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#include #include #include #include #include #define de(x) cout<<#x<<"="< state_stack; stack sign_stack; char G[300][300]; //存文法 int length[300]; //文法的长度 int number=0; //文法的个数 bool isV[300]; //buffer of input 判断文法中是否出现这个字符 char Vn[300]; //非终结符 int size_vn=0; char Vt[300]; //终结符 int size_vt=0; bool first[300][300]; //first集 char buffer[300]; int size=0; struct T //转换表 项目集转换 { int begin; int next; char ch; }; struct project //项目集 { int num; int now; //小数点位置

Android 抽取壳原理机实现源码分析，Dex2c VMP加固原理及实现代码分析

潮汐调和分析代码matlab AntTG_Database_Tools 南极潮汐仪（AntTG）数据库工具 南极潮汐测量仪（ATG）数据库是来自各种测量系统的洋潮表面高度谐波系数（幅度和相位）数据库。 这些系数主要供对验证南极海潮模型（包括大型浮冰架所覆盖区域）感兴趣的用户使用； 参见，例如。 从准确度未知的短记录到非​​常精确的长期记录，构成ATG数据库的数据的质量差异很大。 该数据库为用户提供了足够的信息，以判断是否应将特定站点的潮汐分析用于他们的应用。 已经使用多种测量技术收集了数据。 这些包括： 沿海潮位计（CTG：例如，在静水井中漂浮）； 底部压力记录仪（BPR）； 冰架上的全球定位系统（GPS）； 冰架上的重力计； 和 冰架上的线长记录器。 最高质量的数据来自CTG，BPR和现代GPS记录。 如果可获得超过1/2年的数据，则最好将主要的潮汐成分分开。 许多南极记录的时间少于29天，因此很难分析足够的主要潮汐来为该地点开发可靠的预测模型。 但是，由于该地区潮汐记录很少，因此这些较短的记录（当然还有29天到1/2年之间的中等长度记录）可能对某些用户有价值。 可以通过以下链接下载

xgboost代码回归matlab 神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法（维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，支持向量回归）和现代机器学习方法（XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM）的混合。 当前设计解码器来预测连续值的输出。 将来，我们将修改功能以允许分类。 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您在研究中使用我们的代码，请引用该手稿，我们将不胜感激。 依存关系 为了运行所有基于神经网络的解码器，您需要安装为了运行XGBoost解码器，您需要安装为了运行维纳滤波器，维纳级联或支持向量回归，您将需要。 入门 我们提供了jupyter笔记本，其中提供了有关如何使用解码器的详细示例。 文件“ Examples_kf_decoder”用于卡尔曼滤波器解码器，文件“ Examples_all_decoders”用于所有其他解码器。 在这里，我们提供一个使用LSTM解码器的基本示例。 对于此示例，我们假设我们已经加载了矩阵： “ neural_data”：大小为“时间段总数” x“神经元数量”的矩

匿名matlab代码用于熵分析的 Matlab 代码 这是我们对各种熵分析方法的实现。 使用我们的代码进行研究时，请引用以下论文： Radhagayathri K. Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 近似熵分布：一种理解短期 HRV 信号不规则性的新方法。 非线性动力学，第 1-15 页，2016 年。 Radhagayathri K Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 使用样本熵分布了解短期 HRV 信号的不规则特性。 IEEE 跨生物医学工程，2018 年。 接触： Radhagayathri K Udhayakumar 博士，

上面的代码执行以下操作:从Excel文件加载数据并将其保存在变量data中。分别使用平均值、中位数、std和var函数计算数据的平均值、中位数、标准偏差和方差。使用直方图函数绘制数据的直方图，该函数显示数据的分布。使用偏度和峰度函数计算数据的偏度和峰度。这两个值描述了数据分布的形状。使用disp函数将结果打印到命令窗口。对各部分结果的解释如下:均值:这是数据的平均值。它表示数据的集中趋势。中位数:当数据按升序或降序排序时，数据的中间值。它是集中趋势的稳健度量，不受异常值的影响。标准偏差:这是对数据分布的衡量。它表示数据值与平均值之间的距离。标准差越小，数据就越紧密地聚集在平均值附近。方差:这是标准偏差的平方。它给出了数据值与平均值之差的平方的平均值。偏度:这是对数据分布的不对称性的度量。正偏度表示分布尾部在正侧较长，而负偏度表示分布尾部在负侧较长。峰度:这是数据分布峰度的度量。峰度高的分布具有较多的峰值。

利用Carry4进行高精度TDC设计，其MATLAB测试分析代码

matlab ica 独立成分分析代码独立子空间分析：盲源分离 结构化数据课程项目：学习、预测、依赖、测试 重现我们的实验： 运行以下脚本： Experiment_ecg.py : 能够对心电图数据执行多维 ICA 的脚本（心电图的 3 个通道，我们希望将婴儿的心电图与其妈妈的心电图分开，与 Cardoso 的论文 (1) 中的相同）改编自 Cardoso 的论文多维独立成分分析（1）。 ICA 的可用实现是 JADE 和 FastICA。 Experiments_audio.py ：能够对音频数据执行 ICA、多维 ICA 和 FastISA 的脚本。 通过更改标志，可以执行以下任一操作： ICA（将标志方法设置为ica ）对两首歌曲的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合曲目上的 MICA（将标志方法设置为mica ）在两首歌的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合轨道上的 fastISA（将标志方法设置为 fastISA） Experiments_images.py ：

matlab 分析代码讲解四色空间 这组 R 脚本使用了在 tetracolorspace 中实现的一组函数，一个 matlab 包 () 并在 R 中实现它们。 所有分析的参考是：Stoddard、MC 和 RO Prum。 2008. 四面体颜色空间中鸟类羽毛颜色的进化：新世界彩旗的系统发育分析。 美国博物学家 171：755-776。 文件： RtcsFunctions.R：所有函数的源代码。 ExampleScript.R：所有 rtcs 函数的示例和简要说明。 bluetitss.dat：来自 Blue Tit 的光谱灵敏度数据（从四色空间获得）。 EunCamf_allpatches.csv：取自雌性唐雀的反射数据的示例输入数据文件。 可视化.R：一组可用于可视化四色空间数据的函数。