S(sig,:)=B*(1+0.1*cos(2*pi*fm*t)).*exp(1i*2*pi*f*t)+(randn(1,NS)+1i*randn(1,NS))/2^0.5;这是单音信号吗

时间: 2024-06-20 21:03:30 浏览: 171
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tftb-0.1.rar_TFTB时频分析_matlab时频1分析_tftb_tftb-0.2.tar.gz.sig_时频分析工

根据你提供的代码，可以看出这是一个复合信号，由两个部分组成。第一部分是一个正弦信号，由以下公式表示： B*(1+0.1*cos(2*pi*fm*t)).*exp(1i*2*pi*f*t) 其中B是信号的幅度，fm是调制信号的频率，f是信号的频率，t是时间。 第二部分是一个高斯白噪声，由以下公式表示： (randn(1,NS)+1i*randn(1,NS))/2^0.5 其中NS是信号的长度，randn(1,NS)和1i*randn(1,NS)分别代表实部和虚部的高斯白噪声。 因此，根据以上分析，可以得出结论：这不是一个单音信号，而是一个复合信号。
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gz

镜像 k8s.gcr.io/sig-storage/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.2

k8s.gcr.io/sig-storage/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.2 被墙无法pull，使用nfs方式提供k8s PVC必须的镜像包。 本人小水管拉下来的，拿走不谢。 使用方法： #解压 tar -xvf k8s.gcr.io_sig-storage_nfs-...

[dout]=func_conv_channels(Hmmatrix,din,Num,Powers,Delays,fd,Samples,count) %归一化各径延时 Dshift = floor(Delays/Samples); [Sr,Sc] = size(din); dout = zeros(size(din)); %信道采样点数 Sample_point = Sr*Sc; %初始化频率选择性信道 Multi_ray = zeros(Num,Sample_point); %各径功率线性化 Powchan = 10.^(Powers/10); %rayleigh信道 for k=1:Num Multi_ray(k,:)= sqrt(Powchan(k))*func_rayleighnew(Sample_point,Samples,fd,k*count)/sqrt(sum(Powchan)); end delay_sig=zeros(Num,Sample_point); %以下for循环为各径的输入信号做延迟处理 for f=1:Num if Dshift(f)~=0 delay_sig(f,1:Dshift(f)) = zeros(1,Dshift(f)); end delay_sig(f,(Dshift(f)+1):Sample_point) = din(1:(Sample_point-Dshift(f))); end output_sig_serial=zeros(1,Sample_point); %各径叠加 [R,C] = size(Hmmatrix); for f=1:Num for i = 1:R for j = 1:C output_sig_serial= output_sig_serial+abs(Hmmatrix(i,j))*Multi_ray(f,:).*delay_sig(f,:)*exp(sqrt(-1)*angle(Hmmatrix(i,j))); end end end dout = reshape(output_sig_serial,Sr,Sc); end function ray_chann=func_rayleighnew(Samples,tstp,fd,CNT) Nums=25; if fd ~= 0.0 Ad1 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*(Nums + 1))); Ad2 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*Nums)); pai = 3.14159265; wm = 1000*2.0.*pai.*fd; n = 4.*Nums + 2; ts = tstp; wmts = wm.*ts; paino = pai./Nums; xc=zeros(1,Samples); xs=zeros(1,Samples); ic=[1:Samples]+CNT; for nn = 1: Nums cwn = cos( cos(2.0.*pai.*nn./n).*ic.*wmts ); xc = xc + cos(paino.*nn).*cwn; xs = xs + sin(paino.*nn).*cwn; end cwmt = sqrt(2.0).*cos(ic.*wmts); xc = (2.0.*xc + cwmt).*Ad1; xs = 2.0.*xs.*Ad2; ray_chann=xc+j*xs; else ray_chann=ones(1,Samples); end end

2. 对输入信号进行延时处理，将各径延时后的信号存储在delay_sig矩阵中。 3. 进行各径的叠加，将每个路径的信号与对应的信道系数相乘，同时考虑各径之间的相位差异，最终得到输出信号output_sig_serial。 4. 将...

%图3.5 T0 = 10e-12; % 宽度的半高全宽 beta2 = -20e-27; % 色散参数 Ld = T0^2 / abs(beta2); % 色散长度 C = 5; figure; hold on m = 4; z = linspace(0,4*Ld,1000); sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2*m))./... gamma(3/(2*m))*C*beta2.*z/T0^2+m^2*(1+C^2).*... gamma(2-1/(2*m))./... gamma(3/(2*m)).*(beta2*z/T0^2).^2); plot(z/Ld,sigma_sig0); m = 2; z = linspace(0,4*Ld,1000); sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2*m))./... gamma(3/(2*m))*C*beta2.*z/T0^2+m^2*(1+C^2).*... gamma(2-1/(2*m))./... gamma(3/(2*m)).*(beta2*z/T0^2).^2); plot(z/Ld,sigma_sig0,'--'); m = 1; z = linspace(0,4*Ld,1000); sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2*m))./... gamma(3/(2*m))*C*beta2.*z/T0^2+m^2*(1+C^2).*... gamma(2-1/(2*m))./... gamma(3/(2*m)).*(beta2*z/T0^2).^2); plot(z/Ld,sigma_sig0,'-.'); xlabel('距离,z/Ld'); ylabel('展宽因子'); yticks(logspace(log10(0.1), log10(100), 4)); set(gca, 'YScale', 'log'); yticklabels({'0.1', '1', '10', '100'}); legend('m=4','m=2','m=1');简化上述代码

sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2*m))./gamma(3/(2*m))*C*beta2.*z/T0^2+m^2*(1+C^2).*gamma(2-1/(2*m))./gamma(3/(2*m)).*(beta2*z/T0^2).^2); plot(z/Ld,sigma_sig0); end xlabel('距离,z/Ld'); ylabel('展宽因子...

function output = shrinkHIO(data,maskparameter1,maskparameter2,loop1,loop2,loop3,loop4,beta) [M,N] = size(data) ; CCDrecord = data ; w_x=(-20:20); w_y=(-20:20); [X,Y]=meshgrid(w_x,w_y); sig=3; W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); autocor = fftshift(ifft2(ifftshift(CCDrecord .^2))) ; mask = abs(autocor) > maskparameter1*max(max(abs(autocor))) ; A = CCDrecord .* exp(1i*rand(M,N)) ; a = ifft2(ifftshift(A)) ; figure for j = 1:loop1 for i = 1:20 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask + a.*(mask==0) - beta * a1.*(mask==0) ; [j,i] end mask = conv2(abs(a),W,'same') ; %信号绝对值与w卷积，same表示卷积结果维度与输入信号a相同 mask = mask > maskparameter2*max(max(mask)) ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; V(j)=getframe; if sig >= 1.5 sig= sig* 0.99; else sig = 1.5 ; end W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); end中sig的作用

在HIO 函数中，sig 是一个标量变量，用于控制卷积核 W 的方差。在函数中，W 是一个高斯卷积核，其方差由 sig 决定，即 sig 越大，W 的方差越大，卷积核的主要能量集中在中心点附近，反之则能量分布更加平均。在函数...

得到函数y_rec的函数表达式：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec

函数y_rec的函数表达式为： y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * np.exp(-(x2[i] - x1[k]) ** 2 / (2 * (sig ** 2)))

用matlab设计一个线性相位FIR数字低通滤波器，采用filter函数将如下信号的1500Hz和2000Hz单频成分滤掉：sig = sin(2*pi*500*t)+sin(2*pi*1000*t)+sin(2*pi*1500*t)+sin(2*pi*2000*t);

sig = sin(2*pi*500*t)+sin(2*pi*1000*t)+sin(2*pi*1500*t)+sin(2*pi*2000*t); % 滤波 sig_filtered = filter(h, 1, sig); % 绘图 figure; plot(t, sig, 'b', t, sig_filtered, 'r'); legend('原始信号', '滤波后...

将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量：snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

y_next = np.sin(np.pi * x1[i+1] / 2) + np.cos(np.pi * x1[i+1] / 3) diff = y_next - y_sample for j in range(ratio): x_new = x1[i] + (j+1)*step y_new = y_sample + diff*(j+1)/ratio x2.append(x_new)...

f(x)=(q-1)*(sqrt(2)*sig).^(2*q-2)./(pi*cos(x).*cos(x).*cos(x).*(tan(x).*tan(x)+2*sig*sig).^q)在(-0.5*pi,0.5pi)上的积分值为1，求常数q怎么用matlab编程计算

q = fzero(@(q) integral(@(x) (q-1)*(sqrt(2)*sig).^(2*q-2)./(pi*cos(x).*cos(x).*cos(x).*(tan(x).*tan(x)+2*sig*sig).^q), 1); 其中， fzero 的第一个参数是一个匿名函数，表示要求解的方程 $F(q) = 0$，...

显示代码中y_rec的函数表达式：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量：snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1...

f1 = sig_z * math.exp((H**2)/(2*sig_z**2))报错math range error

在Python中，f1 = sig_z * math.exp((H**2)/(2*sig_z**2)) 这行代码可能会抛出math range error，这是因为你在使用指数函数 math.exp() 计算一个较大的负数值，而指数函数对于极小的负数会有很大的值，这可能...

f1 = sig_z * np.exp((H**2)/(2*sig_z**2)) f2 = integrate(1/f1, (x, 0, x))如何实现对f2进行x从0到1的积分

from numpy import exp, pi, sin, cos, sqrt, linspace, integrate from scipy.special import erf # 假设sig_z和H是已知的变量 sig_z = ... # 你需要替换为实际的数值 H = ... # 计算f1 f1 = sig_z * exp((H**2) ...

T0 = 10e-12; % 宽度的半高全宽 beta2 = -20e-27; % 色散参数 Ld = T0^2 / abs(beta2); % 色散长度 C = 5; m = 4; z = linspace(0,4Ld,1000); sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2m))./... gamma(3/(2m))Cbeta2.z/T0^2+m^2(1+C^2).... gamma(2-1/(2m))./... gamma(3/(2m)).(beta2z/T0^2).^2); plot(z/Ld,sigma_sig0);将上述代码中y轴的刻度改成以0.1,10,100

sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2*m))./... gamma(3/(2*m))*C*beta2.*z/T0^2+m^2*(1+C^2).*... gamma(2-1/(2*m))./... gamma(3/(2*m)).*(beta2*z/T0^2).^2); plot(z/Ld,sigma_sig0); % 将 y 轴刻度设置为 0.1、10...

用matlab写一段代码，将函数sig1 = exp(-zeta0*2*pi*f0*(t/fs)) .* sin(2*pi*f0*sqrt(1-zeta0^2)*(t/fs))变成3个信号分别输出，要求各个信号之间时延为1,3个信号的周期都为3，最后将3个信号叠加在一起后，在同一个图形窗口输出。

sig1 = exp(-zeta0*2*pi*f0*(t/fs)) .* sin(2*pi*f0*sqrt(1-zeta0^2)*(t/fs)); sig2 = [zeros(1,fs*1), sig1(1:end-fs*1)]; sig3 = [zeros(1,fs*2), sig1(1:end-fs*2)]; % 叠加三个信号并输出 sig_sum = sig1 + sig...

from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，FFT函数调用DSP库中的arm_cfft_f32函数

complex_sig[2 * i + 1] = 0; } // 进行FFT arm_cfft_f32(&arm_cfft_sR_f32_len512, complex_sig, 0, 1); arm_cmplx_mag_f32(complex_sig, original_sig, N); // 进行频域积分 float jw_list[N]; float dt...

修改以下代码，plot向量长度不同% 读取输出文件数据 filename = 'D:\output_file.txt'; data = importdata(filename); Tp = 10e-6; B = 10e6; mu = B/Tp; % 采样率和时间轴 Fs = 400e6; Ts = 1/Fs; T_sample =Tp; N_sample = ceil(T_sample/Ts); t = (0:numel(data)-1) * Ts; Sig_ref = exp(1i*pi*mu*(t).^2); N_fft2 = length(data)+N_sample; PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 绘制脉冲压缩后的波形 figure; plot(t, PC_Sig_jam); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Pulse Compression'); % 显示结果 disp('时域波形:'); disp(data); disp('脉冲压缩后的波形:'); disp(PC_Sig_jamd_data);

Sig_ref = exp(1i*pi*mu*(t).^2); N_fft2 = length(data)+N_sample; PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 插值 x = linspace(t(1), t(end), length(PC_Sig_jam)); ...

错在哪里Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject4\main.py", line 52, in <module> x2, y_all, y_rec = adaptive_sampling(x1, ratio, sig) File "D:\pythonProject4\main.py", line 41, in adaptive_sampling y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) File "D:\pythonProject4\main.py", line 7, in gen_data y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

在这个错误中，出现了一个类型错误。...y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) 这样，NumPy 库将自动将 np.pi / 2 和 np.pi / 3 广播到整个 x2 向量上，并对每个元素进行逐一计算。

补全下面代码clear;clc; fs=15e6; fi=1e6; fd=10e3rand()-5e3; tc=1e-3; N=fstc; t=(1:2N)/fs; sig='B2ap'; sat=1; switch sig case 'L1CA' fc=1.023e6; case 'B1I' fc=2.046e6; case {'B3I','B2ad','B2ap','B2bd','B2bp'} fc=10.23e6; end prn=prn_gen(sig,sat); prn=dig2ana(prn); s0=prn(mod(floor(fc(t+rand()tc)),length(prn))+1).exp(1i2pi*(fi+fd)t); %完成信号捕获，学生编写开始? fdr=-5e3:500:5e3; acf=sig_acq(s0,sig,sat,fs,fi,fdr); %完成信号捕获，学生编写结束 [~,max_ofs]=max(max(acf,[],1)); [~,max_fd]=max(max(acf,[],2)); s0=s0((0:N-1)+max_ofs); fde=fdr(max_fd); fprintf('扩频码起始位置偏移量%d,多普勒频率%.2f\n',max_ofs,fde); figure; plot((1:N)/fsfc,acf(max_fd,:)); xlabel('码相位偏移/码片'); ylabel('相关值'); figure; plot(fdr,acf(:,max_ofs)); ylabel('多普勒频率偏差/Hz'); ylabel('相关值'); %绘制相关峰 t=(1:N)/fs; tau=-1.5:0.01:1.5; acf=inf(1,length(tau)); %绘制时域相关峰，学生编写 s1=s0.exp(-li2pi(fi+fde)*t); for i=1:length(tau) prn0= ; acf(i)=mean(prn0.s1); end figure; plot(tau,abs(acf)); xlabel('码相位偏差/码片'); ylabel('相关值'); fdr=-5e3:100:5e3; acf=inf(1,length(fdr)); %绘制频域相关峰，学生编写 prn0=prn(mod(floor(fct),length(prn))+1); for i=1:length(fdr) acf(i)= ; end figure; plot(fdr,abs(acf)); ylabel('多普勒频率偏差/Hz'); ylabel('相关值')

s0=prn(mod(floor(fc*(t+rand()*tc)),length(prn))+1).*exp(1i*2*pi*(fi+fd)*t); %完成信号捕获，学生编写开始? fdr=-5e3:500:5e3; acf=sig_acq(s0,sig,sat,fs,fi,fdr); %完成信号捕获，学生编写结束 [~,max_ofs]=...

% 定义常量 T0 = 10e-12; % 宽度的半高全宽 beta2 = -20e-27; % 色散参数 Ld = T0^2 / abs(beta2); % 色散长度 C = 5; % 绘图 figure; hold on z = linspace(0,4Ld,1000); for m = [4, 2, 1] sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2m))./gamma(3/(2m))Cbeta2.z/T0^2+m^2(1+C^2).gamma(2-1/(2m))./gamma(3/(2m)).(beta2z/T0^2).^2); plot(z/Ld,sigma_sig0); end xlabel('距离,z/Ld'); ylabel('展宽因子'); yticks(logspace(log10(0.1), log10(100), 4)); set(gca, 'YScale', 'log'); yticklabels({'0.1', '1', '10', '100'}); legend('m=4','m=2','m=1');将上述代码的曲线类型改变

sigma_sig0 = sqrt(1+gamma(1/(2*m))./gamma(3/(2*m)) * C * beta2 * z / T0^2 + m^2 * (1+C^2) * gamma(2-1/(2*m))./gamma(3/(2*m)) .* (beta2*z/T0^2).^2); semilogy(z/Ld,sigma_sig0); end xlabel('距离,z/Ld')...

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资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
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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
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DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
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修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
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Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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"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
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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换