利用GRS(generalized reed-solomon)码的生成多项式提出了基于改进的2-D GRS(two-dimensional GRS)码设计和构造QC-LDPC(quasi-cyclic low density parity-check)码的方法，使所构造的码具有较好的译码性能。同时在码的构造过程中，考虑到了准双对角线结构和合适的度分布。不同码率的LDPC码用于和新设计的QC-LDPC码进行测试和比较。实验结果表明，所提出的码构造方法可加快LDPC码校验矩阵的构造，同时基于所提出方法构造的QC-LDPC码可提高译码性能，并降低编码复杂度。

给定燃烧室的条件（温度、压力等）以及环境条件和喉部的直径/面积，程序将： a) 求解产生最大推力的喷嘴出口面积。 b) 用特征法求解所述喷嘴的形状。 c) 自动制作用于模拟喷嘴的曲线网格d) 使用 MacCormack 有限体积法求解网格上的欧拉方程。 e) 绘制结果进行比较

对于整数 d 和 s，其中 d 为非平方和正数，Pell(d,s,n) 将前 n 个正整数解 (x,y) 返回到修正的 Pell 方程 x^2-dy^2=(-1)^s ，如果存在这样的解决方案。 如果 s 是偶数，即如果右侧等于 1，则这样的解总是存在，尽管如果右侧是 -1（s 奇数），则解可能不存在，在这种情况下，会给出一条消息，表明情况如此. 运行此程序需要 QCF.m。

使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 这是本文的一种实现： : 该模型在MIT-BIH心律失常数据集上进行了训练。 在NVIDIA Tesla GPU上训练模型花费了60个小时。 这是模型权重的链接： : 该模型可以检测出6种类型的心律失常，即： 房性早搏（APC） 左束支传导阻滞（LBB） 节奏拍（PAB） 室性早搏（PVC） 右束支传导阻滞（RBB） 心室逃逸跳动（VEB） 该模型还可以预测ECG是否正常。 因此，模型可以预测7个类别。 使用模型 您可以从上面提到的链接下载模型。 运行main.py并提供所需的目录。 您可以输入一个CSV心电图文件或分段心电图节拍图像作为输入。 通常，您会得到一个带心电信号的csv文件。

本贡献中包含的脚本计算再分析数据的谱经验正交函数 (SEOF) 分解。 这些示例包括参考文献 [1] 中讨论的天气和气候模式，即马登-朱利安涛动 (MJO)、准双年涛动 (QBO) 和厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO)。 这些模式是从必须单独下载的 ERA-Interim 和 ERA-20C 数据中推导出来的。 相应的 Python 脚本位于“data/EI”（ERA-Interim）和“data/E20C”（ERA 20C）文件夹中。 请参阅https://confluence.ecmwf.int/display/WEBAPI/Access+ECMWF+Public+Datasets了解如何在 ECMWF 上设置帐户并下载其公共数据集的详细信息。 执行 SEOF 分解的核心例程 spod()（在经验正交函数分析被称为适当正交分解的领域中的 SPOD）位于“utils”文件夹中。 最新版本以

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