此功能将 [1] 中描述的自校正算法应用于一系列双梳干涉图 (IGM)。 它估计并消除了由此产生的射频 (RF) 梳的时变频率偏移和频率间隔。 该算法最适合校正缓慢的波动，即比 dfr/2 慢。 [2] 中给出了对算法限制的讨论。 该函数需要脉冲串形式的 IGM 序列，但它可以适应任何形式的准周期 IGM 序列。 它还期望对 IGM 序列进行带通滤波，从而保留单个 RF 梳状混叠。 该梳状别名应完全包含在单个 Nyquist 区域中，在 f=0 和 f=fr/2 处降至零。 在算法的某些步骤中，该函数会显示一个数字并要求用户进行验证和/或输入参数以继续。 输入项IGM：要校正的双梳干涉图序列（带通滤波） dfr：估计光梳之间的重复率差异 [Hz]（也对应于 IGM 的重复率） fs：采样频率 [Sa/s] 方法：估计法。 使用“相位”或“频率”。 - 如果载波频率噪声 PSD 处于

这是一个用于轴标签对齐的简单 MATLAB 函数。 当投影模式为 Perspective 或 DataAspectRatio 不是 [1 1 1] 时，它仍然有效。 ＃＃ 职能- `align_axislabel`：将$x$、$y$和$z$标签旋转到其对应轴的方向，并将标签移动到与轴适当的距离； - `align_axislabel_log`：支持 $z$ 轴的对数刻度； - `axislabel_rotation`：它只执行旋转； - `axislabel_rotation_angle`：计算$x$、$y$ 和$z$ 标签的正确旋转角度（不执行实际旋转）； - `axislabel_translation`：将轴标签移动到与轴适当的距离； - `axislabel_translation_slider`：用于设置参数`AXISALIGN_TRANS_A` 和`AXISALIGN_TRA

一种从移相量未知的干涉图中恢复相位的方法，李博，陈磊，提出了一种从移相量未知的干涉图中恢复相位的方法。当移相干涉图的数量足够多时，对于干涉图上的某个像素点，其光强信号随时间变

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解析UML用例图中include与extend的区别

计算一般无向图中的最大加权匹配。 可以选择只考虑最大基数匹配。 最初由 Joris van Rantwijk 用 Python 编写： http://jorisvr.nl/maximummatching.html 移植到 MATLAB，经许可（但未优化，例如模块化），Daniel R. Saunders，2013 年。BSD 许可。 http://danielrsaunders.com 。 原始标题如下： 该算法取自 Zvi Galil 在 ACM Computing Surveys, 1986 的“Efficient Algorithms for Find Maximum Matchings最大重量，均归功于杰克埃德蒙兹。 一些想法来自斯坦福大学博士 HJ Gabow 的“非二部图上最大匹配算法的实现”。 论文，1973。 Ed Rothberg 的最大重量匹配 AC 程序被广

做一个小系统，完成如下功能：在图中求从一条从顶点i到顶点j的最短路径，在图中求从一条从顶点i到顶点j的简单路径

主要介绍了Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题,简单描述了Dijkstra算法的原理并结合具体实例形式分析了Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离的相关步骤与操作技巧,需要的朋友可以参考下

可进行有向图的创建，所有简单路径的遍历，并找出其中的最短路径和最长路径。

描述正逻辑和负逻辑，等效转换等，说明前后小圆圈有不同的含义，并指出具体如正负逻辑的变换条件，还有多级复合逻辑的变换等。