针对频域窄带干扰抑制方法的不足，分别提出改进的自适应多门限干扰检测算法和广义延拓逼近算法在干扰抑制中的应用。改进算法使用去除干扰频点之后的频谱进行检测干扰，检测效果有了明显提高；有约束条件的一元函数廷拓逼近算法，结构简单，通过廷拓逼近思想，减小了对干扰频点处理时信号时域波形的失真。Matlab仿真通过误码率对比验证了算法性能，从而证明改进方法具有更好的干扰检测性能和更优的干扰处理能力。

主要给大家介绍了关于Vue 3.x+axios跨域方案的踩坑指南，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Vue 3.x具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

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针对实际的运动目标跟踪问题中存在的各种物理约束，采用基于在线滚动优化原理的滚动时域估计方法，将跟踪滤波问题转换为带约束的有限时域优化问题，并通过引入到达代价函数，有效减少了优化问题求解所需的计算量。最后，对实际的目标跟踪问题进行了滚动时域估计仿真研究。Monte Carlo仿真结果表明，滚动时域估计能有效提高跟踪精度，并且能在采样周期之内完成求解，满足在线估计的需要。

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matlab由频域变时域的代码使用PETSc在均匀各向同性介质中的3D声波传播 PETSc- 在这里，您可以找到C + PETSc实施方案解决3D声波方程的示例。 使用Krylov方法来找到Ax = b的迭代近似解 分散细节： 时域有限差分（FDTD） 隐式时间步进 O（2,4） 从泰勒级数推导的方案： 在空间[-1：16：-30：16：-1] / 12dx2 及时[2：-5：4：-1] / dt2 型号详情 各向同性 同质 Dirichlet边界条件 使用方法： 必须安装PETSc。 确保设置了PETSC_DIR和PETSC_LIB环境库 make all ./run_O22.sh 或者./run_O24.sh 可以在Shell脚本中更改运行时选项和处理器数量。 在代码中或从运行时更改标记，可以保存并绘制整个波场或仅在接收器位置绘制地震图。 运行时选项-vel float-传播速度[km / s] -xmax float-模型尺寸[km] -ymax浮点-zmax浮动-dt float-时间步长[秒] -tmax float-最大模拟时间-isrc int-源位置[网格点] -jsr

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matlab由频域变时域的代码答对了 这是BINGO（具有高斯过程动态模型的网络的贝叶斯推理）的代码，这是一种根据时间序列数据进行基因调控网络推理的方法。 在文章中介绍 A. Aalto，L。Viitasaari，P。Ilmonen，L。Mombaerts和J. Goncalves。 “从稀疏采样的噪声数据推断基因调控网络”，。 如果您在项目中使用该方法，请引用该文章。 方法已在Matlab 2017a中进行了测试。 一般信息 BINGO假设从连续时间轨迹x采样离散时间序列数据，满足dx / dt = f（x）+ u 。 函数f被建模为高斯过程（GP），网络结构被编码为GP协方差的超参数。 f的第i个分量的平均值为m i （ x ）= b i - a i x i 。 该方法基于MCMC采样，这意味着它将收集大量网络采样。 如果在60％的样本中出现特定链接，则在给出数据和基础假设的情况下，该链接存在的后验概率。 建议至少收集5000个样本。 十分之九的样本被丢弃（稀疏），因此5000个样本需要进行50000次迭代。 可以在开始时运行较少的迭代次数，以检查采样器是否正常运行，然后运行更多采

针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题，提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案。首先，利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度；其次，根据人体运动频率的变化范围和线性加速度矢量来确定脚步的波峰和波谷位置；最后，提取线性加速度在时域上的特征向量，使用层次支持向量机方法分层识别人体运动状态。实验结果表明，该方法能有效识别人体6种日常运动状态，准确率达到93.37%。