典型相关分析matlab实现代码DCCA：深度规范相关分析 这是Python中的深度规范关联分析（DCCA或Deep CCA）的实现。 它需要安装Theano和Keras库。 DCCA是CCA的非线性版本，它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的： Galen Andrew，Raman Arora，Jeff Bilmes，Karen Livescu，“”，ICML，2013年。 它使用带有Theano后端的Keras库，在Tensorflow后端上不起作用。 因为网络的丢失功能是由Theano编写的。 基本的建模网络可以轻松地被更高效，更强大的网络（如CNN）取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的： Wang Weiran，Raman Arora，Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”，ICML，2015年。 数据集 该模型是在MNIST数据集的嘈杂版本上评估的。 我完全按照本文介绍的方式构建了数据集。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 数据集很大，无法在GitHub上上传。 因此它被上传到另一台服务器上。 第一次执

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AD524具有优良的性能指标，它的输出失 调电压漂移低于20~V／'C．输入失调电压漂移 低于0．5~,V／'E，增益G ：1时的共模抑制比 (CMRR)大f 90dB，最大非线性度为0．05％。 G =1000时，0瓜R可遮12Od AD524的交 直流特性都很杰出，G =100时它的增益带宽 乘积达25MHz,压摆率为5V／ ．建立时间为 15f‘s。就G =1、10、100 1000的固定增益而 言，AD524不需要任何外接器件，是一个完整 的放大器。对于1至1000之间的其它增益，仅 需外接一只电阻即可实现。针对开关通断时的 非正常情况，AD524对输入进行了充分的保 护。

已知典型三阶系统的结构方框图如图1所示： 其开环传递函数为G(s)=K1K2/T0(T1S+1)(T2S+1) ，本实验在此开环传递函数基础上做如下实验内容： 1．典型三阶系统电路模拟研究； 2．典型三阶系统数字仿真研究； 3．分析比较电路模拟和数字仿真研究结果。

几个比较典型的3DMAX模型，可以做仿真用