MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

在多分布式电源(distributedgenerations，DGs)并联系统中，通常采用传统下垂控制实现负荷分配。
由于线路阻抗和本地负荷的影响，传统下垂控制会产生较大的功率分配误差。
为提高功率分配的精确性，提出了一种自动调节下垂系数的控制策略。
各逆变器在传统P-V下垂控制下，将输出有功功率信息送到中央控制器，计算给定功率，并返回给各逆变器本地控制器，通过PI调节器自动调节各自的P-V下垂系数。
仿真和实验结果验证了该策略的可行性。

操作系统实验报告(调度算法),内含完整报告及源代码,环境使用了QT,中南大学

基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计本文主要介绍基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计，旨在解决信号分析过程中的噪声问题。
信号在采集和传输过程中难免会有噪声夹杂其中，影响目标信号检测与识别性能。
因此，在信号分析过程中，首先要做的就是对信号进行去噪处理。
本文通过利用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号，从而实现信号消噪。
一、MATLAB语言介绍MATLAB是一种高性能的计算机语言，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB的特点是强大的数学计算能力和灵活的编程环境，使其成为信号处理和分析的首选工具。
MATLAB语言可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.1MATLAB简介MATLAB是一种高级语言，具有强大的数学计算能力和灵活的编程环境。
MATLAB可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.2MATLAB的具体应用与工具箱MATLAB广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB提供了多种工具箱，如signalprocessingtoolbox、imageprocessingtoolbox等，以满足不同领域的需求。
二、程序流程设计及其原理2.1程序设计流程程序设计流程是指根据信号处理的需求，设计和实现信号处理程序的过程。
程序设计流程包括信号生成、信号分析、信号滤波和信号重构等步骤。
2.2实验原理实验原理是指信号处理的基本理论和方法，包括信号采样、信号量化、信号滤波和信号重构等。
掌握实验原理是进行信号处理和分析的基础。
三、基于MATLAB的信号消噪处理基于MATLAB的信号消噪处理是指使用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号。
信号消噪处理是信号处理的重要步骤，可以提高信号的质量和可靠性。
四、结论基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计是信号处理和分析的重要技术。
通过使用MATLAB软件，可以轻松地实现信号的生成、分析和处理，并提高信号的质量和可靠性。

jsp网上书店有源码，截图，实验报告使用oracle数据库可更改

为了实现多个无刷直流电机同时控制的需求，提出了一种基于MAX10多路PWM发生控制系统。
该控制系统依据由可编程逻辑器件FPGA实现多路PWM控制系统的原理和方法，选择新型FPGA芯片MAX10作为主控芯片，该芯片集成了AD采样控制、控制算法和PWM波形生成等电路，大大降低了电路的复杂程度。
仿真和实验结果验证了可编程逻辑器件的高速处理性能及所设计控制系统的可行性。

这个是很经典的问题实验题目：生产者与消费者（综合性实验）实验环境：C语言编译器实验内容：①由用户指定要产生的进程及其类别，存入进入就绪队列。
　　②调度程序从就绪队列中提取一个就绪进程运行。
如果申请的资源被阻塞则进入相应的等待队列，调度程序调度就绪队列中的下一个进程。
进程运行结束时，会检查对应的等待队列，激活队列中的进程进入就绪队列。
运行结束的进程进入over链表。
重复这一过程直至就绪队列为空。
　　③程序询问是否要继续？如果要转直①开始执行，否则退出程序。
实验目的：通过实验模拟生产者与消费者之间的关系，了解并掌握他们之间的关系及其原理。
由此增加对进程同步的问题的了解。
实验要求：每个进程有一个进程控制块（PCB）表示。
进程控制块可以包含如下信息：进程类型标号、进程系统号、进程状态、进程产品（字符）、进程链指针等等。
系统开辟了一个缓冲区，大小由buffersize指定。
程序中有三个链队列，一个链表。
一个就绪队列（ready），两个等待队列：生产者等待队列（producer）；
消费者队列（consumer）。
一个链表（over），用于收集已经运行结束的进程本程序通过函数模拟信号量的操作。
参考书目：1）徐甲同等编，计算机操作系统教程，西安电子科技大学出版社2）AndrewS.Tanenbaum著，陈向群，马红兵译.现代操作系统（第2版）.机械工业出版社3）AbranhamSilberschatz,PeterBaerGalvin,GregGagne著.郑扣根译.操作系统概念（第2版）.高等教育出版社4）张尧学编著.计算机操作系统教程（第2版）习题解答与实验指导.清华大学出版社实验报告要求：（1）每位同学交一份电子版本的实验报告，上传到202.204.125.21服务器中。
（2）文件名格式为班级、学号加上个人姓名，例如：电子04-1-040824101**.doc　　表示电子04-1班学号为040824101号的**同学的实验报告。
（3）实验报告内容的开始处要列出实验的目的，实验环境、实验内容等的说明，报告中要附上程序代码，并对实验过程进行说明。
基本数据结构：PCB*readyhead=NULL,*readytail=NULL;//就绪队列PCB*consumerhead=NULL,*consumertail=NULL;//消费者队列PCB*producerhead=NULL,*producertail=NULL;//生产者队列over=(PCB*)malloc(sizeof(PCB));//over链表intproductnum=0;//产品数量intfull=0,empty=buffersize;//semaphorecharbuffer[buffersize];//缓冲区intbufferpoint=0;//缓冲区指针structpcb{/*定义进程控制块PCB*/intflag;//flag=1denoteproducer;flag=2denoteconsumer;intnumlabel;charproduct;charstate;structpcb*processlink;……};processproc()---给PCB分配内存。
产生相应的的进程：输入1为生产者进程；
输入2为消费者进程，并把这些进程放入就绪队列中。
waitempty()---如果缓冲区满，该进程进入生产者等待队列；
linkqueue(exe,&producertail);//把就绪队列里的进程放入生产者队列的尾部voidsignalempty()boolwaitfull()voidsignalfull()voidproducerrun()voidcomsuerrun()voidmain(){processproc();element=hasElement(readyhead);while(element){exe=getq(readyhead,&readytail);printf("进程%d申请运行，它是一个",exe-＞numlabel);exe-＞flag==1?printf("生产者\n"):printf("消费者\n");if(exe-＞flag==1)producerrun();elsecomsuerrun();element=hasElement(readyhead);}printf("就绪队列没有进程\n");if(ha

针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.

"新建文本文档 (5)_materialsstudio_源码"这一标题揭示了我们正在讨论的是一份与Material Studio相关的源代码文件。
Material Studio是一款由Accelrys（现为Dassault Systèmes生物物理子公司）开发的强大软件，主要用于分子模拟、材料科学以及化学领域的研究。
该软件提供了一整套工具，帮助用户理解并预测材料的结构、性质和行为。
描述中的"实现material studio粉末QPA.pl"指出了我们关注的具体功能或脚本，即粉末量子力学计算(QPA)。
在Material Studio中，量子力学（QM）模块允许用户对材料的电子结构进行精确计算，以预测其化学和物理性质。
粉末QPA可能是指对粉末状材料进行量子力学平均势场（PQAP）计算，这是一种处理多晶材料的方法，适用于无序或非晶态的系统。
粉末QPA计算通常包括以下几个关键步骤：1. **模型构建**：创建粉末材料的模型，这通常涉及选择晶胞参数、确定晶格常数，并考虑颗粒大小和形状的影响。
2. **量子力学设置**：选择合适的量子力学方法，如密度泛函理论（DFT）、Hartree-Fock或更高级的计算方法，以及对应的交换相关泛函。
3. **电荷平衡**：确保模型中的原子带有正确的电荷，以反映实验条件。
4. **计算过程**：运行QM计算，获取粉末样品的电子结构信息，如能带结构、态密度等。
5. **性质分析**：利用获得的电子结构信息，分析材料的光学、电学、机械等性质。
在压缩包中的"新建文本文档.txt"可能是QPA.pl脚本的文本形式，或者包含有关如何运行QPA计算的指令和说明。
这个脚本可能用Perl语言编写，Perl是一种常用的科学计算脚本语言，尤其在处理数据和自动化任务时。
为了深入理解这份源码，我们需要熟悉Perl编程语言，以及Material Studio的API和命令行接口。
此外，对量子力学计算的基本原理和粉末材料的特性有深入理解也是必不可少的。
通过阅读和分析这份源码，我们可以学习到如何自定义和扩展Material Studio的功能，以适应特定的粉末材料研究需求。
这可能涉及到计算参数的调整、结果后处理脚本的编写，甚至可能包括优化计算效率的策略。

C++模拟操作系统实验内存管理借鉴.pdf

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。