样本数n_peak_interval_sum += (an_dx_peak_locs[k]-an_dx_peak_locs[k -1]);是什么意思

时间: 2024-01-20 19:04:06 浏览: 65
RAR

266.rar_Type-2_fuzzy approximation _interval_interval fuzzy _int

这是一个代码行，它的作用是计算一组数据中峰值之间的间隔总和。具体来说，它假设有一个名为 `an_dx_peak_locs` 的数组，其中存储了数据中每个峰值的位置索引。然后，它对相邻峰值之间的间隔进行求和，并将结果累加到名为 `n_peak_interval_sum` 的变量中。在代码中，`k` 是一个循环变量，它用于迭代峰值数组中的元素。 例如，如果 `an_dx_peak_locs` 数组中包含以下元素：`[10, 20, 35, 45]`，那么此代码行将计算 `(20-10) + (35-20) + (45-35)`，结果为 `30+15+10=55`，并将结果存储在 `n_peak_interval_sum` 变量中。
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ofdm_signal.rar_GI-ZP OFDM_The Signal_guard interval_ofdm_ofdm s

This program generates OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) signal and its spectrum. Also the guard interval (GI) is inserted.
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overlap-interval-.zip_interval overlap_区间树

标题“overlap-interval-.zip_interval overlap_区间树”表明这个压缩包包含了关于区间树如何处理区间重叠问题的内容。 区间树的概念源于分治法，它能够快速地找到与给定查询区间有交集的区间。在描述中提到的...

function [Xk]=DIF_FFT_2(xn,N); M=log2(N); for m=0:M-1 Num_of_Group=2^m; Interval_of_Group=N/2^m; Interval_of_Unit=N/2^(m+1); Cycle_Count=N/2^(m+1)-1; Wn=exp(-j*2*pi/Interval_of_Group); for g=1:Num_of_Group Interval_1=(g-1)*Interval_of_Group; Interval_2=(g-1)*Interval_of_Group+Interval_of_Unit; for r=0:Cycle_Count; k=r+1; xn(k+Interval_1)=xn(k+Interval_1)+xn(k+Interval_2); xn(k+Interval_2)=[xn(k+Interval_1)-xn(k+Interval_2)-xn(k+Interval_2)]*Wn^r; end end end Xk = xn; end解释代码

- Num_of_Group：组数，每组包含Interval_of_Group个点 - Interval_of_Group：每组包含的采样点数 - Interval_of_Unit：单位间隔内包含的采样点数 - Cycle_Count：循环次数，即每个蝴蝶运算的重复次数 - Wn：旋转...

torchrun --nproc_per_node=${GPUS_PER_NODE} --nnodes=${WORKER_CNT} --node_rank=${RANK} \ --master_addr=${MASTER_ADDR} --master_port=${MASTER_PORT} cn_clip/training/main.py \ --train-data=${train_data} \ --val-data=${val_data} \ --resume=${resume} \ ${reset_data_offset} \ ${reset_optimizer} \ --logs=${output_base_dir} \ --name=${name} \ --save-step-frequency=${save_step_frequency} \ --save-epoch-frequency=${save_epoch_frequency} \ --log-interval=${log_interval} \ ${report_training_batch_acc} \ --context-length=${context_length} \ --warmup=${warmup} \ --batch-size=${batch_size} \ --valid-batch-size=${valid_batch_size} \ --valid-step-interval=${valid_step_interval} \ --valid-epoch-interval=${valid_epoch_interval} \ --lr=${lr} \ --wd=${wd} \ --max-epochs=${max_epochs} \ --vision-model=${vision_model} \ ${use_augment} \ --text-model=${text_model} \ --use-flash-attention # activate FlashAttention运行到这里卡住怎么回事

- nnodes：使用的节点数量 - node_rank：当前节点的排名 - master_addr：主节点的地址 - master_port：主节点的端口号 - train-data：训练数据的路径 - val-data：验证数据的路径 - resume：恢复训练时的模型路径 - ...

int TimeOut(time_t nowtime) { max_bucket_item_size_ = 0; int timeout_cnt = 0; for (int i = 0; i < hash_status_.hash_size_; ++i) { Bucket* bucket = hash_bucket_ + i; hash_shmtx_lock(bucket->lock_); if (bucket->head_node_ == NULL) { hash_shmtx_unlock(bucket->lock_); continue; } Node* pre_node = NULL; Node* next_node = NULL; Node* free_node = bucket->head_node_; while(free_node) { if (nowtime - free_node->cur_time_ > timeout_interval_sec_) // 超时 { if (free_node->value_) { delete free_node->value_; free_node->value_ = NULL; } if (free_node == bucket->head_node_) // 头结点被释放 { if (free_node->next_node_ == NULL) { bucket->head_node_ = NULL; next_node = NULL; } else { bucket->head_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } } else // 非头结点被释放 { pre_node->next_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } ReleaseNode(free_node); ++timeout_cnt; --bucket->item_count_; } else // 非超时 { pre_node = free_node; next_node = free_node->next_node_; } free_node = next_node; } // 记录最大bucket if (bucket->item_count_ > max_bucket_item_size_) { max_bucket_item_size_ = bucket->item_count_; } hash_shmtx_unlock(bucket->lock_); } return timeout_cnt; }什么意思

其中nowtime表示当前时间，timeout_interval_sec_表示超时时间阈值，如果一个节点的cur_time_字段与nowtime之间的时间差大于timeout_interval_sec_，则认为该节点超时了。这段代码还会记录哈希表中最大的bucket的...

if(free_node->node_type > NODE_TYPE_MAX) free_node->node_type = NODE_TYPE_MAX; if (nowtime - free_node->cur_time_ > hash_status_.timeout_interval_sec_[free_node->node_type]) // 超时 { if (free_node->value_) { delete free_node->value_; free_node->value_ = NULL; } if (free_node == bucket->head_node_) // 头结点被释放 { if (free_node->next_node_ == NULL) { bucket->head_node_ = NULL; next_node = NULL; } else { bucket->head_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } } else // 非头结点被释放 { pre_node->next_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } ReleaseNode(free_node); ++timeout_cnt; --bucket->item_count_; }什么意思

- timeout_interval_sec_ 是一个数组，用于存储各个节点类型的超时时间。 具体来说，这段代码的作用是： 1. 检查节点类型是否超出最大值，如果超出则将其设置为最大值 NODE_TYPE_MAX； 2. 检查节点是否已经...

void PORT6_IRQHandler(void) { volatile int i; if(P6->IFG&(BIT6+BIT7)) { for(i=0;i<1000;i++); //bounce if(P6->IN&BIT6) //P6.6 high { static unsigned long t1 = 0, left_interval = 0; left_pulse++; left_interval = millis() - t1; left_velocity = (5 * 1000 / (float)(left_interval)); t1 = millis(); left_update=0; } if(P6->IN&BIT7) //P6.7 high { static unsigned long t2 = 0, right_interval = 0; right_pulse++; right_interval = millis() - t2; right_velocity = (5 * 1000 / (float)(right_interval)); t2 = millis(); right_update=0; } } P6->IFG&=~(BIT6+BIT7); } 这是msp432的小车测速代码，如何更改为不占cpu的中断？

这个函数可能需要根据你的具体硬件平台进行实现，它可以返回自系统启动以来的毫秒数。通过使用millis()函数，你可以在中断处理程序中进行时间计算，而无需占用CPU。 请注意，millis()函数的具体实现可能因平台...

void speed_init(void){ P6->DIR &= ~(BIT7 | BIT6); TIMER_A2->CCTL[3] = CM_2 | CCIS_0 | CAP | CCIE; // TA2[3]配置为上升沿捕获模式 TIMER_A2->CCTL[4] = CM_2 | CCIS_0 | CAP | CCIE; // TA2[4]配置为上升沿捕获模式 } void TA2_N_IRQHandler(void) { switch(TA2IV) { case 8:{ // TA2[4]中断 if(P6->IN & BIT7) // P6.7引脚为高电平 { static unsigned long t2 = 0, right_interval = 0; right_pulse++; right_interval = millis() - t2; right_velocity = (5 * 1000 / (float)(right_interval)); t2 = millis(); right_update=0; } break; } case 6:{ // TA2[3]中断 if(P6->IN & BIT6) // P6.6引脚为高电平 { static unsigned long t1 = 0, left_interval = 0; left_pulse++; left_interval = millis() - t1; left_velocity = (5 * 1000 / (float)(left_interval)); t1 = millis(); left_update=0; } break; } default: break; } } 这是msp432的代码，请帮我看看有没有什么问题

这段代码看起来是用于配置和初始化MSP432微控制器的速度测量功能。我注意到你使用了定时器A2的通道3和通道4进行捕获模式的配置，并在中断处理函数中处理了捕获事件。 从代码上看，没有明显的语法错误。...

def get_rolling_window_multistep(forecasting_length, interval_length, window_length, features, labels): output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) if features.shape[1] != labels.shape[1]: assert 'cant process such data' else: output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) for index in tqdm.tqdm(range(0, features.shape[1]-interval_length-window_length-forecasting_length+1), desc='data preparing'): output_features = np.concatenate((output_features, np.expand_dims(features[:, index:index+window_length], axis=0))) output_labels = np.concatenate((output_labels, np.expand_dims(labels[:, index+interval_length+window_length: index+interval_length+window_length+forecasting_length], axis=0))) output_features = output_features[1:, :, :] output_labels = output_labels[1:, :, :] return torch.from_numpy(output_features), torch.from_numpy(output_labels)什么意思

这段代码实现了一个滚动窗口的多步时间序列预测的数据处理函数。...最终，函数返回的特征和标签分别是一个三维的 Tensor，第一维表示样本数量，第二维表示时间步数（即窗口长度），第三维表示特征或标签的维度。

for pip_index, pip in zip(range(len(output)), output): if pip_index < (len(output) - 1): pip_a = pip pip_b = output[pip_index + 1] pip_a_input_index = pip[2] pip_b_input_index = output[pip_index + 1][2] input_interval = range(pip_a_input_index + 1, pip_b_input_index) if len(input_interval) == 0: continue

这个代码做的事情是在一个循环中迭代输出列表中的每一个元素（即 "pip"）。...它还会计算输入列表中两个 "pip" 之间的元素（即 "input_interval"）。如果 "input_interval" 的长度为零，则代码会跳过这个循环。

def __init__(self, probe_interval=2000, accuracy_delta=0.001, reduction_factor=0.75, min_lr=1e-5): super().__init__() self.probe_interval = probe_interval self.accuracy_delta = accuracy_delta self.reduction_factor = reduction_factor self.min_lr = min_lr self.batch_num = 0 self.last_accuracy = 0.0

这是一个 Python 类的初始化函数，其中包含了一些参数的设置，如 probe_interval、accuracy_delta、reduction_factor 和 min_lr 等。这些参数可以用来控制学习率的调整，以提高模型的准确性。同时，该函数还初始化了...

程序运行提示IndexError: list index out of range，修改程序with open('image_skeleton_1.txt', 'r') as f: data = [] data_1 = [] for line in f: if line.strip(): # 去掉空行 line = line.strip().split()[0] # 只取第一列数据 if line not in data: data.append(line) for line_1 in f: if line_1.strip(): # 去掉空行 line_1 = line_1.strip().split()[1] # 只取第一列数据 if line_1 not in data_1: data_1.append(line_1) data = sorted([float(d) for d in data]) range_length = data[-1] - data[0] interval_length = range_length / 2 interval_1 = (data[0], data[0] + interval_length) interval_2 = (interval_1[1], data[-1]) data_1 = sorted([float(c) for c in data_1]) range_length_1 = data_1[-1] - data_1[0] interval_length_1 = range_length_1 / 3 interval_4 = (data_1[0], data_1[0] + interval_length_1) interval_5 = (interval_4[1], interval_4[1] + interval_length_1) interval_6 = (interval_5[1], data_1[-1])

问题出现在第二个for循环中，因为在第一个for循环中，f文件指针已经到达了文件末尾，所以在第二个for循环中没有数据可以读取，导致了IndexError: list index out of range错误。可以将第一个for循环读取的数据保存到...

请你在这个代码基础上改正，interval1 = [1, 200];interval2 = [50, 100];intersect_interval = intersect(interval1(1):interval1(2), interval2(1):interval2(2));setdiff_interval = setdiff([interval1(1):interval1(2), interval2(1):interval2(2)], intersect_interval);% 按起始位置排序setdiff_interval = sort(setdiff_interval);% 将连续的位置作为一个区间输出non_intersect_interval = [];for i = 1:length(setdiff_interval)-1 if setdiff_interval(i+1) - setdiff_interval(i) > 1 non_intersect_interval = [non_intersect_interval; setdiff_interval(i), setdiff_interval(i+1)-1]; endenddisp(['交集区间为：', num2str(intersect_interval)]);disp(['不属于交集的区间为：', num2str(non_intersect_interval)]);

setdiff_interval = setdiff([interval1(1):interval1(2), interval2(1):interval2(2)], intersect_interval); % 按起始位置排序 setdiff_interval = sort(setdiff_interval); % 将连续的位置作为一个区间输出 non...

int itcs_timer_irq(int idx, void *arg) { timer_priv_t *timer_priv = (timer_priv_t *)arg; uint32_t tempregisr = 0; switch (timer_priv->timeridx) { case 1: tempregisr = readl(timer_priv->base + TIMER_ISR_C1); // printf("BEFORE READ COUNT1 ISR STAT RET :%08x\n",tempregisr); if (GET_BIT(tempregisr, 4) == 1) { // printf("OVERFLOW INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_OVERFLOW_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 0) == 1) { g_endtime = get_timer(0); // printf("INTERVAL INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_INTERVAL_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 1) == 1) { g_endtimematch1 = get_timer(0); // printf("MATCH1 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH1_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 2) == 1) { g_endtimematch2 = get_timer(0); // printf("MATCH2 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH2_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 3) == 1) { g_endtimematch3 = get_timer(0); // printf("MATCH3 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH3_INTERRUPT; } tempregisr = readl(timer_priv->base + TIMER_ISR_C1); // printf("AFTER READ COUNT1 ISR STAT RET :%08x\n",tempregisr); break; case 2: tempregisr = readl(timer_priv->base + TIMER_ISR_C2); // printf("BEFORE READ COUNT2 ISR STAT RET :%08x\n",tempregisr); if (GET_BIT(tempregisr, 4) == 1) { // printf("OVERFLOW INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_OVERFLOW_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 0) == 1) { g_endtime = get_timer(0); // printf("INTERVAL INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_INTERVAL_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 1) == 1) { // printf("MATCH1 INTERRUPT OCCUR\n"); g_endtimematch1 = get_timer(0); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH1_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 2) == 1) { g_endtimematch2 = get_timer(0); // printf("MATCH2 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH2_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 3) == 1) { g_endtimematch3 = get_timer(0); // printf("MATCH3 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH3_INTERRUPT; } tempregisr = readl(timer_priv->base + TIMER_ISR_C2); // printf("AFTER READ COUNT2 ISR STAT RET :%08x\n",tempregisr); break; case 3: tempregisr = readl(timer_priv->base + TIMER_ISR_C3); // printf("BEFORE READ COUNT3 ISR STAT RET :%08x\n",tempregisr); if (GET_BIT(tempregisr, 4) == 1) { // printf("OVERFLOW INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_OVERFLOW_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 0) == 1) { g_endtime = get_timer(0); // printf("INTERVAL INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_INTERVAL_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 1) == 1) { g_endtimematch1 = get_timer(0); // printf("MATCH1 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH1_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 2) == 1) { g_endtimematch2 = get_timer(0); // printf("MATCH2 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH2_INTERRUPT; } if (GET_BIT(tempregisr, 3) == 1) { g_endtimematch3 = get_timer(0); // printf("MATCH3 INTERRUPT OCCUR\n"); timer_priv->enum_interrupt = TIMER_MATCH3_INTERRUPT; } tempregisr = readl(timer_priv->base + TIMER_ISR_C3); // printf("AFTER READED COUNT3 ISR STAT RET :%08x\n",readregisr); break; default: break; } if (timer_priv->cb_event) { timer_priv->cb_event(timer_priv); } return 0; }

The function takes two parameters: an integer index "idx" and a void pointer "arg". The "arg" parameter is cast to a pointer to a "timer_priv_t" structure. Inside the function, there is a switch ...

model_list <- prophet(WHO_data_list, growth = "logistic", changepoints = None, n_changepoints = 25, changepoint_range = 0.8, yearly_seasonality = T, weekly_seasonality = F, daily_seasonality = F, holidays= None, seasonality_mode = 'multiplicative', seasonality_prior_scale = 10.0, holidays_prior_scale = 10.0, changepoint_prior_scale = 0.05, mcmc_samples = 0, interval_width = 0.95, uncertainty_samples = 1000, stan_backend = None)

在该模型中，使用了逻辑增长模型（growth = "logistic"），没有设置特殊的变化点（changepoints = None），设置了25个变化点（n_changepoints = 25），变化点范围为80%（changepoint_range = 0.8），启用了年度季节...

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// peak location is acutally index for sharpest location of raw signal since we flipped the signal maxim_find_peaks( an_dx_peak_locs, &n_npks, an_dx, BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE, n_th1, 18, 4);//peak_height, peak_distance, max_num_peaks n_peak_interval_sum =0; if (n_npks>=3){ for (k=1; k<n_npks; k++) n_peak_interval_sum += (an_dx_peak_locs[k]-an_dx_peak_locs[k -1]); n_peak_interval_sum=n_peak_interval_sum/(n_npks-1); *pn_heart_rate=(int32_t)(6000/n_peak_interval_sum);// beats per minutes //(int32_t)(sample_rate * 60/n_peak_interval_sum); *pch_hr_valid = 1; } else { *pn_heart_rate = -999; *pch_hr_valid = 0; } for ( k=0 ; k<n_npks ;k++) an_ir_valley_locs[k]=an_dx_peak_locs[k]+HAMMING_SIZE/2;

首先，通过调用maxim_find_peaks函数，使用一些参数（峰值高度、峰值间距、最大峰值数量等）来寻找信号中的峰值位置，并将结果存储在an_dx_peak_locs数组中。 接下来，如果找到的峰值数量大于等于3个，那么通过...

maxim_find_peaks( an_dx_peak_locs, &n_npks, an_dx, BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE, n_th1, 8, 5 ); n_peak_interval_sum =0; if (n_npks>=2){ for (k=1; k<n_npks; k++) n_peak_interval_sum += (an_dx_peak_locs[k]-an_dx_peak_locs[k -1]); n_peak_interval_sum=n_peak_interval_sum/(n_npks-1); *pn_heart_rate=(int32_t)(6000/n_peak_interval_sum);// beats per minutes //(int32_t *pch_hr_valid = 1; }

是的，这段代码是用来计算心率的。具体实现逻辑如下： ...3. 根据心跳间隔计算心率，单位为每分钟心跳数。 4. 将计算出的心率值存储在 pn_heart_rate 变量中，并将 pch_hr_valid 设置为 1，表示心率值有效。

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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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