fh1=fftshift(abs(fft(ht1))); f1=linspace(-block(1)/2,block(1)/2,length(fh1));

时间: 2023-12-07 07:03:14 浏览: 54
NONE

一个标准的FFT变换程序

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是对时域信号 ht1 进行傅里叶变换，并将结果进行平移，使得频域中心对齐在频率轴的中央。具体来说，它首先通过 fft 函数计算 ht1 的傅里叶变换，然后使用 fftshift 函数对结果进行平移，最后通过 linspace 函数生成一个与频域结果 fh1 等长的等间距频率轴 f1。 需要注意的是，这段代码的实现依赖于 MATLAB 中的函数库，如果在其他编程语言中实现相同的功能需要使用不同的函数和语法。
阅读全文

相关推荐

c

对一段序列进行FFT运算！

对一段序列完成FFT的完整程序，可以更改数据完成其他序列FFT计算
rar

chap04.rar_4 3 2 1_fftshift

ch4_1_2：构建一个矩形函数（§4.1.2） ch4_1_3：对f进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2） ch4_1_4：对f进行补零（区域大小为256×256），而后进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2） ch4_1_5：使变换结果的零频率分量位于...

fh1=fftshift(abs(fft(ht1))); f1=linspace(-block(1)/2,block(1)/2,length(fh1)); df=block(2)/length(t2);

这段代码是在进行傅里叶变换，并将结果进行频移和取绝对值操作，最终得到频域...block(1)/2 表示频率轴的中心位置，length(fh1) 表示频域信号的长度。df 表示频率轴上相邻两个点之间的频率间隔，即频率分辨率。

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数...

z = conv(x,H); %注，后面截取 FFT_z = abs(fft(z,N_FFT)); abs_FFT_z = fftshift(FFT_z); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(3); plot(f,abs_FFT_z); figure(4); subplot(2,1,1); plot(t,x); title('输入信号'); subplot(2,1,2); plot([0:199] * dt,z); hold on; plot([1 1] * (N - 1) / 2 * dt, ylim,'r'); plot([3,3], ylim,'r'); xlabel('时间/s'); title('输出z卷积数据');

figure(3)和figure(4)是两个图形窗口，subplot(2,1,1)和subplot(2,1,2)分别在第一个和第二个窗口中绘制两个子图，分别表示输入信号和输出信号。在输出信号的图中，红色竖线表示滤波器的中心位置，即卷积的起始位置，...

f1 = 3; f2 = 20; dt = 0.02; Fs = 1/dt; t = 0 : dt :3; N = 50; H = [3.01778760102670e-05,-0.000187728346057455,-7.47226846259967e-05,0.000876904751770989,-0.000483373558576602,-0.00176180975398610,0.00225462402862927,0.00184821678533358,-0.00521751601179704,0.000215333994421375,0.00828544275589771,-0.00544749643903886,-0.00928041609832240,0.0137395372128861,0.00538611622319299,-0.0232718049498736,0.00612680738300263,0.0303022081336673,-0.0274645973292415,-0.0289370198513756,0.0615693981914404,0.00816703352916371,-0.122797463348812,0.0835599084671365,0.502551264449283,0.502551264449282,0.0835599084671364,-0.122797463348812,0.00816703352916371,0.0615693981914404,-0.0289370198513756,-0.0274645973292415,0.0303022081336673,0.00612680738300263,-0.0232718049498736,0.00538611622319299,0.0137395372128861,-0.00928041609832240,-0.00544749643903886,0.00828544275589771,0.000215333994421375,-0.00521751601179704,0.00184821678533358,0.00225462402862927,-0.00176180975398610,-0.000483373558576602,0.000876904751770989,-7.47226846259967e-05,-0.000187728346057455,3.01778760102670e-05]; x = sin(2 * pi * f1 * t) + cos(2 * pi * f2 * t) N_FFT = 400; FFT_x = abs(fft(x,N_FFT)); abs_FFT_x = fftshift(FFT_x); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(1); plot(f,abs_FFT_x); FFT_H = abs(fft(H,N_FFT)); abs_FFT_H = fftshift(FFT_H); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(2); plot(f,abs_FFT_H);

滤波器的设计可能是基于某种滤波器设计方法，比如fir1函数。然后，代码中生成了一个混合了两个频率的信号x，并对其进行了FFT变换和频谱分析，以显示信号频域上的信息。最后，代码还对滤波器H进行了FFT变换和频谱分析...

x1=fftshift(fft2(qsjnoise));

具体地说，fft2() 是 MATLAB 中进行二维 FFT 的函数，将 qsjnoise 变量作为输入，得到一个二维频域信号。fftshift() 是用于对频域信号进行中心化的函数，将频域信号的零频分量移到中心位置，方便观察和处理。最终...

% Button pushed function: Button_7 function Button_7Pushed(app, event) z1=str2double(app.mEditField2.Value); z2=str2double(app.mEditField3.Value); z3=str2double(app.mEditField4.Value); z4=str2double(app.mEditField5.Value); z5=str2double(app.mEditField6.Value); z6=str2double(app.mEditField7.Value); z=z1+z2+z3+z4+z5+z6; lambda=str2double(app.nmEditField1.Value); k=2e9*pi/lambda; Gx=15.36e-3;Gy=8.64e-3;N=4096; pixel=8e-6;L=pixel*N; x1=linspace(-L/2,L/2,N); y1=linspace(-L/2,L/2,N); [X1,Y1]=meshgrid(x1,y1); E0=ones(N); E0((abs(X1)>Gx/2)|(abs(Y1)>Gy/2))=0; angle0=im2double(img1)*2*pi; E0(1509:2588,1089:3008)=E0(1509:2588,1089:3008).*exp(1i.*angle0); H0=fftshift(fft2(fftshift(E0))); H=H0.*exp(1i.*k.*z.*sqrt(1-(lambda.*(X1/L/pixel)).^2-(lambda.*(Y1/L/pixel)).^2)); E=(fftshift(ifft2(fftshift(H)))); img=abs(E); end

gray_image = rgb2gray(img1); % 其他代码 ... end 在上述代码中，global关键字用于声明gray_image变量是全局变量。然后，使用imread函数读取图像，并使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。最后，将...

Yy1=fftshift(fft(y2));

然后，使用fftshift函数对Yy1进行频谱平移，将零频分量移到频谱的中心位置。 频谱平移的目的是为了方便后续的频谱分析和处理。在傅里叶变换之后，频谱的低频部分位于序列的左侧，高频部分位于序列的右侧。而进行...

% 生成双相码data = [1 0 1 1 0 1 0 0 1 0]; % 数据d = [1 -1]; % 码元s = zeros(1,length(data)*length(d)); % 输出for i = 1:length(data) if data(i) == 1 s((i-1)*2+1:i*2) = d; endend% 绘制双相码频谱图fs = 100; % 采样频率N = length(s); % 采样点数f = linspace(-fs/2,fs/2,N); % 频率数组S = fftshift(fft(s)); % 快速傅里叶变换figure;plot(f,abs(S));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度');title('双相码频谱图');哪边有问题

代码本身没有问题，但是需要注意两点： 1. 双相码是一种基带数字调制方式，所以在...S = fftshift(fft(s)); % 快速傅里叶变换 figure;stem(f,abs(S));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度');title('双相码频谱图');

t = 0:0.0001:0.05; m = sin(10*pi*t) + sin(30*pi*t); fc = 2000; c = cos(2*pi*fc*t); usb = m.*c - imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); lsb = m.*c + imag(hilbert(m)).*sin(2*pi*fc*t); subplot(2,2,1); plot(t,usb); title('上边带调制信号时域波形'); subplot(2,2,2); plot(t,lsb); title('下边带调制信号时域波形'); fs = 1/(t(2)-t(1)); N = length(t); f = linspace(-fs/2,fs/2,N); usb_fft = fftshift(fft(usb))/N; lsb_fft = fftshift(fft(lsb))/N; subplot(2,2,3); plot(f,abs(usb_fft)); title('上边带调制信号幅度频谱图'); subplot(2,2,4); plot(f,abs(lsb_fft)); title('下边带调制信号幅度频谱图');请扩展以上MATLAB语言实现对SSB调制信号的相干解调，并作出图形

f = linspace(-fs/2,fs/2,N); usb_demod_fft = fftshift(fft(usb_demod))/N; lsb_demod_fft = fftshift(fft(lsb_demod))/N; subplot(2,2,3); plot(f,abs(usb_demod_fft)); title('上边带调制信号相干解调后幅度...

clear N1 = 512; N2 = 512; % 设置图像大小 dx = 0.05; dy = 0.05; % 设置采样间隔 x = dx*linspace(-N1/2,N1/2,N1); y = dy*linspace(-N2/2,N2/2,N2); % 矩形孔 (a=b) a = 20*dx; [X,Y] = meshgrid(x-a/2,y-a/2); mask = (abs(X)<=a/2) & (abs(Y)<=a/2); figure; imagesc(x,y,mask); colormap gray; title('Square aperture (a=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); F = fft2(mask); F_abs = abs(fftshift(F)); figure; imagesc(x,y,F_abs); colormap gray; title('FFT2 of square aperture (a=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); axis equal tight; % 矩形孔 (a!=b) a = 20*dx; b = 40*dy; [X,Y] = meshgrid(x-a/2,y-b/2); mask = (abs(X)<=a/2) & (abs(Y)<=b/2); figure; imagesc(x,y,mask); colormap gray; title('Rectangular aperture (a!=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); F = fft2(mask); F_abs = abs(fftshift(F)); figure; imagesc(x,y,F_abs); colormap gray; title('FFT2 of rectangular aperture (a!=b)'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); axis equal tight;

这段代码是用 MATLAB 实现的，主要是生成并展示不同形状的孔，以及它们的傅里叶变换。代码中首先设置了图像大小和采样间隔，然后定义了两个矩形孔，一个是正方形，一个是长方形。生成孔的方法是通过生成网格点坐标，...

Ts = 1; N_sample = 128; dt = Ts / N_sample; N = 100; t = 0 : dt : (N * N_sample - 1) * dt; gt1 = ones(1, N_sample); gt2 = [ones(1, N_sample / 2), zeros(1, N_sample / 2)]; RAN = round(rand(1, N)); se1 = []; se2 = []; for i = 1 : N if RAN(i)==1 se1 = [se1 gt1]; se2 = [se2 gt2]; else se1 = [se1 zeros(1, N_sample)]; se2 = [se2 zeros(1, N_sample)]; end end subplot(4,1,1);plot(t,se1);grid on;axis([0 20 0 2]);title('NRZ'); subplot(4,1,3);plot(t,se2);grid on;axis([0 20 0 2]);title('RZ'); %功率谱密度计算 fft_se1 = fftshift(fft(se1)); fft_se2 = fftshift(fft(se2)); PE1 = 10 * log10(abs(fft_se1) .^ 2 / (N * Ts)); PE2 = 10 * log10(abs(fft_se2) .^ 2 / (N * Ts)); PEL1 = (-length(fft_se1) / 2 : length(fft_se1) / 2 - 1) / 10; PEL2 = (-length(fft_se2) / 2 : length(fft_se2) / 2 - 1) / 10; subplot(4,1,2);plot(PEL1,PE1);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('NRZ的功率谱'); subplot(4,1,4);plot(PEL2,PE2);grid on;axis([0 20 -1.5 1.5]);title('RZ的功率谱');将这段matlab代码替换，但是不改变原来的意思

最后，它使用 fft 函数对信号进行快速傅里叶变换，并使用 fftshift 函数将频谱移动到正中间，再使用 10 * log10 函数将信号的幅值转换为以 dB 为单位的功率值，最后使用 subplot 函数将频域信息绘制在图中。

H = fftshift(fft(h));生成几维矩阵

在使用 fft 函数进行傅里叶变换时，如果输入是一个 N 维数组，则输出也是一个 N 维数组。而使用 fftshift 函数后，输出的数组与输入数组具有相同的维数和尺寸。因此，如果输入的数组是一个一维向量，则输出也是一个...

X = fftshift(fft2(ifftshift(x)))/sqrt(numel(x));

2. fft2()：对反移位后的二维数组进行二维傅里叶变换。 3. fftshift()：将傅里叶变换后的结果进行移位操作，将原来在频谱中心的部分移动到频谱四周，将原来在频谱四周的部分移动到频谱中心。这一步的目的是为了...

优化代码N=500; xt=random('norm',0,1,1,N); ht=fir1(101,[0.2,0.6]); HW=fft(ht,2*N); Rxx=xcorr(xt,'biased'); Sxx=abs(fft(xt,2*N).^2)/(2*N); HW2=abs(HW).^2; Syy=Sxx.HW2; Ryy=fftshift(ifft(Syy)); w=(1:N)/N; t=(-N:N-1)/N(N/20000); subplot(4,1,1); plot(w,abs(Sxx(1:N

Sorry, I cannot optimize your code without additional information on what the code is intended to do. Could you please provide more context and explanation of the code, and what you would like to ...

查找错误function[x,f]=ctft1(x,Fs,N) X=fftshift(fft(x,N))/Fs; f=-Fs/2+(0:N-1)*Fs/N; N=length(x); X=1/N*ctft1(x); F=linspace(0,Fs,N+1); F=F(1:end-1); magnitude=abs(X); subplot(2,1,2); plot(F,magnitude); xlim([0,8000]); xlabel('Frequency(HZ)'); ylable('Magnitude(dB)'); title('Frequency domain amplitude spectrum of speech signal');

2.在计算 X 的时候需要先进行 FFT，然后进行 fftshift 和归一化操作。应该修改为： X = fft(x, N); % 先进行 FFT X = fftshift(X)/N; % 将频谱移动到中心并进行归一化 3.在计算 f 的时候需要交换 ...
exe

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享
whl

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl

最新推荐

recommend-type

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享
recommend-type

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl
recommend-type

基于java的银行业务管理系统答辩PPT.pptx

基于java的银行业务管理系统答辩PPT.pptx
recommend-type

TA_Lib轮子无需编译-TA_Lib-0.4.17-cp35-cp35m-win32.whl.zip

TA_lib库（whl轮子），直接pip install安装即可，下载即用，非常方便，各个python版本对应的都有。 使用方法： 1、下载下来解压； 2、确保有python环境，命令行进入终端，cd到whl存放的目录，直接输入pip install TA_lib-xxxx.whl就可以安装，等待安装成功，即可使用！ 优点：无需C++环境编译，下载即用，方便
recommend-type

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

![R语言](https://www.lecepe.fr/upload/fiches-formations/visuel-formation-246.jpg) # 1. R语言简介与计算性能概述 R语言作为一种统计编程语言，因其强大的数据处理能力、丰富的统计分析功能以及灵活的图形表示法而受到广泛欢迎。它的设计初衷是为统计分析提供一套完整的工具集，同时其开源的特性让全球的程序员和数据科学家贡献了大量实用的扩展包。由于R语言的向量化操作以及对数据框（data frames）的高效处理，使其在处理大规模数据集时表现出色。 计算性能方面，R语言在单线程环境中表现良好，但与其他语言相比，它的性能在多
recommend-type

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
recommend-type

Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依