长时间窗分析

在本代码中，我们使用MATLAB的欧拉方法实现了对θ调制的抑制的长时间窗分析，具体聚焦于内嗅河马的行为模式。通过循环结构，代码高效地模拟和分析相关数据，揭示了神经元活动的变化。

该存储库包含扩展曝光融合（EEF）的Octave/Matlab实现，这是一种针对包围曝光序列的改进曝光融合方法。 方法 该方法在以下出版物中进行了描述：* 扩展曝光融合，Charles Hessel，图像处理在线，9，（2019）* HESSEL，Charles，MOREL，Jean-Michel，《扩展曝光融合及其在单图像对比度增强中的应用》。在：2020年IEEE计算机视觉应用冬季会议（WACV）。IEEE，2020年。 代码功能 实现了两种融合方法： 扩展曝光融合 (EEF) 在 eef.m 中实现，使用 runeef.m 运行。 曝光融合 (EF) 在 run_ef.m 中实现，用于比较。 提供了用于配准包围曝光序列的 bash 脚本 image_registration.sh。 代码结构 eef.m：扩展曝光融合算法实现 runeef.m：运行扩展曝光融合的脚本 run_ef.m：运行曝光融合的脚本 image_registration.sh：用于图像配准的 bash 脚本

假设您有一个长时间运行的函数： [out1,out2,out3,...] = longRunning(arg1,arg2,arg3,...)并且此功能正在使用相同的输入运行多次。如果您将其更改为： [out1,out2,out3,...] = cacheFunction(@longRunning,arg1,arg2,arg3,...)那么只有第一个实例会运行很长时间，进一步的调用将从全局变量“functionCache”中获取。这仅在输入更改时重新计算结果。感谢Christopher Wipf提供了大部分代码。

在本设计中，我们使用矩形窗、汉明窗和凯撒窗来设计低通滤波器（LPF）。首先，我们通过这些窗函数设计滤波器，比较不同窗函数的效果，尤其是它们对频率响应的影响。然后，我们分析了每种窗函数的幅度响应和相位响应，并使用MATLAB进行仿真。 矩形窗 矩形窗是最简单的窗函数，通常用于初步设计。它的频率响应具有较大的旁瓣，可能导致频谱泄露现象。 汉明窗 汉明窗通过在频域上引入窗函数，减少旁瓣，从而有效抑制了频谱泄露现象。它相对较好的平衡了频率响应的幅度和相位特性。 凯撒窗 凯撒窗是一种更为灵活的窗函数，其通过调整窗的形状来优化滤波器性能，尤其在控制窗的主瓣宽度和旁瓣衰减方面有优势。它在某些场景下可以提供更精细的滤波效果。 通过MATLAB仿真，我们能够清楚地观察到不同窗函数的滤波器设计效果，进而评估其在不同应用中的适用性。

捕捉运行很久的SQL — 使用以下SQL语句可以识别并追踪在Oracle数据库中运行时间较长的SQL进程： SELECT username, SID, opname, ROUND(sofar * 100 / totalwork, 0) || '%' AS progress, time_remaining, sql_text FROM v$session_longops, v$sql WHERE time_remaining > 0 AND sql_address = address AND sql_hash_value = hash_value; 这段代码将捕捉正在执行的SQL操作的进度，显示用户名（username）、会话ID（SID）、操作名称（opname）、完成进度（progress）、剩余时间（time_remaining），以及对应的SQL文本（sql_text）。 使用这段代码，可以高效监控数据库中长时间运行的SQL语句，帮助快速识别性能瓶颈，优化系统运行效率。

在本视频中，基于MATLAB的粒子群算法解决带时间窗的车辆路径规划问题，目标是实现总成本最低。具体内容包括： 1. 代码压缩包包含主函数：main.m；调用函数为其他m文件，运行结果无需额外效果图； 2. 兼容MATLAB 2019b版本，运行中如有错误可根据提示调整，若有问题请联系博主； 3. 运行步骤：将所有文件放入MATLAB当前文件夹，双击打开main.m文件并点击运行，即可得到结果； 4. 如需进一步咨询，欢迎私信博主，提供完整代码、期刊复现、MATLAB定制程序等服务。

这些函数实现了Lie积分器，用于在静态弹簧磁势场中进行刚体的长时间模拟。这项辛格式的数值实验参考了Bou-Rabee, N.、Ortolan, G.和Saccon, A. [2010]的工作。研究结果显示：（i）VLV算法无能量漂移；（ii）Lie-Newmark算法存在能量漂移；以及（iii）显式Lie-Midpoint算法也表现出能量漂移。文件详情包括：basicrunem.m：启动Lie方法；NMB.m：半显式Lie-Newmark算法；LIEMIDEA.m：显式Lie中点算法；VLV.m：Lie-Verlet算法；wedge.m：帽子地图。

快速傅立叶变换是信号处理中常用的方法。为了有效进行快速傅立叶变换，需要应用窗函数对数据进行截断，使窗内的采样值生效，而窗外的采样值则为零。窗函数的研究及其在频谱分析中的应用是信号处理的一个关键问题。详细讨论了不同窗函数在信号截断中对频谱分析的影响，并提出了相应的改进方法，并通过Matlab仿真结果加以验证。

MATLAB演示程序展示了加方窗和海明窗信号的傅里叶变换，通过调整窗口大小，有助于深入理解频谱分析。

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。