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为求解超大型浮体结构波浪响应问题，将其简化成弹性梁板模型。以有限元软件为基础来建立超大型浮体结构的弹性梁板模型，在势流理论的基础上，将速度势分解为人射势、绕射势和辐射势三部分，并利用格林函数法推导出一阶、二阶波浪速度势的表达式。以此为理论基础，编制了相应的计算程序来计算浮体结构所受到的二阶波浪力，最后建立了梁板模型的水弹性响应方程，对非线性波浪力作用下的浮体结构的水弹性响应进行求解分析，并分析了波向对响应振幅的影响。

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用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN 对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。 DBSRCNN网络 DBSRCNN-Keras 此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。 如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP 2018） ，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。 依存关系 的Python 3.6.5 TensorFlow 1.1.0。 Keras 2.2.2。 Matlab。 Matconvnet。 产生资料 通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma = 1、2、3和4）上模糊图像。 使用放大系数= 3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。 与SRCNN网络进行公平比较； 使用了训练集Yang91。 训练 使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。 使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后

很实用的软件度量参考书，与CMMI模型结合使用。