matlab开发-2个变量的Newtonraphson方法。2变量非线性系统的牛顿法（也解决了线性系统）

西门子触摸屏刷机及更新OS和下载方法 MP277 TP270 TP277等型号 各种数据线和设置方法 非常全面

基于Intel（Altera）的Quartus II平台（复制一下就可以很方便地迁移到其他FPGA平台，如Xilinx的Vivado），使用FPGA实现的频率测量的3种方法的工程源码： 1、3种频率测量方法分别是直接测量法，间接测量法，等精度测量法； 2、依据环境实现对高频及低频信号的频率测量； 3、详细的设计源码； 4、详细的仿真源码、仿真设置和仿真结果； 5、更详细的说明请参考本人博文《https://wuzhikai.blog.csdn.net/article/details/112326945》。

      发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析( Fast ICA) 盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov 指数(L E) 方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。

在我们识别条码的过程里，首先要找到条码所在的区域，那么怎么样来找到这个条码的区域呢？如果仔细地观察条码，会发现条码有一个特性，就是水平的梯度和垂值的梯度会不一样，如果进行相减，会发现差值比较大。如果其它位置的图像一般不会这样。利用这个特性，就可以把条码所在区域求出来。 演示的代码如下： #python 3.7.4,opencv4.1 #蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 #9073204@qq.com # import numpy as np import cv2 from matplotlib import

针对准则值和状态概率均为区间灰数的灰色随机多准则决策问题,在考虑决策者的风险态度及心理行为的情境下,给出一种基于后悔理论的决策方法.首先将原始准则值转化为标准灰数, 同时进行规范化处理, 得到各状态下的标准灰色风险决策矩阵;然后依据后悔理论,定义灰色感知效用函数,构造决策者对方案集的灰色综合感知效用最大化的多目标优化模型,并解出最优权重向量,得到各方案的最优灰色感知效用值且排序;最后,通过实例验证所提出方法的可行性和有效性.

UL 9540A-2019中文 评估电池储能系统中热失控火灾传播的测试方法的安全标准.pdf

最优化方法学习，适用于博士研究生学习课程与考试。西北工业大学用

提出了一种融合全局和局部深度特征（GLDFB）的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合，利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征，完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明，相比现有方法，所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。

新增加的第 4 章会让刚刚接触新型图形处理引擎的读者受益匪浅，这一章的重点是数据级并行，解释了一些虽有不同但正在趋于一致的解决方案，这些方案是由通用处理器中的多