1.用matlab怎么解这种微分方程(用ode函数)?微分微分
2.很多C语言开源软件的源代码很难懂，要快速理解有什么技巧吗？
3.（论文加源码）基于连续卷积神经网络（CNN）（SVM）（MLP）提取脑电微分熵特征的影视源码影视DEAP脑电情绪识别
4.急求MATLAB编程源代码用四阶龙格库塔法解如下微分方程 y'=y-2x/y(0<x<1),y(0)=1,步长为h=0.2
5.二阶微分方程的有限差分法(Python)

用matlab怎么解这种微分方程(用ode函数)?

       使用 MATLAB 解微分方程组时，以 ode 函数为例。下载对于二阶微分方程，微分微分将其转换为二元微分方程组进行求解。影视源码影视B站和仿真秀平台上提供了丰富的下载raid50驱动源码 MATLAB 微分方程求解案例，涵盖常微分方程、微分微分偏微分方程、影视源码影视高阶微分方程组、下载复杂边界值问题等，微分微分同时包含详细的影视源码影视 MATLAB 源代码。

       在求解特殊性较强的下载微分方程时，存在以下具体问题与挑战：

       对于系数非显示表达式的微分微分微分方程，如何在 MATLAB 中自定义微分函数，影视源码影视实现离散时间序列定义的下载系数输入？

       如何在 MATLAB 中定义根据函数值分段而非自变量分段的分段微分方程？

       解决复杂边界问题，特别是收银系统源码定制包含初始时刻和终止时刻的边界条件，如何求解？

       常微分方程与偏微分方程的拟合问题，如何在 MATLAB 中有效解决？

       B站的课程链接为：Matlab求解 常微分方程和偏微分方程专题/复杂边界值问题/ode/bvp4c/pdepe/pdetool/ 数学建模/机器学习/ 神经网络/编程/人工智能- 哔哩哔哩 b.tv/HUNGjYU

       仿真秀网站提供相关资源和教程。

很多C语言开源软件的源代码很难懂，要快速理解有什么技巧吗？

       阅读代码是一项重要的能力。

       你觉得技术比你弱的人拿的工资比你高，他有一项很重要的能力就是阅读代码。

       开源代码在变量命名上，注释上一定做得比较好了，你所看不懂的地方只有2种可能。

       1，编程技巧。这种比较容易弄懂，如果你对编程语言熟悉的话，一步一步展开来就知道作者想表达的意思了。（这个就像小时候学语文的ssm项目源码导入语法，“把”字句改成“被”字句，意思没变，写法变了）

       2，算法。这个就算你一步一步展开都不一定能看懂，这个要有一定的数学知识，比如向量积，线性回归，微分方程，卷积等。如果是很专业的产品，还要涉及到物理，化学，电气，概率论等等。科思erp源码（这个就像阅读文言文，没学过就看不懂，还可能会理解错误）

       所以看不懂代码就只有提升自己的知识水平，没有捷径可走。但你可以针对性的去训练上述2条中的弱项，语言是基础，算法是核心。

       记得我第一份工作是做单片机产品维护，平时工作就是在现有的产品上改改功能代码，增加新功能。那个时候没做过什么产品，虽然也会C语言，但是看别人代码就像看天书一样，主要是技术不到家，还遇到过一些让人吐血的php源码自媒体代码，可能是公司得罪了那个工程师，代码里没一个注释，而且变量名全是k，kk，tt这种不好理解的，简直让我想把那个工程师罚站马路中间半个小时，感觉还不如自己重写快一点，后面慢慢的积累了一些经验才发现自己当时看代码的方式和思维不对。一个源码，如果你用通过代码去理解产品功能那你一定会看到心肌梗塞都吃不透，正确的应该是先把产品功能吃透，然后把功能分模块进行分析，如果是我，我会怎么用代码去实现它？最好自己写代码做一遍，在写的过程中你一定会碰到棘手的技术点不知道该怎么去实现它，这个时候最好自己努力思考一下，最后不管你有没想出来，你再去看别人的代码是如何实现的，这样你就能一步步吃透别人的代码，至少程序架构的核心部分知道怎么处理了，剩下的细节实现其实已经无关紧要了，这是一个循环渐进的过程，也是提升自己水平很好的方法，过程越痛苦你的提升就越大。

（论文加源码）基于连续卷积神经网络（CNN）（SVM）（MLP）提取脑电微分熵特征的DEAP脑电情绪识别

       在本文中，我们采用连续卷积神经网络（CNN）对DEAP数据集进行脑电情绪识别。主要内容是将脑电信号在频域分段后提取其微分熵特征，构建三维脑电特征输入到CNN中。实验结果表明，该方法在情感识别任务上取得了.%的准确率。

       首先，我们采用5种频率带对脑电信号进行特化处理，然后将其转换为**的格式。接着，我们提取了每个脑电分段的微分熵特征，并对其进行了归一化处理，将数据转换为*N*4*的格式。在这一过程中，我们利用了国际-系统，将一维的DE特征变换为二维平面，再将其堆叠成三维特征输入。

       在构建连续卷积神经网络（CNN）模型时，我们使用了一个包含四个卷积层的网络，每个卷积层后面都添加了一个具有退出操作的全连接层用于特征融合，并在最后使用了softmax层进行分类预测。模型设计时考虑了零填充以防止立方体边缘信息丢失。实验结果表明，这种方法在情感识别任务上表现良好，准确率为.%。

       为了对比，我们还编写了支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）的代码，结果分别为.%和.%的准确率。实验结果表明，连续卷积神经网络模型在DEAP数据集上表现最好。

       总的来说，通过结合不同频率带的信号特征，同时保持通道间的空间信息，我们的三维脑电特征提取方法在连续卷积神经网络模型上的实验结果显示出高效性。与其他相关方法相比，该方法在唤醒和价分类任务上的平均准确率分别达到了.%和.%，取得了最佳效果。

       完整代码和论文资源可以在此获取。

急求MATLAB编程源代码用四阶龙格库塔法解如下微分方程 y'=y-2x/y(0<x<1),y(0)=1,步长为h=0.2

       % 以下另存为文件 myrk4.m

       function [x,y]=myrk4(ufunc,y0,h,a,b)

       %参数: 函数名称，初始值向量，步长，时间起点，时间终点

       n=floor((b-a)/h);%求步数 

       x(1)=a;%时间起点  

       y(:,1)=y0;%赋初值

       %按龙格库塔方法进行求解 

       for ii=1:n   

        x(ii+1)=x(ii)+h;   

        k1=ufunc(x(ii),y(:,ii));   

        k2=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k1/2);   

        k3=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k2/2); 

        k4=ufunc(x(ii)+h,y(:,ii)+h*k3);

        y(:,ii+1)=y(:,ii)+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6; 

       end

       以下是主程序

% y'=y-2x/y  (0<x<1),y(0)=1,步长为h=0.2

       fun = inline('y-2*x/y');

       [t1,f1]=myrk4(fun,1,0.2,0,1);%测试时改变test_fun的函数维数，别忘记改变初始值的维数 

       subplot(); plot(t1,f1)  %自编函数 

       title('自编函数求解结果') 

       %用系统自带函数ode进行比较

       [t,f] = ode(fun,[0 1],1); 

       subplot(); plot(t,f);title('ode求解结果')

二阶微分方程的有限差分法(Python)

       对于二阶微分方程，通过有限差分法在 Python 中解决其数值解。

       考虑如下方程，给定边值条件，得到解析解。

       采用二阶中心差分格式离散方程，转换为矩阵形式。

       三对角占优矩阵的出现，使得方程组通过追赶法（Thomas 算法）得以求解。

       引入 numpy 和 matplotlib 库，使用 Python 实现 Thomas 算法。

       运用有限差分法进行数值计算，通过二范数误差和最大范数误差评估数值精度。

       计算不同网格剖分数下的误差，并绘制图像进行比较。

       程序在 Jupyter Notebook 中执行，源代码已上传至 Github，访问链接获取。