这款代码资源其实挺有意思的，主要是计算单变量信号的复合多尺度波动型色散熵，适用于神经疾病等相关领域。它的优势是注释清晰、易用，而且还了相关的 Matlab 代码，你快速上手。结合了多篇研究论文，功能强大，能实现比较复杂的信号。如果你在做信号相关的项目，这个资源简直是个好帮手。嗯，功能简单明了，学习成
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色散补偿技术是指用于消除或减轻信号在光纤传输过程中因色散效应而导致的信号失真的技术。色散会导致不同频率的信号成分以不同的速度传播，从而导致信号脉冲展宽和信号质量下降。 常见的色散补偿技术包括： 色散补偿光纤 (DCF)： 这是一种具有与传输光纤相反色散特性的光纤，可以通过引入与信号色散相反的色散来
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entropyserver，一个基于node.js的服务器，提供RESTful API以获取熵。此熵数据来源于直接连接服务器的硬件随机源。当前，系统唯一支持的硬件设备为ComScire PQ32MU，它具备高速的随机字节输出能力，速率可达32Mb/s。客户端可从该服务器拉取数据以更新其内部的随机源。
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熵权TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估多个候选方案的优劣。它结合了熵权法和TOPSIS方法，解决属性权重不确定性和属性间相互影响的问题。以下是描述熵权TOPSI
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熵权法是一种客观的赋权方法，它通过计算指标的信息熵来确定指标的权重。信息熵越小，指标的变异程度越大，提供的信息量越多，其权重也就越大。 1. 计算指标的标准化值 为了消除指标量纲的影响，需要对指标进行标准化处理。常用的标准化方法有： Min-max 标准化： 将指标值缩放到 [0,1] 区间内。
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输入以下三个参数： 温度（℃） 压力（MPa） 湿度（%） 点击“计算”按钮后开始计算以下参数： 密度（单位：kg/m³） 运动粘度（单位：Pa·s） 焓（单位：kJ/kg） 熵（单位：kJ/(kg·K)） 本软件计算方便，结果精确，适用于需要湿空气物性参数的多种场景，支持灵活输入，满足用户
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