测量程序设计课设 仅满足通过课程，不保证计算精度

本章先分析说明伪谱法求解波动方程的算法原理，再给出弹性波场伪谱法数值模拟的改进算法；然后，通过直接引入P波波场变量和S波波场变量，给出可实现弹性波场的P波和S波分解的波动方程，并用伪谱法实现弹性波场的P波和S波分解的数值模拟；最后用伪谱法对井间地震的复杂波场作数值模拟，分析井间地震波场中各种波的传播规律。

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：Forward_modeling_PS.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开Forward_modeling_PS.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、物理应用 仿真：导航、地震、电磁、电路、电能、机械、工业控制、水位控制、直流电机、平面电磁波、管道瞬变流 光学：光栅、杨氏双缝、单缝、多缝、圆孔、矩孔衍射、夫琅禾费、干涉、拉盖尔高斯、光束、光波、涡旋 定位问题：chan、taylor、RSSI、music、卡尔曼滤波UWB 气动学：弹道、气体扩散、龙格库弹道 运动学：倒立摆、泊车 天体学：卫星轨道、姿态

这是作者花了很多心血编译并封装的高斯伪谱算法等一系列最优控制算法的封装库，可以求解各种轨迹优化问题。项目主要基于Lpopc进行封装，并提供了visual studio demo项目供学习。通过ElegantGP(该库名称)，您可以构建各种复杂最优控制问题并求解。它所依赖的arma和MKL我也都打包在了这个库中，您无需为依赖问题而烦恼。C++求解高斯伪谱算法，从现在开始将不再困难！

分文标签和数据两类，其中标签为1的是垃圾短信，标签为0的是正常短信 伪基站电信诈骗中文短信数据集 伪基站（Fake-base-station，FBS）是一种高科技仪器，一般由主机和笔记本电脑组成，通过短信群发器、短信发信机等相关设备能够搜取以其为中心、一定半径范围内的手机卡信息，通过伪装成运营商的基站，任意冒用他人手机号码强行向用户手机发送诈骗、广告推销等短信。 本数据集包含了来自国内真实伪基站发送的 14,000 条垃圾/诈骗短信，研究人员手动将其分为 14 个类别。出于隐私考虑，消息中的所有联系人都是匿名的。通过对 FBS 垃圾信息生态系统中主题策略的大规模理解和探索，可以完善垃圾邮件的防御机制。 作者：跨象乘云 https://www.bilibili.com/read/cv17389821/ 出处：bilibili

将apk文件放到指定文件夹下，运行程序完成加密解密，生成到指定的文件夹下。 apk的存取和存放路径都可以自定义。

ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解） ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。，ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解） ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。

我们在无质量量子色动力学（QCD）中计算对四点幅度g + g→A + A的辐射校正，直至扰动理论中的阶数为s 4 $$ {\α} _s ^ 4 $$。 我们使用了有效场论，该理论描述了在较大的夸克质量上限中，伪标量与胶子和夸克的直接耦合。 由于伪标量希格斯玻色子的CP奇数性质，计算涉及在尺寸正则化中仔细处理手性量。 紫外线有限结果显示与QCD振幅的通用红外结构一致。 这些振幅的红外有限部分构成了对大型强子对撞机中涉及一对伪标量的可观察物进行前导校正之后的任何重要组成部分。

伪标量希格斯玻色子与胶子的耦合是通过一个重的夸克回路来介导的。 在较大的夸克质量范围内，用仅允许轻自由度的有效拉格朗日描述。 在这个有效的理论中，我们计算了三环路无质量QCD校正，以校正描述伪标量希格斯玻色子与胶子的耦合的形状因数。 由于轴向异常，胶质子场强度的伪标量算子与轴向矢量电流的发散混合在一起。 进行尺寸正则化，并使用’Hooft-Veltman公式作为轴向矢量电流，我们为无质量的夸克和胶子计算了三环伪标量形状因子。 利用通用的红外分解特性，我们从形状因子的重整化组方程中独立得出三环算子混合和有限算子重归一化，从而确认了算子产品扩展的最新结果。 三回路形状因数的有限部分是精确预测强子对撞机伪标量希格斯玻色子生产截面的重要组成部分。 我们讨论了潜在的应用并推导了软共线性有效理论中的硬匹配系数。

逻辑回归matlab代码预测PRNG 使用机器学习技术预测伪随机数生成器 要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本（例如，运行KNN）。 要重新运行实验，请运行deployConfig.m。 我们总共实施了五名学习者： 随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例 随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式 KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签 Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签 我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。 除非另有说明，否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。 Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。 线性同余生成器-我们已使用Borland C /