(n)$ 内存。 完成后获得 32,768 分 用法 1) 环境和先决条件 pytorch 1.2.0 CUDA 10.0 Python 3.7 2) 编译 编译我们的扩展模块： cd emd python3 setup.py install cd expansion_penalty python3 setup.py install cd MDS python3 setup.py install 3) 下载数据和训练好的模型 从 下载数据和训练模型。 由于规模较大，我们不提供训练集的部分点云。 如果要训练模型，可以使用 和 生成它们。 我们为每个 CAD 模型生成 50 个局部点云。 4) 训练或验证 运行python3 val.py来验证模型或python3 train.py从头训练模型。 E

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雨伞采样python包USample 伞式抽样方法的轻量级python实现，用于在各种数据科学应用程序中有效计算尾部概率。 该代码可在Python 2.7和Python 3.x中使用。 配套文章：雨伞采样：一种有效的分布尾部采样方法查尔斯·马修斯（Charles Matthews），乔纳森·韦尔（Jonathan Weare），安德烈·克拉夫佐夫（Andrey Kravtsov）和艾莉斯·詹宁斯（Elise Jennings） 使用包装 该软件包易于设置和运行。 它仅需要采样器，对数后验函数和初始条件。 有关如何设置采样器的代码段，请参见示例文件。 此处包括的示例均依赖于的取样器 实现了的仿射不变集合采样方法。 请参阅emcee代码以获取有关如何安装它的说明。 但是，其他MCMC采样器可以由用户代替。 使用该程序包包含几个示例：对高斯分布，双井多峰分布进行采样，以及一个宇宙学示例

母线低边电流采样，在永磁同步电机力矩控制的作用 在电动状态下，在电机的相线上我们可以看到正弦的电流波形，母线低边上的电流恒为正值（意味着电流一直从电源的正极流向地）

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