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shearlet变换的matlab代码。图像经过某种离散变化后的能力分布体现了图像的变换特征，从无失真压缩的角度考虑，变换的目的是希望图像经离散变换后能力尽可能的集中在少量的几个系数中，即具有能量聚集性，由此可得到较高的压缩比。 图像经过Shearlets变换后，能量的分布会随着变换尺度n的变换尺度呈现出一定的规律。

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加窗傅里叶变换的演示 matlab程序 分别对加方窗和海明窗的信号做傅里叶变换 函数可以改变窗口的大小 对理解傅里叶变换和频谱非常有帮助

问题描述：平均路径长度是网络中另一个重要的特征度量，他是网络中所有节点对之间的平均最短距离。这里节点间的距离指的是从一个节点要经历的边的最小数目，其中所有节点之间的最大距离称为网络的直径。平均路径长度和直径衡量的是网络的传输性能与效率。平均路径长度的公式为 ，其中dij表示点i和j之间的最短距离（若dij不存在时，dij就不能加入，且分母要相应减1）要求：输入邻接矩阵表示的图，计算其平均路径长度

【实例简介】LSTM-DNN进行库存预测 修正LSTM模型的股价预测 它能做什么？ 它可以给出一只股票收盘价的预测值。 它不能预测离现在太远，而它所能做的就是预测明天的价格。 我们需要做的是提供一只股票过去的数据。 评估 我用MAPE（平均绝对百分比误差）评估模型。 通过该模型训练的某些股票的最佳性能可使MAPE达到2％-3％，这意味着精度（1-MAPE）可以达到97％-98％。 训练自己的数据 U首先从互联网上下载股票的csv数据，然后在代码中修改csv路线（在最后一栏中输入收盘价）。 学习性能良好的CPU模型需要花费数小时。 有用吗？ 尽管预测第二天的收盘价表现良好，但无法预测接下来的2,3,4 ...天的价格。 因此这可能会有所帮助，可能没有帮助。 未来 我将把我的股票价格预测系统放在github上，它具有许多新功能，包括预处理数据，训练模型，预测价格，评估模型以及推荐高收益股票。 同时

组成原理实验课，包含十六条指令实现，完整的代码以及详细的实验报告，是本人实验课的作业

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【实例简介】：针对低功耗的手持导航应用，提出了一种基于数字磁阻传感器和MEMS 加速度计的小型低 功耗电子罗盘设计方案。介绍了电子罗盘工作原理、硬件设计及软件算法，并在分析磁性物质影响 的基础上提出了合理可行的矫正方法。实验表明，该电子罗盘能准确测量罗盘朝向，并且功耗低、 运行稳定，具有倾斜补偿及校正功能,可用于普通导航领域。