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Python进阶

于 2020-12-10 发布
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代码说明:

《Python进阶》是《Intermediate Python》的中⽂译本, 谨以此献给进击的 Python 和 Python程序员们!

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • 二维小波变换DWT.rar
    【实例简介】对图像进行二维离散小波变换, 变换级数大于等于3级,然后进行阈值化处理(阈值约为10左右),再统计系数中0的个数(百分比表示)并进行重构, 最后计算重构图像的峰值信噪比(PSNR). 中科大倪林老师的第一次作业。
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  • C#实现的基于BP神经网络的数据预测(降雨量+铁矿石进口量预测)(有界面)
    使用BP神经网络对样本数据(某水库年降雨量监测数据 + 中国铁矿石年进口量监测数据)进行操作,生成需要的训练数据和测试数据。并使用这些数据进行训练处误差小于指定要求的网络,之后可根据界面获取需要预测的年限,并最终进行预测
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    【实例简介】freeModbus移植在2812上,已调试通过,可以直接在2812DSP中使用
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    功能比较齐全的蚁群算法工具箱,包含测试数据,自我介绍文件,对源数据进行处理的程序,对数据处理后可以使用蚁群算法进行TSP问题的研究,最后绘制路径图,本工具箱使用matlab代码编写。是你研究蚁群算法不可多得的助手。
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  • BOOST闭环PI调节升压电路
    BOOST闭环升压电路,PSIM仿真电路
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    紧凑式热交换器—凯斯、伦敦(宣益民译)—1997
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  • 随机振动——经典,通俗易懂
    随机过程的详细解读,包括功率谱/相关函数等,与国外教材风格一致,很通俗易懂
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    介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD) 。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF ( Product function)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD ( Emp irical mode decomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。
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