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線性<b>系統(tǒng)分析</b>

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|- 9.配套數據手冊 - 0 B|- 8.面包板接線軟件 - 0 B|- 7.物聯網實驗 - 0 B|- 6.圖形化編程 - 0 B|- 5.實驗接線圖 - 0 B|- 4.視頻教程 - 0 B|- 3.案例程序 - 0 B|- 2.開發環境 - 0 B|- 10.輔助軟件 - 0 B|- 1.學前先看 - 0 B|- CLB.ico - 17.00 kB|- Autorun.inf - 23 B

標簽： arduino iot

上傳時間： 2022-06-06

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實現一元線性回歸分析并進行F,t檢驗,以便對得出的回歸方程進行線性顯著性分析

實現一元線性回歸分析并進行F,t檢驗,以便對得出的回歸方程進行線性顯著性分析

標簽： 線性回歸分析回歸分

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：冇尾飛鉈
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標簽： 7871 7899 7851 7857

上傳時間： 2017-06-17

上傳用戶：xuanjie
代入法的啟發示搜索我的代碼實現是：按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低（已經有人作國統計分析了）先生成一張字母出現頻率統計表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(

代入法的啟發示搜索我的代碼實現是：按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低（已經有人作國統計分析了）先生成一張字母出現頻率統計表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再對密文字母計算頻率，并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統計表（B），通過兩張表的對應關系，不斷用A中的字母去替換B中的字母，搜索不成功時就回退，在這里回朔是一個關鍵。

標簽： 字母頻率搜索代碼

上傳時間： 2015-10-24

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文件名：test3.c * 文件描述：預測分析法實現的語法分析器。分析如下文法： * E->E+T | E-T | T * T->T*F | T/F |F *

文件名：test3.c * 文件描述：預測分析法實現的語法分析器。分析如下文法： * E->E+T | E-T | T * T->T*F | T/F |F * F->(E) | i * 輸入：每行含一個表達式的文本文件(#號結束)。 * 輸出：分析成功或不成功信息。 * 創建人：余洪周 <nick19842000.cublog.cn> 2006-12-16 * 版本號：1.0 * 說明：為了表示的方便采用了如下的所示表示方法： * A=E B=T * 非終結符：0=E 1=E 2=T 3=T 4=F * 終結符：0=i 1=+ 2=- 3=* 4=/ 5=( 6=) 7=#

標簽： test gt E-T 文件描述

上傳時間： 2013-12-21

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基于J2EE的物流信息系統的設計與實現介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術

基于J2EE的物流信息系統的設計與實現介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術，并重點探討了目前比較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。分析了他們的體系結構、特點和優缺點。根據J ZE E的分層結構，結合We b應用的特點，將三種框架進行組合設計，即表現層用S t r ut s框架、業務邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架，從而來構建物流信息系統。這種整合框架使各層相對獨立，減少各層之間的禍合程度，同時加快了系統的開發過程，增強了系統的可維護性和可擴展性，初步達到了分布式物流信息系統的設計目標。經過以上分析，結合物流系統的業務需求，進行了相關的實現。最后，系統運用先進的A ja x技術來增強Ui層與服務器的異步通信能力，使用戶體驗到動態且響應靈敏的桌面級w e b應用程序。通過江聯公司的試運行結果，系統達到了渝瞇。并且對江聯公司提出了基于 R F I D 的解決方案的實施計劃。

標簽： J2EE 物流信息模式

上傳時間： 2016-06-01

上傳用戶：ynsnjs
GB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系

GB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系

標簽： GB-T 2471 1995 電阻器

上傳時間： 2013-04-15

上傳用戶：eeworm
基于自適應時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機

標簽： 時頻分析方法分

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：weixiao99
永磁同步直線電機的矢量控制.rar

本文分析了永磁同步直線電動機的運行機理與運行特性，并通過坐標變換，分別得出了電機在a—b—c，α—β、d—q坐標系下的數學模型。針對永磁同步直線電機模型的非線性與耦合特性，采用了次級磁場定向的矢量控制，并使id=0，不但解決了上述問題，還實現了最大推力電流比控制。為了獲得平穩的推力，采用了SVPWM控制，并對它算法實現進行了研究。針對速度環采用傳統PID控制難以滿足高性能矢量控制系統，通過對傳統PID控制和模糊控制理論的研究，將兩者相結合，設計出能夠在線自整定的模糊PID控制器。將該控制器代替傳統的PID控制器應用于速度環，以提高系統的動靜態性能。在以上分析的基礎上，設計了永磁同步直線電機矢量控制系統的軟、硬件。其中電流檢測采用了新穎的電流傳感器芯片IR2175，以解決溫漂問題；速度檢測采用了增量式光柵尺，設計了與DSP的接口電路，通過M/T法實現對電機的測速。最后在Matlab/Simlink下建立了電機及其矢量控制系統的仿真模型，并對分別采用傳統PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系統進行仿真，結果表明采用模糊PID控制具有更好的動態響應性能，能有效的抑制暫態和穩態下的推力脈動，對于負載擾動具有較強的魯棒性。

標簽： 永磁同步直線電機矢量控制

上傳時間： 2013-07-04

上傳用戶：13681659100
基于ARM的T波交替檢測技術

心血管系統疾病是現今世界上發病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩態的心電變異性現象，是指心電T波段振幅、形態甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明，TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關系，已成為一種無創獨立性預測指標。隨著數字信號處理技術和計算機技術的迅速發展，微伏級的TWA已經可以被檢出，并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心，基于ARM給出了T波交替檢測技術原理性樣機的硬件及軟件，實現實時監護的目的。在TWA檢測研究中，需要對心電信號進行預處理，即信號去噪和特征點檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細節信號，根據三種主要噪聲的不同能量分布，采用自適應閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進行去噪處理：同時基于心電信號的特征點R峰對應于Mexican-hat小波變換的極值點，因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰，通過附加檢測方案確保了位置的準確性，并根據需要提出了T波矩陣提取方法。隨后文章介紹了T波交替的產生機理及研究進展，分別從臨床應用和檢測方法上展現了目前TWA的發展進程，并利用了譜分析法、相關分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域對一些樣本數據進行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強，但作為一種頻域檢測方法，無法檢測非穩態TWA信號，而相關分析法受呼吸、噪聲影響較大，數據要求較高，因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎上，再對信號進行相關分析，從而克服自身算法缺陷，確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結果的因素進行討論研究，從而降低檢測誤差。文章還設計了T波交替檢測技術原理性樣機的關鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心，設計了該樣機的關鍵電路，包括采集模塊、數據處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點，采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路，有效的提取了信號分量：A/D轉換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內部異步串行通訊實現系統與外界聯系。系統軟件中首先介紹了系統的軟件開發環境，然后給出了心電信號分析及處理程序設計流程圖及實現，使它們共同完成系統的軟件監護功能。

標簽： ARM 檢測技術

上傳時間： 2013-07-27

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線性<b>系統(tǒng)分析</b>

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實現一元線性回歸分析并進行F,t檢驗,以便對得出的回歸方程進行線性顯著性分析

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代入法的啟發示搜索我的代碼實現是：按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低（已經有人作國統計分析了）先生成一張字母出現頻率統計表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(

文件名：test3.c * 文件描述：預測分析法實現的語法分析器。分析如下文法： * E->E+T | E-T | T * T->TF | T/F |F

基于J2EE的物流信息系統的設計與實現介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術

GB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系

基于自適應時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

永磁同步直線電機的矢量控制.rar

基于ARM的T波交替檢測技術