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【实例简介】ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se # To trian with CBAM python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam 验证结果 ResNet50（训练了160个时代）ACC@1=93.41% A

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Prony算法谐波分析matlab函数,已测试无误，程序使用方法及定义：function [jx,SNR,result]=myprony(x,p,dt)% 实现《电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法》郭成 1% 实现《现代信号处理》张贤达P122-124% 实现《Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用》式（12） 杨玉坤% intput x:原始数据% intput p:prony模型阶数% intput dt:采样间隔% output jx:拟合数据% output Am：振幅% output Qm：相位% output am：衰减因子% output f