解释frames = zeros(size(frame,1), size(frame,2), nFrames, 'uint8');

时间: 2023-04-02 22:01:39 浏览: 122
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jQuery控制frames及frame页面JS的方法

这是一个用于创建一个指定大小和数据类型的多维数组的 MATLAB 代码。其中，frames 是一个多维数组，它的第一维和第二维的大小与输入的 frame 相同，第三维的大小为 nFrames，数据类型为 uint8。这个数组可以用于存储视频的每一帧图像数据。
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A = 1; H = 1; Q = 0.01; R = 0.01; % 初始化状态和协方差 x_hat = 0; P = 1; % 对每一帧进行卡尔曼滤波 frame_size = 256; num_frames = floor(length(x) / frame_size); y = zeros(size(x)); for i = 1:num_frames frame_start = (i - 1) * frame_size + 1; frame_end = i * frame_size; frame = x(frame_start:frame_end); noise = n(frame_start:frame_end); % 卡尔曼滤波 [x_hat, P] = kalman(x_hat, P, frame + noise, A, H, Q, R); y(frame_start:frame_end) = x_hat; end % 保存输出语音 audiowrite('clean_speech.wav', y, fs); % 计算输出信噪比 snr_db_out = snr(x, x - y);详细解释其含义

- frame_start = (i - 1) * frame_size + 1; frame_end = i * frame_size; frame = x(frame_start:frame_end); noise = n(frame_start:frame_end);：这是获取当前帧的语音信号和噪声信号。 - [x_hat, P] = ...

% 读取语音信号 [inputSignal, fs] = audioread('voice_noisy.wav'); inputSignal = inputSignal(:, 1); % 如果有多个通道，只选择一个通道进行处理 % 设置参数 frameSize = 1024; % 帧大小 overlap = frameSize/2; % 帧重叠大小 % 分帧 frames = buffer(inputSignal, frameSize, overlap, 'nodelay'); % 初始化噪声估计器 noiseEstimate = zeros(size(frames)); % 计算每一帧的噪声估计 for i = 1:size(frames, 2) frame = frames(:, i); % 计算当前帧的噪声估计 frameMagnitude = abs(fft(frame)); noiseEstimate(:, i) = min(frameMagnitude, [], 2); end % 重构噪声信号 noiseFrames = noiseEstimate .* exp(1i*angle(frames)); noiseSignal = zeros(length(inputSignal), 1); index = 1; for i = 1:size(frames, 2) noiseFrame = noiseFrames(:, i); frame = ifft(noiseFrame); noiseSignal(index:index+frameSize-1) = noiseSignal(index:index+frameSize-1) + frame; index = index + overlap; end % 保存噪声信号 audiowrite('noise.wav', real(noiseSignal), fs,'BitsPerSample', 32);解释这段代码，并把代码的每一行的注释加上。

for i = 1:size(frames, 2) frame = frames(:, i); % 计算当前帧的噪声估计 frameMagnitude = abs(fft(frame)); noiseEstimate(:, i) = min(frameMagnitude, [], 2); end % 重构噪声信号 noiseFrames = ...

% 加载语音文件 [x, fs] = audioread('example.wav'); % 设置帧长、帧移、窗函数 frame_len = 256; % 帧长，单位为采样点 frame_shift = 128; % 帧移，单位为采样点 win_rect = rectwin(frame_len); % 矩形窗 win_hamming = hamming(frame_len); % 汉明窗 % 计算帧数 num_frames = fix((length(x) - frame_len) / frame_shift) + 1; % 初始化时域波形和短时频谱 waveform_rect = zeros(length(x), 1); waveform_hamming = zeros(length(x), 1); spec_rect = zeros(frame_len/2+1, num_frames); spec_hamming = zeros(frame_len/2+1, num_frames); % 分帧、加窗、计算短时傅里叶变换 for i = 0:num_frames-1 index = i * frame_shift + 1; frame = x(index:index+frame_len-1); % 加矩形窗的时域波形 waveform_rect(index:index+frame_len-1) = waveform_rect(index:index+frame_len-1) + (frame .* win_rect); % 加汉明窗的时域波形 waveform_hamming(index:index+frame_len-1) = waveform_hamming(index:index+frame_len-1) + (frame .* win_hamming); % 短时傅里叶变换 spec_rect(:, i+1) = abs(fft(frame .* win_rect, frame_len)).^2 / frame_len; spec_hamming(:, i+1) = abs(fft(frame .* win_hamming, frame_len)).^2 / frame_len; end % 画出时域波形和短时频谱 figure; subplot(2,2,1); plot(x); title('原始信号'); subplot(2,2,2); plot(waveform_rect); title('加矩形窗的时域波形'); subplot(2,2,3); imagesc(spec_rect); axis xy; colormap jet; title('加矩形窗的短时频谱'); subplot(2,2,4); imagesc(spec_hamming); axis xy; colormap jet; title('加汉明窗的短时频谱');改进代码

1. 对于帧长和帧移的选择，可以根据具体应用场景进行调整。较短的帧长可以提高时间分辨率，但会降低频率分辨率，而较长的帧长则相反。帧移的选择也会影响到重叠部分的比例，过大会造成信息损失，过小则会增加计算量...

优化这段重叠相加的代码，进行加权平均，以避免重叠部分信号失真：def overlap_add(data, frame_size, overlap): # 计算帧数 num_frames = int(len(data) / (frame_size - overlap)) # 计算每个帧的起始位置和结束位置 starts = np.arange(num_frames) * (frame_size - overlap) ends = starts + frame_size # 初始化输出数组 output = np.zeros((num_frames - 1) * overlap + frame_size) # 进行重叠相加 for i in range(num_frames): frame = data[starts[i]:ends[i]] if i == 0: output[:ends[i]] = frame else: output[starts[i]:ends[i]] += frame[overlap:] return output

output = np.zeros((num_frames - 1) * overlap + frame_size) weights = np.zeros_like(output) # 计算加权系数窗口 window = np.bartlett(overlap * 2) # 进行重叠相加 for i in range(num_frames): frame ...

解释一下 def __init__(self, mnistDataset='mnist.h5', mode='standard', transform=None, background='zeros', num_frames=20, batch_size=1, image_size=64, num_digits=2, step_length=0.1): self.mode_ = mode self.background_ = background self.seq_length_ = num_frames self.batch_size_ = batch_size self.image_size_ = image_size self.num_digits_ = num_digits self.step_length_ = step_length self.dataset_size_ = 20000 # The dataset is really infinite. This is just for validation. self.digit_size_ = 28 self.frame_size_ = self.image_size_ ** 2 self.num_channels_ = 1 self.transform_ = transform

- batch_size：批处理大小，默认为 1。 - image_size：生成图像的大小，默认为 64。 - num_digits：每个图像中包含的数字个数，默认为 2。 - step_length：数字运动的步长，默认为 0.1。 - dataset_size：数据集中的...

frames = buffer(x, frame_size, frame_size-frame_shift);报错

frames = zeros(frame_size, num_frames); for i = 1:num_frames index = (i-1)*frame_shift+1; frames(:, i) = x(index:index+frame_size-1); end 如果你的Matlab版本中buffer函数的参数名有所不同，可以...

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调：%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且检查你在函数调用yin()时传递的参数是否正确。...这里增加了一个转置操作，以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。

frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate # 从秒转换为采样点 signal_length = len(emphasized_signal) frame_length = int(round(frame_length)) frame_step = int(round(frame_step)) print(frame_length, frame_step ) # 确保我们至少有1帧 num_frames = int(numpy.ceil(float(numpy.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) print(num_frames) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = numpy.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号，确保所有帧的采样数相等，而不从原始信号中截断任何采样 pad_signal = numpy.append(emphasized_signal, z) indices = numpy.tile(numpy.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + numpy.tile(numpy.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(numpy.int32, copy=False)]

具体来说，这段代码首先通过给定的参数（frame_size、frame_stride和sample_rate）计算出每一帧的长度和帧移。然后根据这些参数，计算出需要分的帧数（num_frames）。接着，对原始信号进行填充，保证所有帧的采样数...

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) # 对信号进行短时分帧处理 frame_size = 0.025 # 设置帧长 frame_stride = 0.1 # 计算帧对应采样数（frame_length)以及步长对应采样数（frame_step) frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate signal_length = len(emphasized_signal) # 信号总采样数 frame_length = int(round(frame_length)) # 帧采样数 frame_step = int(round(frame_step)) # num_frames为总帧数，确保我们至少有一个帧 num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号以后确保所有的帧的采样数相等 pad_signal = np.append(emphasized_signal, z) indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile( np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)] NFFT = 512 mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT)) pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) log_pow_frames = logpowspec(pow_frames, NFFT, norm=1) # 保留语音的前3.5秒 # signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)] # 信号预加重 # emphasized_signal=preemphasis(signal,coeff=0.95) # 显示信号 plt.plot(mag_frames) plt.title("Mag_Spectrum") plt.plot(emphasized_signal) plt.show() plt.plot(pow_frames) plt.title("Power_Spectrum") plt.show() plt.plot(log_pow_frames) plt.title("Log_Power_Spectrum") plt.show()中的三个图分别如何命名横纵坐标

第一个图应该命名为 "Mag_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为幅度，单位为未知。 第二个图应该命名为 "Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为功率，单位为未知。 第三个图应该命名为 ...

clc, close, clear, % 帧结构参数 subframe_length = 10; % 子帧长度 subframe_sync = 'EB90'; % 子帧同步码 subframe_data = randi([0 1], subframe_length, 1); % 随机生成子帧数据 frames_per_superframe = 4; % 每副帧包含的帧数 frame_length = subframe_length * frames_per_superframe; % 副帧长度 subframe_sync_bits = hexToBinaryVector(subframe_sync); % 将同步码转换为二进制向量 % 构造副帧数据 frame_data = zeros(frame_length, 1); for i = 1:frames_per_superframe start_index = (i-1)*subframe_length + 1; end_index = i*subframe_length; frame_data(start_index:end_index) = subframe_data; sync_index = start_index + find(subframe_sync_bits) - 1; frame_data(sync_index) = xor(frame_data(sync_index), 1); % 同步码取反 end % 生成子帧同步码 subframe_sync_bits = [subframe_sync_bits; zeros(subframe_length-length(subframe_sync_bits), 1)]; subframe_sync_bits = repmat(subframe_sync_bits, frames_per_superframe, 1); subframe_sync_bits = [subframe_sync_bits; zeros(frame_length-length(subframe_sync_bits), 1)]; subframe_sync_bits = circshift(subframe_sync_bits, [0 subframe_length]); subframe_sync = binaryVectorToHex(subframe_sync_bits); % 将同步码转换为十六进制字符串 date1=hexToBinaryVector(frame_date); % 输出结果 disp(['子帧长度为 ', num2str(subframe_length), ', 子帧同步码为 ', subframe_sync]); disp(['副帧长度为 ', num2str(frame_length), ', 同步码为']); disp('帧数据：'); disp(data);

1. 第10行应该是 frame_data = zeros(frame_length, 1); 而不是 date1=zeros(frame_length,1); 2. 在第29行，应该把 frame_date 改为 frame_data。 3. 在第31行，应该把 data 改为 frame_data。 请将...

with Image.open('LM.gif') as im: frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): # Convert each frame to a wxBitmap h, w = frame.size bitmap = wx.Bitmap.FromBuffer(h, w, frame.tobytes()) frames.append(bitmap)报错ValueError: Invalid data buffer size.

这段代码使用Python的Pillow库打开一个名为LM.gif的...然后，它用一个名为frames的空列表来存储每一帧的图片，接着使用ImageSequence.Iterator迭代器遍历图像对象im中的每一帧，并将每一帧的图片对象加入frames列表中。

with Image.open('zzz.gif') as im: frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): # Convert each frame to a wxBitmap bitmap = wx.Bitmap.FromBuffer(*frame.size, frame.tobytes()) frames.append(bitmap)其中*frame.size, frame.tobytes()时什么

这段Python代码使用了Python图像库Pillow中的函数，打开了一个名为'zzz.gif'的动态图片，并把每一帧所代表的图像存储在了一个空列表frames中。其中，for循环遍历了ImageSequence.Iterator(im)所返回的图片帧序列，并...

将程序视频输入代码改为： %VideoPlay v = VideoReader('xylophone.mp4');%460k; %read some images frame = read(v,1); frame = read(v,Inf); frames = read(v,[1 Inf]); info = mmfileinfo('xylophone.mpg') audio = info.Audio video = info.Video size(frames,1 )*size(frames,2 )*size(frames,3 )size(frames,4 )8/(2^108) %look every images Time=size(frames,4) for i=1:Time imshow(frames(:,:,:,i)); pause(1/(4v.FrameRate)); end并返回完整代码

size(frames,1)*size(frames,2)*size(frames,3)*size(frames,4)*8/(2^10*8); % Video playback code Time = size(frames,4); for i = 1:Time imshow(frames(:,:,:,i)); pause(1/(4*v.FrameRate)); end 这段...

上述程序是否满足视频输入代码为：视频输入代码： %VideoPlay v = VideoReader('xylophone.mp4');%460k; %read some images frame = read(v,1); frame = read(v,Inf); frames = read(v,[1 Inf]); info = mmfileinfo('xylophone.mpg') audio = info.Audio video = info.Video size(frames,1 )*size(frames,2 )*size(frames,3 )*size(frames,4 )*8/(2^10*8) %look every images Time=size(frames,4) for i=1:Time imshow(frames(:,:,:,i)); pause(1/(4*v.FrameRate)); end

不完全满足。视频输入代码中读入的是原始视频数据，而上述程序中读入的是经过压缩和编码后的视频数据。因此，视频输入代码应该改为： ...frames = read(v,[1 Inf]); 这样才能保证仿真过程中使用的是原始视频数据。

void AudioPreprocessing_Run(int16_t *pInSignal, float32_t pOutMfcc, uint32_t signal_len) { const uint32_t num_frames = 1 + (signal_len - FRAME_LEN) / HOP_LEN; for (uint32_t frame_index = 0; frame_index < num_frames; frame_index++) { buf_to_float_normed(&pInSignal[HOP_LEN * frame_index], pInFrame, FRAME_LEN); MfccColumn(&S_Mfcc, pInFrame, pOutColBuffer); / Reshape column into pOutMfcc */ for (uint32_t i = 0; i < NUM_MFCC; i++) { pOutMfcc[i * num_frames + frame_index] = pOutColBuffer[i]; } }这段代码中提取40个mfcc特征需要在下面写什么

在这段代码中，提取40个MFCC特征需要在代码中定义一个常量 NUM_MFCC，该常量应该设置为 40，以确保在循环中正确复制每个帧的 MFCC 系数到输出缓冲区中。因此，在代码中应该添加以下行： C++ ...

显示 错误使用 buffer Input must be a vector. 出错 testttt (line 11) frames = buffer(x, frame_len, overlap_len);

t = (frame_len/2 : frame_len-overlap_len : frame_len/2+(size(frames,2)-1)*(frame_len-overlap_len)) / fs; plot(t, pitch); xlabel('Time (s)'); ylabel('Fundamental frequency (Hz)'); title('Fundamental ...

#include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> using namespace std; void LRU(vector<int>& pages, int frame_size) { unordered_map<int, int> page_map; // 记录每个页面最近使用的时间 vector<int> frames(frame_size, -1); // 记录当前内存中的页框 int page_fault = 0; // 记录缺页次数 int time = 0; // 记录当前时间 for (int page : pages) { if (page_map.count(page)) { // 如果页面在内存中 frames[page_map[page]] = page; // 更新最近使用时间 } else { // 如果页面不在内存中 int oldest_time = time + 1; // 记录最久未使用的时间 int oldest_frame = 0; // 记录最久未使用的页框 for (int i = 0; i < frame_size; i++) { if (frames[i] == -1) { // 如果页框未被占用 oldest_frame = i; break; } else if (page_map[frames[i]] < oldest_time) { oldest_time = page_map[frames[i]]; oldest_frame = i; } } frames[oldest_frame] = page; // 替换最久未使用的页框 page_map.erase(frames[oldest_frame]); // 移除最久未使用的页面 page_fault++; } page_map[page] = time; // 更新页面最近使用时间 time++; // 打印当前页框情况 for (int i = 0; i < frame_size; i++) { cout << frames[i] << " "; } cout << endl; } cout << "缺页次数：" << page_fault << endl; } int main() { int frame_size; cout << "请输入内存物理块 frame 个数："; cin >> frame_size; vector<int> pages; cout << "请输入页面访问序列（以 -1 结束）："; int page; while (cin >> page && page != -1) { pages.push_back(page); } cout << "页面置换过程：" << endl; LRU(pages, frame_size); return 0; }

这是一个LRU（最近最少使用）页面置换算法的 C++ 实现代码。LRU 页面置换算法是一种常用的页面置换算法，用于操作系统中控制内存分配。这个算法的基本思想是，当内存中的页面数已达到最大限制时，如果需要再调入一个...

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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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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