请解释以下代码clc clear -regexp close all N=32;nn=0:(N-1); subplot(311); w = ones(N,1); %矩形窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(a)矩形窗') subplot(312); w = 0.54 - 0.46*cos(2*pi*(0:N-1)'/(N-1)); %汉明窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(b)汉明窗') subplot(313) w = 0.5*(1 - cos(2*pi*(0:N-1)'/(N-1))); %汉宁窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(c)汉宁窗')第二段代码clear -regexp; clc; close all; [x,fs]=audioread('3638.wav'); % 读入数据文件 wlen=256; nfft=wlen; win=hanning(wlen); inc=128; % 给出帧长和帧移 y=STFFT(x,win,nfft,inc); %求短时傅里叶变换 fn=size(y,2); %帧数 freq=(0:wlen/2)*fs/wlen; % 计算FFT后的频率刻度 frameTime=FrameTimeC(fn,wlen,inc,fs); % 计算每帧对应的时间 imagesc(frameTime,freq,20*log10(abs(y)+eps)); % 画出Y的图像 axis xy; ylabel('频率/Hz');xlabel('时间/s'); title('能量谱图'); colormap(jet)

时间: 2023-12-06 07:40:34 浏览: 89
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MATLAB教程（1-6章）

这段代码实现了三种窗函数的绘制和语音信号的短时傅里叶变换，并画出能量谱图。 首先，第一段代码定义了三种窗函数：矩形窗、汉明窗和汉宁窗，分别用 stem 函数画出了它们的幅度。其中，矩形窗每个取样点的权值都是1，汉明窗和汉宁窗是根据公式计算得到的。 接着，第二段代码读入了一个音频文件，并定义了帧长、帧移、汉宁窗等参数。然后，使用自定义的 STFFT 函数对音频信号进行了短时傅里叶变换，得到了频域表示。通过计算帧数、FFT后的频率刻度和每帧对应的时间，使用 imagesc 函数画出了能量谱图，并设置了坐标轴标签和标题。最后，使用 colormap 函数设置了颜色映射。 总的来说，这段代码展示了信号处理中常用的窗函数和短时傅里叶变换的应用。
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Python库: clc-ansible-module-1.1.5详细使用教程

资源摘要信息: "clc-ansible-module-1.1.5.tar.gz 是一个Python库资源，适用于开发语言Python。该资源的版本号为1.1.5，是一个官方资源，可以通过提供的安装方法进行安装。资源包含了多个文件，具体名称为clc-...

clear;clc;close all p=input('输入数据:\n'); n=length(p); for i=1:n if p(i)<0 fprintf('\n错误'); p=input('输入数据:'); end end if abs(sum(p)-1)>0.00001 fprintf('\n错误\n'); p=input('输入数据:'); end Pr=sort(p,'descend'); q=Pr; a=zeros(n-1,n); for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); a(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end for i=1:n-1 c(i,1:n*n)=blanks(n*n); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2*n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(a(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(a(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(a(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(a(n-i+1,:)==j+1)); end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(a(1,:)==i)-1)+1:find(a(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end average_len=sum(Pr.*ll); HX=sum(Pr.*(-log2(Pr))); yita=HX/average_len; r=1-yita; h1=string(h); h2=transpose(h1); disp(['信号符号S： ',num2str(1:n)]); fprintf('信源符号概率:'); disp(Pr); fprintf('Huffman编码结果:'); disp(h2); fprintf('编码平均码长:'); disp(average_len); fprintf('信源熵:'); disp(HX); fprintf('编码效率:'); disp(yita); fprintf('冗余度:'); disp(r); subplot(1,1,1); bar(Pr,ll); title('概率与码长对应关系'); xlabel('概率'); ylabel('码长');

例如，c(1,:)='0 0 0 1'表示符号1对应的哈夫曼编码为'0001'。 5. 根据哈夫曼编码，计算平均码长average_len，信源熵HX，编码效率yita和冗余度r，并输出结果。 注：由于这段代码没有提供p的输入方式，可以手动定义一...

clc,clear,close all x1=[0,0];x2=[18.9875,0]; f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = d*v1; x3 = x1 + u; 函数或变量 'd' 无法识别。 出错 Untitled3 (第 5 行) u = d*v1;

clc, clear, close all x1 = [0, 0]; x2 = [18.9875, 0]; d = 10; % 假设x3到x1的距离为10，根据实际情况修改该值 f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = d * v1; x3 = x1 + u; disp(x3); % 输出x3的坐标 ...

clc;clear; close all; sel = 1; %1:hamming窗 2:blackman窗 Wp=0.3*pi;Ws=0.5*pi;Rp=0.25;Rs=50; N=15;n=0:1:N-1; Wc=(Ws+Wp)/2;hd=ideal_lp(Wc,N); if sel==1 %hamming窗 window=(hamming(N))'; h=hd.*window; elseif sel==2 %blackman窗 window=(blackman(N))'; h=hd.*window; end [db,mag,pha,w]=freqz_m(h,1); subplot(2,2,1);plot(w/pi,db);axis([0,1,-100,5]); subplot(2,2,2);plot(w/pi,pha); subplot(2,2,3);stem(n,h,'.');axis([0,N-1,-0.1,0.5]); subplot(2,2,4);stem(n,window,'.');axis([0,N-1,0,1.1]); %函数1：ideal_lp function hd=ideal_lp(wc,N) alpha=(N-1)/2; n=0:1:N-1; m=n-alpha+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m); end %函数2：freqz_m function[db,mag,pha,w]=freqz_m(b,a) [H,w]=freqz(b,a,1000,'whole'); H=(H(1:1:501))'; w=(w(1:1:501))'; mag=abs(H); db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); pha=angle(H); end 详细注释

这是一段MATLAB代码，用于设计数字滤波器。它包括了两个自定义函数ideal_lp和freqz_m，这些函数在主程序中被调用来计算理想低通滤波器的幅频响应和数字滤波器的频率响应。主程序中使用了hamming窗和blackman窗来加窗...

clc, clear, close all, z0=load('data5_7.txt'); x0=0:100:1400; y0=1200:-100:0; x=0:10:1400; y=[1200:-10:0]'; pp=csape({x0,y0},z0'); %双三次样条插值,注意这里z0要转置 z=fnval(pp,{x,y}); z=z'; %为了和z0的矩阵维数一致 max_z=max(max(z)), min_z=min(min(z)) subplot(121),h=contour(x,y,z); clabel(h) %画等高线 subplot(122), surf(x,y,z) %画三维表面图 m=length(x); n=length(y); s=0; for i=1:m-1 for j=1:n-1 p1=[x(i),y(j),z(j,i)]; p2=[x(i+1),y(j),z(j,i+1)]; p3=[x(i+1),y(j+1),z(j+1,i+1)]; p4=[x(i),y(j+1),z(j+1,i)]; p12=norm(p1-p2); p23=norm(p3-p2); p13=norm(p3-p1); p14=norm(p4-p1); p34=norm(p4-p3); z1=(p12+p23+p13)/2;s1=sqrt(z1*(z1-p12)*(z1-p23)*(z1-p13)); z2=(p13+p14+p34)/2; s2=sqrt(z2*(z2-p13)*(z2-p14)*(z2-p34)); s=s+s1+s2; end end s %显示面积的计算值这段程序的意思

1. 清除之前的变量和图形窗口。 2. 从名为"data5_7.txt"的文件中加载数据到变量z0。 3. 创建x0和y0作为初始坐标轴。 4. 创建x和y作为更密集的坐标轴。 5. 使用csape函数进行双三次样条插值，得到插值后的z值，记为pp...

请解释以下代码clc clear -regexp close all [x,Fs]=audioread('3638.wav'); % 读入数据文件 wlen=200; inc=100; % 给出帧长和帧移 N=length(x); % 信号长度 time=(0:N-1)/Fs; % 计算出信号的时间刻度 signal=enframe(x,wlen,inc)'; % 分帧 i=input('请输入起始帧号(i):'); tlabel=i; subplot 411; plot((tlabel-1)*inc+1:(tlabel-1)*inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)*inc+1 (i+2)*inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(a)当前波形帧号：', num2str(i)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+1; subplot 412; plot((tlabel-1)*inc+1:(tlabel-1)*inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)*inc+1 (i+2)*inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(b)当前波形帧号：', num2str(i+1)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+2; subplot 413; plot((tlabel-1)*inc+1:(tlabel-1)*inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(c)当前波形帧号：', num2str(i+2)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+3; subplot 414; plot((tlabel-1)inc+1:(tlabel-1)inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(d)当前波形帧号：', num2str(i+3)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长');

这段代码主要是用于读入一个音频文件，然后对它进行分帧操作，并将每一帧的波形信号画出来。 首先使用audioread函数读入音频文件，返回音频数据和采样率。然后给出帧长wlen和帧移inc。接下来计算信号长度N...

clc,clear,close all a=rand(1,1000)<0.5; s=8;%每个码元的抽样点数 Ts=1; dt=1/s; f=-3:0.01:3; N=100; t=0:dt:(Ns-1)Tsdt; bt=0; for i=1:1000 bt=bt+a(i)((t>0+iTs)-(t>Ts+iTs)); end st=0.5bt+0.707[zeros(1,s),bt(1:length(t)-s)]+0.5*[zeros(1,2s),bt(1:length(t)-2s)]; subplot(2,2,1) plot(t,bt) title(‘输入信号’) grid on axis([0 100 -0.5 1.5]) Bf=abs(sig_spec(bt,t,dt,f)); subplot(2,2,2) plot(f,Bf) title(‘输入信号的频谱’) grid on subplot(2,2,3) plot(t,st) title(‘输出信号’) grid on Sf=abs(sig_spec(st,t,dt,f)); subplot(2,2,4) plot(f,Sf) title(‘输出信号频谱’) grid on

这是一段MATLAB代码，它实现了基带调制的功能，其中a是一个随机的二进制序列，表示数字信息。s是每个码元的抽样点数，Ts是码元的时间长度。通过这些参数，可以将数字信息转换成波形信号。代码中使用了矩形脉冲波形，...

利用for循环实现1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

代码中的错误有两个： 1. 在 for 循环中，步长不能为小数，应该改为步长为 1。 2. 在循环体中，应该先将当前位置的数值赋给 a(i)，再计算 sum 的值。 改正后的代码如下： matlab clc clear n = 10; sum = 0; ...

利用for循环实现1+0.5+1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值，请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

以下是修改后的代码： clc clear n = 10; sum = 0; for i = 1:0.5:n sum = sum + i; a(i*2) = sum; end 注意到数组下标应该是整数，因此需要将 i 乘以 2。另外，由于第一个循环中的 i 取值为 1，因此 a...

补全代码：clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = zeros(size(f)); [M, N] = size(f); for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform'); % 计算傅里叶逆变换 f2 = zeros(size(f)); for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 end end end end

补全代码如下： clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = ...

clc,clear,close all d1=load('juli.txt'); x1=0;y1=0; x2=18.9874900741771;y2=0; x=zeros(1,92); y=zeros(1,92); for i=1:92 sqrt((x(i)-x1)^2+(y(i)-y1)^2)==d1(i:1); sqrt((x(i)-x2)^2+(y(i)-y2)^2)==d1(i:2); end x,y 为什么输出全是0啊

clc, clear, close all d1 = load('juli.txt'); x1 = 0; y1 = 0; x2 = 18.9874900741771; y2 = 0; x = zeros(1, 92); y = zeros(1, 92); for i = 1:92 x(i) = sqrt(d1(i:1)^2 - (y(i)-y1)^2) + x1; y(i) = sqrt...

clear all; close all; clc; M=10; L=100; Ts=1; Rb=1/Ts; dt=Ts/L; fs=1/dt; TotalT=M*Ts; t=0:dt:TotalT-dt; wave=randint(1,M); fz=ones(1,L); x1=wave(fz,:); dnrz=reshape(x1,1,L*M); fc=2*Rb; kf=0.3; sfm=modulate(dnrz,fc,fs,'fm',kf); subplot(121); plot(t,dnrz); axis([0 TotalT -0.1 1.1]); subplot(122); plot(t,sfm);

这段代码实现了一个随机数据生成的FM数字调制信号，并绘制了时域波形。其中，代码的基本思路是：首先生成随机数据，然后将数据转换为数字调制信号。具体实现包括以下几个步骤： 1. 清空工作区、关闭所有图形窗口...

clc clear close all b = [0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; a = [1.0000,-1.7600,1.1829,-0.2781]; m = 0:length(b)-1; l = 0:length(a)-1; k = 0:500; w = (pi/500)*k; nume = b * exp(-j * m' * w); den = a * exp(-j * l' * w); H = nume ./ den; magH = abs(H); angH = angle(H); subplot(2,1,1); plot(w/pi,magH); title('Magnitude Response'); subplot(2,1,2); plot(w/pi,angH); title('Phase Response');对该代码进行注释说明

a = [1.0000,-1.7600,1.1829,-0.2781]; % 构造频率向量 k = 0:500; % k为频率采样点数 w = (pi/500)*k; % 计算对应的频率值 % 计算滤波器的频率响应 m = 0:length(b)-1; % 求出分子多项式的次数 l = 0:length(a)-1...

请解释一下以下代码 clc;clear;close all; img=imread('test.png'); subplot(121),imshow(img),title('原图'); img_gray=rgb2gray(img); psf=fspecial('gaussian',[5,5],1); Ix=filter2([-1,0,1],img_gray); Iy=filter2([-1,0,1]',img_gray); Ix2=filter2(psf,Ix.^2); Iy2=filter2(psf,Iy.^2); Ixy=filter2(psf,Ix.*Iy); [m,n]=size(img_gray); R=zeros(m,n); max=0; for i=1:m for j=1:n M=[Ix2(i,j),Ixy(i,j); Ixy(i,j),Iy2(i,j)]; R(i,j)=det(M)-0.05*(trace(M))^2; if R(i,j)>max max=R(i,j); end end end thresh=0.1;%阈值可调 tmp=zeros(m,n); neighbours=[-1,-1;-1,0;-1,1;0,-1;0,1;1,-1;1,0;1,1]; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if R(i,j)>thresh*max for k=1:8 if R(i,j)<R(i+neighbours(k,1),j+neighbours(k,2)) break; end end if k==8 tmp(i,j)=1; end end end end subplot(122),imshow(img),title('角点检测'); hold on; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if tmp(i,j)==1 plot(j,i,'rx') end end end hold off;

这段代码是针对一个名为“test.png”的图像进行角点检测的过程。具体步骤如下： 1. 清空命令窗口和所有打开的图形窗口。 2. 使用“imread”函数读取图像“test.png”，并使用“imshow”函数在第一个子图中显示原...

%% clc; clear; close all; %% filename = 'demo-1'; im = imread([filename, '.jpg']); [u, v] = size(im); figure;subplot(221);imshow(im);title('原始图像');axis on h=double(im); t=1; a=0.1; b=0.1; %中心化 for i=1:u for j=1:v im(i,j)=im(i,j)*(-1)^(i+j); end end F = fft2(im); F=double(F); x=-1*u/2:u/2; x(x==0)=[]; y=-1*v/2:v/2; y(y==0)=[]; for i=1:length(x) for j=1:length(y) v=pi*(x(i)*a+y(j)*b); if v==0 v=1*10^-10; h(i,j)=(t/v)*sin(v)*exp(1)^(-1i*v); else h(i,j)=(t/v)*sin(v)*exp(1)^(-1i*v); end end end S=F.*h; S = ifft2(S); subplot(222);imshow(S,[]);axis on %% SNR = 100;%信噪比 N = randn(size(S)); S_var = var(S(:)); ratio = S_var/SNR; N = sqrt(ratio)*N; noisF = S+N; 补充上述matlab代码在不调用内部函数的条件下实现维纳滤波还原原图像

在不调用内部函数的条件下实现维纳滤波还原原图像，您可以使用以下补充的 MATLAB 代码： matlab clc; clear; close all; filename = 'demo-1'; im = imread([filename, '.jpg']); [u, v] = size(im); figure;...

clc,clear,close all%command window clear,workspace clear,clear all window A=[96 68 85 88 77 72 92 93 91 99 61 61 74 87 65 70 70 99 94 71 91 86 80 93 98 79 98 61 92 66 88 69 88 92 87 63 67 64 96 98 63 65 91 93 80 80 99 74 70 77 90 88 79 99 82 68 82 97 76 73 86 73 65 70 99 93 86 98 89 83 66 85 99 99 67 61 90 69 70 80]; [n,m]=size(A); for j=1:m C(:,j)=(A(:,j)-min(A(:,j)))./(max(A(:,j))-min(A(:,j))); %极大型（效益型） %C组成一个行动矩阵，负向指标的话可以换列再做一个for循环 end for i=1:n for j=1:m P(i,j)=C(i,j)./sum(C(:,j));%(:,j)代表一列的总和 end end for i=1:n for j=1:m if P(i,j)==0 P(i,j)=1E-6 end end end for j=1:m e(j)=(-1/log(n))*sum(P(:,j).*log(P(:,j))); end d=1-e for j=1:m w(j)=d(j)/sum(d) end s=w*P';s=s'; [ssort,id]=sort(s,'descend')解释一下这段代码

这段代码是用于进行矩阵的层次分析法（AHP）计算的。AHP是一种用于多属性决策的方法，它将各个属性进行层次化的处理，将决策问题分解成多个层次，然后通过对各个层次的比较和权重确定，得出最终的决策结果。本段代码...

clear all;close all;clc format short g sigma = 0.2; p = 1; PlotLength =5000; length1=PlotLength+100+1000; a = [1,-0.56,0.42]; b = [0,0.9,0.6]; c = [1,-0.3,0.2]; d = [1,0.3,-0.2]; na=2;nb=2;nc=2;nd=2; n1=na+nb; n2=nc+nd; pr0=[a(2:na+1), b(2:nb+1), c(2:nc+1), d(2:nd+1)]'; n=length(pr0); p0=10^6; P2= eye(n)*p0; pr1=ones(n,1)/p0; pr2=pr1; rand('state',15); u=(rand(length1,1)-0.5)*sqrt(12); randn('state',15); v=randn(length1,1)*sigma; y=ones(10*n,1)/p0; w=zeros(n,1); for t=n:length1 w(t)=pr0(n1+1:n)'*[-w(t-1:-1:t-nc);v(t-1:-1:t-nd)]+v(t); y(t)=pr0(1:n1)'*[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb)]+w(t); end w1=ones(10*n,1)/p0; w2=w1; v1=ones(10*n,1)/p0; v2=v1; j1=0;jj=0; for t=24:length1 jj=jj+1; % MI-RGELS i=1; for k=t:-1:t-p+1 varphi2=[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb);-w2(t-1:-1:t-nc);v2(t-1:-1:t-nd)]; Phi2(:,i)=varphi2; i=i+1; end Y=y(t:-1:t-p+1); L2=P2*Phi2/(eye(p)+Phi2'*P2*Phi2); P2=P2-L2*(Phi2'*P2); pr2=pr2+L2*(Y-Phi2'*pr2); w2(t)=y(t)-Phi2(1:n1,1)'*pr2(1:n1); v2(t)=y(t)-Phi2(:,1)'*pr2; if jj==length1; break end end

这段代码实现了多新息递推最小二乘辨识算法（MI-RGELS）并进行了仿真实验。其中包括了参数初始化、随机序列生成、系统输出计算和MI-RGELS算法的迭代过程。 在这段代码中，首先对参数进行了初始化，然后生成随机序列...

clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1; 0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模 gamma1=[1,0;0,1]; w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9]; w1=leader(t(1),w0); numew = zeros(n,10); numew(1,:) = w0; for i=1:n numew(i,:)=w0+dt*w1; w0=numew(i,:);%赋新的初值 w1=leader(t(i),w0); end e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2); e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2); e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2); e1 = (e11+e22+e33)/2; plot(t,e11,'r-.') hold on plot(t,e22,'b') hold on plot(t,e33,'y-')帮我在这段代码中加入无穷分布时滞

clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-...

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vb+access学生学籍管理系统(系统+论文+摘要与目录+实习报告)(2024p5).7z

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于计算机科学与技术等相关专业，更为适合；
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Windows平台下的Fastboot工具使用指南

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