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
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：冇尾飛鉈
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上傳時間： 2017-06-17
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上傳時間： 2014-12-05
上傳用戶：watch100
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。
上傳時間： 2015-10-24
上傳用戶：wanqunsheng
結合單片機和M a t l a b 兩者的優點，基于事件驅動的中斷通信機制，提出一種Matlab 環境下PC 機與 單片機實時串行通信及數據處理的方法；完成單片機數據采集系統與PC 機的RS-232/RS-485 串行通 信及其通信數據的分析處理、文件存儲、F I R 濾波及圖形顯示；簡化系統開發流程，提高開發效率。 該方法已成功應用于一個P I C 1 6 F 8 7 6 單片機應用系統實例之中
標簽： 單片機
上傳時間： 2014-01-19
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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 * 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=#
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，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 。
上傳時間： 2016-06-01
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GB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系
上傳時間： 2013-04-15
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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
上傳時間： 2013-04-24
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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。
上傳時間： 2013-07-04
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