区块链作为一种新兴的应用模式，在金融服务、供应链管理、文化娱乐、智能制造、社会公益和教育就业等领域有着广泛的应用价值。
近几年来，区块链技术和应用正经历快速发展的过程。
与此同时，国内国际上区块链领域的标准仍属空白，行业发展碎片化，行业应用存在一定的盲目性，不利于区块链的应用落地和技术发展。
区块链的标准化有助于统一对区块链的认识，规范和指导区块链在各行业的应用，以及促进解决区块链的关键技术问题，对于区块链产业生态发展意义重大。
目前，国内外标准化组织已将区块链标准化提上议事日程，开展了组织建设、标准预研等一系列工作，并初步取得了一定进展。

美国国防部标准方法window痕迹彻底擦除软件

包含有Ronsenbrock，Schaffer，Schewel,Schwefel,ShiftedRonsenbrock,ShiftedSphere,Sphere,Step,SumDIfferent,SumSquares,Zakharov，等测试函数，代码是MATLAB实现的，并且都是子函数形式，方便使用，内有调用说明

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

BMI指数（即身体质量指数，简称体质指数又称体重，英文为BodyMassIndex，简称BMI），是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。

《MapInfo9.5中文版标准教程》以最新版本的MapInfo9.5中文版为操作平台，全面介绍使用该软件绘制、编辑桌面式地图的方法和技巧。
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格式为中国知网的标准文献阅读格式：用CAJView软件就可以很方便的浏览了！本文设计了一种适于对声码器输出码流进行前向纠错编码的半规则化低密度奇偶校验码(LD-PC码)。
该低密度奇偶校验码具有编、译码简单,存储量少,易于硬件实现等特点。
同时对汉明码、卷积码、低密度奇偶校验码在AWGN信道下的传输性能进行了仿真比较。
结果表明,长度适合的LDPC码误码性能超过汉明码、卷积码。

配电网电力系统101规约说明，做主站、做配电终端都可以用

在Linux操作系统中，`man`命令是不可或缺的一部分，它提供了系统的在线帮助文档，允许用户查阅各种命令、系统调用、库函数、配置文件等的详细信息。
本资源为"Linuxman中文手册"，包含了丰富的中文解释，使得非英语环境的用户也能方便地学习和理解Linux系统操作。
`man`命令的使用方法非常简单。
在终端中输入`man`后跟需要查询的命令或函数名，例如`manls`将显示关于`ls`命令的使用手册。
手册通常分为多个章节，每个章节涵盖不同的主题。
章节号在手册页的顶部显示，例如1表示用户可执行的命令，2表示系统调用，3表示库函数等。
在安装这个中文手册前，你需要检查当前系统的语言环境，以确保手册显示为中文。
通过运行`locale`命令，你可以看到诸如`LC_ALL`、`LANG`等环境变量的设置，它们决定了系统显示语言。
如果希望显示中文，确保这些变量设置为支持中文的语言代码，如`zh_CN.UTF-8`。
在压缩包`man-pages-zh_CN-1.5`中，包含的是中文版的Linux手册页。
这些页面详细解释了各种Linux内核接口、系统调用、C库函数、shell命令以及系统管理工具的使用方法。
每个页面通常包含以下几个部分：1.**NAME**：简短介绍该功能的名称和用途。
2.**SYNOPSIS**：展示命令的基本语法和参数，或者函数的声明。
3.**DESCRIPTION**：详述命令或函数的工作原理、参数含义及使用场景。
4.**RETURNVALUE**（对于函数）：说明函数执行后的返回值及其含义。
5.**CONFORMINGTO**：指出该功能遵循的标准化规范，如POSIX或UNIX标准。
6.**NOTES**：提供额外的注意事项或警告。
7.**BUGS**：列举已知的问题或局限性。
8.**EXAMPLES**：给出使用示例，帮助理解如何实际应用。
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通过这个中文手册，无论是初学者还是经验丰富的系统管理员，都能更轻松地查找和理解Linux中的各种工具和功能。
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数字音视频编解码技术标准（很全面的标准）

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。