MySQL盲注技术详解高级布尔型盲注

这个CSV文档包含了UCI机器学习知识库中的血液输注服务中心的数据集。您可以在https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Blood+Transfusion+Service+Center找到详细信息。

盲源分离技术是一种利用统计信息对混合信号进行解混的方法。在计算机工程领域，基于Matlab的盲源分离技术尤为突出。通过Matlab平台，研究人员能够实现对复杂信号的准确分离和分析，这对于信号处理和数据挖掘具有重要意义。

利用Matlab设计实现武汉理工的音频信号盲分离技术。

这是一个Matlab实现的jade盲信号分离算法，具有比fastica更快的收敛速度，适用于快速准确的信号分离。

比较了两种注氮流量计算方法的优缺点。 提出了一种以工作面通风量为主要影响因素的计算方法，简化了计算步骤。 通过实例分析了注氮前后采空区自燃三带的变化情况。

在ArcCatalog目录树中，右键单击要建立不连接要素注记类的要素数据集，选择New，然后选择Feature Class命令。在弹出的对话框中按如图输入。

本研究专注于信道中常模类盲均衡算法的探索和分析。

这是关于用于中位数检测的多尺度和盲法医学技术的Matlab代码。

该算法利用信源的循环平稳性从噪声观测中估计循环平稳激发。 提供的Matlab函数： MaxCycloBD.m：用于单输入单输出系统的例程。 MaxCycloBD_SIMO.m：用于单输入多输出系统的例程。 MaxCycloBDangle.m：用于时间/角度域中单输入单输出系统的例程。 demo_CYCBD.m：演示如何在不同的合成信号上使用CYCBD。 Demo_Fast_SC.m：展示了六个不同的应用程序函数，用于从观察到的噪声中提取循环平稳源信号并考虑不同的干扰。 readme.pdf：包含代码的一般信息。 参考文献： [1] M. Buzzoni、J. Antoni 和 G. D'Elia，“基于循环平稳性最大化的盲解卷积及其在故障识别中的应用”，《声音与振动杂志》，2018年，已接受。