过球信号识别

当前话题为您枚举了最新的过球信号识别。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

过球信号识别方案与设计测试
提供过球信号识别方案、设计和测试相关内容。
信号波过零检测:从数据中识别首次符号变化的 MATLAB 实现
这个 MATLAB 程序提供了一种方法来检测信号波的第一次过零点,即符号从正变负或从负变正的时刻。它处理具有不同采样率的数据,包括可能没有精确零交叉值的情况。该程序通过使用阈值比较技术来识别符号变化,并返回第一个过零点的时间索引。它可以用于各种信号分析和处理应用,例如波形识别、滤波和特征提取。
基于过零检测的信号频率提取算法
介绍一种基于过零检测的信号频率提取算法,通过识别信号 y 在时域上的过零点,计算信号频率。该算法适用于分析周期性时间信号。
信号峰值自动识别与分析
这段简洁的代码可以自动识别信号中的主要峰值,并计算其位置、半峰宽以及面积。 用户无需设置任何参数,程序将直接返回一个矩阵,其中每一行代表一个峰值,各列依次为:峰值编号、峰值Y值、峰值X值、半峰宽、峰面积。
分片球课堂笔记
包含Sharding Sphere所有使用流程,具体内容:- 基本概念- 什么是分片球- 什么是分库分表- Sharding-JDBC- 什么是Sharding-JDBC- 使用Sharding-JDBC水平切分- 使用Sharding-JDBC垂直切分- 使用Sharding-JDBC操作公共表- 使用Sharding-JDBC读写分离- Sharding-Proxy- 什么是Sharding-Proxy- 使用Sharding-Proxy分库分表- 使用Sharding-Proxy读写分离
心电信号识别与分类算法研究
详细探讨了心电信号识别与分类算法,包括其实现方法和代码解析,是学术研究的珍贵资源。
模型过拟合和欠拟合
模型拟合情况分为两种: 过拟合:模型在训练集上的表现过于理想,泛化能力较差。 拟合不足:模型在训练集上表现不佳,无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。
球壳网格划分函数优化球壳网格划分的小工具-matlab应用
mesh_sph函数用于球壳的网格划分,定义为半径rho、方位角theta和极角phi。详细说明请参阅doc sph2cart。Theta范围为0到2pi,Phi范围为pi/2到pi/2。根据所需网格密度,函数返回顶点矩阵vert和面矩阵faces。例如,使用mesh_sph(1,0:pi/4:2pi,-pi/2:pi/8:pi/2)可划分半径为1的完整球体,8个theta面和4个phi面的上半球。
Matlab EQ球分区工具箱多维球上的递归相等区域分析工具
Matlab终止以下代码-eq_sphere_partitions是一个Matlab函数集,专为在多维球体上进行递归区域相等区域(EQ)分析而设计。随着技术的进步,这一工具箱在处理复杂球体结构时展现出了强大的能力。
使用MATLAB开发三球平衡图
在MATLAB中开发三球平衡图,创建名为f(theta, phi)的三维对数函数。