枝叶重量比

特点：- 副瓣电平相等- 主瓣宽度最小（副瓣电平和阵列长度相同时）- 单元数量过多时，两端单元激励幅度变化较大，导致馈电困难

该版本将Gegenbauer多项式转换为Chebyshev多项式。

（9）用双重量词进行数据库检索[例13]，查询选修了全部课程的学生姓名。 RANGE Course CX SCX GET W (Student.Sname): CXSCX ttt(SCX.Sno=Student.Sno∧ ttt SCX.Cno=CX.Cno)

这是在Matlab上实现的迭代解码与维特比解码比较分析，算法非常出色，与大家分享。

级比判断的过程其实挺简单，但需要你小心谨慎。通过 GM(1,1) 建模，要对原始数据进行累加，构造数据矩阵 B 和数据向量 Y。这样你就能得到比较准确的预测结果。至于如何一步步实现，可以参考一下相关的技术资源，里面有详细的 MATLAB 代码和理论，尤其是你做数据建模时，能大大提高效率。你可以用这些代码来做一些灰色系统建模，实用哦。理解这些原理后，你会觉得其实挺，只是需要一定的数学基础。，这个方法不复杂，适合用来做短期预测或者一些不确定性较高的场景。需要提醒的是，实际操作中要注意数据的与校验，避免因为数据错误导致结果不准确。

作者Bhargey Mehta在古吉拉特邦DA-IICT进行的CT111课程中，为实现信道编码，开发了Matlab中的维特比算法。该算法研究了在二元对称信道（BSC）中噪声变化对成功率的影响。

提供了IEEE Transactions on Wireless Communications上发表的《低峰均功率比FBMC》的MATLAB仿真代码（第17卷，第1期，2018年1月），包括PAPR和BER曲线模拟。

科比投篮数据的可视化项目，风格上挺简洁，交互也流畅，适合做数据展示的练手项目。嗯，项目用的是Python配合Matplotlib来做图，代码不复杂，上手快。 投篮热区、命中率分布这些，都能一眼看清，还支持切换不同赛季的数据。你可以试着把界面改成自己的样式，比如加个Echarts前端展示，视觉效果更棒。 数据读取用的是pandas，图表绘制靠matplotlib，你要是对 Python 不太熟，建议先看看Python 数据可视化项目，对理解这个项目也挺有。 不过提醒一下，原始数据格式要整理好，比如命中字段统一成 1 和 0，不然图一乱就没法看了。哦对，热图那块颜色映射可以用cmap='hot'，

生成一张表格，展示统计集群与脑图谱区域（AAL、Harvard-Oxford、Brodmann区域）之间的重叠百分比。

综述了流域泥沙输移比的定义和意义，探讨了影响泥沙输移比的因素及其计算方法。通过分析国内外实例数据，总结了不同流域泥沙输移比数值的变化情况。目前，针对泥沙输移比的计算公式多样且局部适用性强，但对大范围应用仍存在挑战。