短时傅里叶变换,short-time fourier transformation,有时也叫加窗傅里叶变换,时间窗口使得信号只在某一小区间内有效,这就避免了传统的傅里叶变换在时频局部表达能力上的不足,使得傅里叶变换有了局部定位的能力. 1. spectrogram:matlab 下的 stft How can I compute a short-time Fourier transform (STFT) in MATLAB? stft 不同于 ft 之处在于,多了时间的概念,对信号 y=sin(

MATLAB的字符串分析. 字符串实际上是指1Xn 的字符数组. MATLAB软件具有强大的字符串处理功能,提供了很多的字符或字符串处理函数,包括字符串的创建.字符串的属性.比较.查找以及字符串的转换和执行等. 由于MATLAB语言是用C语言进行开发的,因此它的字符串操作与C语言的相应操作非常类似. 字符串操作的常用函数: % 字符串处理 a='  a';b='b  b';c='cccc';m='' % 获取字符串长度 length(a)      % 连接两个字符串,每个字符串最右边的空格被裁

Code Analyzer and Profiler Matlab中,对写在m文件(.m文件)里的代码有分析的工具,可以进行优化,这里做一个简单的介绍. Code Analyzer Code Analyzer工具可以分析用户M文件中的错误或性能问题,使用时,用户先打开M文件,选择Tools菜单下的Code Analyzer项,然后Code Analyzer子菜单中选中“Show Code Analyzer Report”项即可,具体操作过程和结果可以看下图: 实际上,Code Analyzer分

因为想把样本筛选一下,所以简单的分类器先跑了一下,没想到跑完分类器在对样本筛选时的时间大大超过了样本进分类器的时间,这个显然不能达到我要的节省时间目的.于是分析了一下matlab中各个环节的时间成本,一看吓一跳,循环中对矩阵操作,尤其是对矩阵中很多行置空的操作直接让时间爆掉.可是反过来一想,我其实想昂要留下来的少,置空的多,那我还不如只保留留下的,那些不要的不要管了.时间成本一下子从一分钟变成了0.01s甚至更少的时间了. 原来 if score<threshold d.score(j,:)=[

目录 1.释名 2.举例 3.操作步骤与原理详解 4.总结 5.附录:MATLAB代码 @ 1.释名 灰色关联度分析(Grey Relation Analysis,GRA),是一种多因素统计分析的方法.简单来讲,就是在一个灰色系统中,我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱,再直白一点,就是说:我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关的,那么我们想知道这个指标与其他哪个因素相对来说更有关系,而哪个因素相对关系弱一点,依次类推,把这些因素排个序,得到一个分析

DB: 11.2.0.3.0 查看Oracle的redo日志切换频率 两条SQL,原理是一样的,第二个用到了统计函数 时间单位:分钟 方法一. select * from v$log a where a.THREAD# = 1 ;   set line 200select b.SEQUENCE#, b.FIRST_TIME,a.SEQUENCE#,a.FIRST_TIME,round(((a.FIRST_TIME-b.FIRST_TIME)*24)*60,2) from v$log_histor

报告内容如下 - - [导语] ------ 太晚了,时间也紧,一切尽量从简吧 PS:本文题目来自剑锋OI 所以废话也不多说,进入正题吧,代码直接跟在题目后边儿,主要分析在代码前,次要的就写在代码后面了. - - t1. 算筹[普及组多校联盟14] 时间限制:1S / 空间限制:256MB [问题描述] 算筹计数法是我国古代著名的计数法.它以算筹(即竹签)来表示数字,而表示某一位上的数字有纵式和横式两种方法. 具体来说,个位用纵式,十位用横式,百位用纵式,千位用横式,以此类推. 如果某一位上的数

目录 00.前言: 01.分工: 02.PSP表格: 03.解题思路描述与设计实现说明: 解题思路简述: 关键代码 04.附加题设计与展示: 设计的创意独到之处 实现思路 实现成果展示 05.关键代码解释: 06.性能分析与改进: 改进思路 07.单元测试: 08.Github的代码签入记录: 9.遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法: 10.评价你的队友: 11.学习进度条: 00.前言: 本次作业链接 队友博客链接 github仓库链接 结对成员:031602605 陈浩 and 0316

[生产问题]还原一个很小的BAK文件,但却花了很长时间? 关键词:备份时事务日志太大会发生什么?还原时,事务日志太大会怎么办? 1.前提: [1.1]原库数据已经丢失,只有这个bak了 [1.2]bak文件只有1.8G大小 2.遇见问题 [2.1]排查为什么这么慢,1.8G的bak文件,还原了2个小时还没成功. (1)排查请求进度: 查看 sys.dm_exec_requests(查看进度与阻塞) select status,start_time,command,percent_complete

前言 在上一篇文章<搭建DNS+LVS(keepAlived)+OpenResty服务器(Docker环境)>中,我搭建了dns+lvs+openresty+web集群:先来回顾一下架构图: 问题现象 可以看到,我把web服务器分成了两组,一组为web01,web02,挂在了openresty01下,另外一组:web03,web04,web05挂在了openresty02下:最后搭建完成,演示时,我分别使用了curl和浏览器,在curl演示时很正常,请求能轮流分到每个web容器,但在浏览器中演

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

ROC曲线基本知识: 判断分类器的工作效率需要使用召回率和准确率两个变量. 召回率:Recall,又称"查全率", 准确率:Precision,又称"精度"."正确率". 以判断病人是否死亡的分类器为例,可以把分类情况用下表表示:   实际死亡 实际未死亡 分类为死亡 A B 分类为未死亡 C D 表5-2 A:正确分类,命中死亡 B:错误分类,判断为死亡实际未死亡 C:错误分类,判断为未亡实际死亡 D:正确分类,判断未死亡,实际也未死亡 如果我

在Kafka中应用了大量的延迟操作但在Kafka中 并没用使用JDK自带的Timer或是DelayQueue用于延迟操作,而是使用自己开发的DelayedOperationPurgatory组件用于管理延迟操作,Kafka这类分布式框架有大量延迟操作并且对性能要求及其高,而java.util.Timer与java.util.concurrent.DelayQueue的插入和删除时间复杂度都为对数阶O(log n)并不能满足Kafka性能要求,所以Kafka实现了基于时间轮的定时任务组件,该时间轮

一分钟系列: 读懂GC日志 ArrayList插入1000w条数据之后,我怀疑了jvm... Java JIT性能调优 Java性能优化指南系列(三):理解JIT编译器 准备:调试程序加入VM Options: -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 1.List未初始化大小时,执行时间差不多,应该跟数组频繁扩容有关. public class Test { public static void main(String[] args) { long

一.日期和时间 1.生成指定格式日期和时间 标准日期格式 2.获取当前时间的数值 >> datestr(now,) ans = -- :: >> datestr(now,'yyyy-mm-dd HH:MM:SS') ans = -- ::28 >> clock ans = 1.0e+03 * 2.0170 0.0090 0.0110 0.0200 0.0030 0.0264 >> datestr(now,'HH:MM:SS') ans = :: >&g

Springboot鼓励零配置的方式,帮你做好大部分重复劳动的事,好到不能再好:具体的Redis安装方法和Springboot集成Redis方法,可以去搜索相关文章或参考该文章http://www.cnblogs.com/mengmeng89012/p/5519698.html. 当做用户权限管理时,一般都设置一个session过期时间,以确保用户长时间不操作时自动退出系统. Spring seesions的原理可以参考该文章:http://blog.csdn.net/wojiaolinaaa/

再线性控制器中讲到: 举例说明(线性控制器中的一个例子)博客中有说明 在matlab中:使用lqr求解K1.K2 这里希望角度(即x1)能迅速变化,所以Q矩阵中Q11为100,并没有关心角速度(dot角度)变化的情况所以Q22为1,也不关心能量U的变化,所以R=0.01. 最终求解到K1 = -100.4988: K2 = -17.9164 根据系统的状态方程(在右侧已列出),在simulink中搭建模型:(将求解到的K1.K2写入到模型中的K1. K2中) 从右往左看第一个积分1/s双击进入设

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