连续傅里叶变换matlab代码弯曲拉伸 时间拉伸色散傅里叶变换可实现每秒百万次扫描的重复率进行实时光谱分析。 从模拟到数字转换器到照相机，以及具有记录性能的单次罕见现象捕获设备等高速实时仪器都已获得授权。 它的扭曲拉伸变体通过非线性群时延分散实现，提供可变速率的频谱域采样，并能够设计信号包络的时间带宽乘积以匹配数据采集系统。 为了能够以低损耗重建信号，信号频谱的光谱时间分布需要稀疏。 使用此MATLAB代码，您可以设计变换的内核，特别是信号稀疏性所指示的非线性群时延曲线。 这样的内核导致具有非均匀频谱分辨率的智能扩展，在提高数据采集速率，实时数据压缩和增强超快数据捕获准确性方面具有直接的实用性。 扭曲拉伸变换也可以应用于连续时间信号的光谱时间分析。 该算法的详细信息可以在本文中找到：

[wobject] = TPS3D(points, ctrlpoints,object) 输入： 点：控制点的旧位置ctrlpoints：控制点的新位置对象：源模板 输出： wobject：扭曲的源模板 所有输入和输出都是 NXD 矩阵。

PWC-Net：使用金字塔，翘曲和成本量的光流量CNN PWC-Net：使用金字塔，翘曲和成本量的光流量CNN版权所有（C）2018 NVIDIA Corporation。 版权所有。 根据CC BY-NC-SA 4.0许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode）获得许可。 用法对于Caffe用户，请参阅Caffe / README.md。 对于PyTorch用户，请参阅PyTorch / README.md。PyTorch实现几乎与Caffe实现匹配（Sintel训练集最后一次通过时的平均EPE：2.31，由Pytorc提供）

使用Tensorflow进行光流预测 此存储库提供了基于DesSun的精彩论文“ PWC-Net：使用金字塔，扭曲和成本量进行光流的CNN”的基于TensorFlow的实现。 （CVPR 2018）。 已经有一些尝试使用TensorFlow实施PWC-Net。 但是，它们要么使用本文CNN网络的过时架构，要么仅提供TF推断（不提供TF训练），要么仅在Linux平台上工作，并且不支持多GPU训练。 此实现同时提供基于TF的训练和推理。 它具有可移植性：因为它不使用任何基于CUDA的动态加载的TensorFlow用户操作，因此可以在Linux和Windows上运行。 它还支持多GPU训练（此处

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完整英文版 JEITA ED- 7306 Measurement methods of package warpage at elevated temperature and the maximum permissible warpage（高温下封装翘曲和最大允许翘曲的测量方法）。本标准规定了BGA、FBGA、FLGA的封装翘曲标准和高温封装翘曲测量方法。

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