这份Matlab源代码可以实现1到8阶的贝塞尔曲线拟合，从而帮助你更好地分析和处理数据。
贝塞尔曲线拟合是一种常用的数学方法，它可以通过调整曲线的控制点来拟合数据，从而得到更加平滑的曲线。
此外，我们还附上了一个拟合后的评价标准，它可以帮助你评估拟合结果的准确性和可靠性。
通过使用这份源代码和评价标准，你可以更加深入地研究你的数据，并得出更加准确的结论。

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

《精通D3.js：交互式数据可视化高级编程》以当前流行的数据可视化技术D3.js为主要内容，分为三大部分，共计13章。
第一部分讲述基础知识，第二部分学习制作各种常见图表，第三部分讲解交互式图表及地图的进阶应用。
《精通D3.js：交互式数据可视化高级编程》是一个相对完整的D3.js教程，讲解此技术所有重要的知识点，既有基础入门知识，又有相对深入的内容。
笔者秉持以下原则：由易到难，循序渐进，图文并茂，清晰易懂。

用于弱信号检测的二阶匹配随机共振效应的SMSR仿真

【百度地图Demo详解】在IT行业中，地图API的使用已经成为许多应用不可或缺的一部分，尤其是在移动开发领域。
百度地图作为国内主流的地图服务提供商之一，为开发者提供了丰富的API和SDK，便于他们在项目中集成地图功能。
本篇将详细介绍“百度地图Demo”，以及如何通过它来理解和运用百度地图API。
我们要理解什么是“Demo”。
在编程和软件开发中，Demo通常是指一个简化的示例程序，它展示了特定功能或技术的实际应用。
百度地图Demo就是一个包含了基础和进阶功能的实例，帮助开发者快速上手并理解如何在自己的应用中集成百度地图服务。
1. **注册与获取API密钥** 在使用百度地图API之前，我们需要在百度地图开放平台注册一个账号，并创建应用以获取API密钥。
这个密钥是我们在集成地图服务时必须提供的，用于识别调用来源，确保服务的安全性和可控性。
2. **基本地图展示** 百度地图Demo中的基础功能包括加载地图、设置缩放级别、平移和旋转地图。
这可以通过JavaScript API实现，通过创建地图实例、指定容器元素和设置地图中心点坐标来完成。
3. **标注与覆盖物** 在地图上添加标注可以指示特定地点，例如商店、学校等。
百度地图API提供了多种类型的覆盖物，包括点标记、信息窗口、多边形、圆等。
开发者可以根据需求自定义样式和交互行为。
4. **地理编码与反地理编码** 地理编码是将地址转换为坐标的过程，反地理编码则是将坐标转换为地址。
这两个功能在地图应用中非常实用，例如搜索附近的地点或者根据用户点击的位置显示相关信息。
5. **路线规划** 百度地图提供了丰富的路径规划API，包括驾车、公交、步行等多种方式。
开发者可以定制起点和终点，API会返回详细的路线信息，包括距离、预计时间、步骤等。
6. **实时交通信息** 结合百度地图的交通数据，开发者可以展示实时路况，帮助用户避开拥堵区域，提升出行效率。
7. **地图事件监听** 通过监听地图的点击、拖动等事件，开发者可以实现更丰富的交互功能，比如在用户点击地图时弹出信息窗口，或者在拖动地图时更新定位点。
8. **离线地图** 虽然“student20120923.bak”和“stumanager”两个文件名看起来不像是直接关联百度地图Demo的文件，但它们可能代表了对离线地图数据的备份或管理。
离线地图是针对网络环境不稳定或节省流量场景的一种解决方案，开发者可以通过百度地图SDK实现离线地图的下载、存储和使用。
9. **地图样式自定义** 百度地图允许开发者自定义地图样式，包括更改颜色、隐藏特定图层、设置透明度等，以适应不同应用场景的需求。
10. **集成定位服务** 百度地图API提供了定位服务，可以获取设备的当前位置，同时支持室内定位和高精度定位。
开发者可以结合这些功能实现导航、签到等应用。
“百度地图Demo”是一个全面的教程，涵盖了地图集成的各个方面。
通过学习和实践，开发者不仅可以了解百度地图API的基本用法，还能掌握如何在实际项目中灵活运用，为用户提供更加便捷和丰富的地图体验。

基于一阶单极倒立摆lqr控制，采用LQR最优控制算法进行控制器设计时，关键就是取得反馈向量的值，而通过上节推导可知，设计系统状态反馈控制器时，主要的问题同样是二次型性能指标泛函中加权矩阵和的取值。
如何才能使问题思路清晰并且加权矩阵具有比较明确的物理意义是设计关键。

【大数据-算法在海洋平台浮托安装数值模拟研究中的应用】随着全球对油气资源的需求不断增长，海上油气资源的开发愈发重要，海洋平台在其中扮演着核心角色。
浮托安装法作为一种安全、经济且可靠的大型海洋平台安装方式，日益受到业界的关注。
然而，关于浮托安装过程中的诸多技术细节，特别是涉及大数据和算法的部分，仍有待深入研究。
浮托安装法涉及到一系列复杂的过程，包括驳船定位、驳船与导管架的对接、荷载转移等，这些步骤都需要精确的数值模拟来预测和控制。
大数据在这个过程中起到了至关重要的作用，它能够处理海量的海洋环境数据，如海浪高度、方向、周期等，为模拟提供准确的输入。
同时，通过算法分析，可以预测和优化驳船在各种环境条件下的动态响应，确保安装过程的安全和效率。
论文中，作者利用ANSYS-AQUA软件，基于三维势流理论，对浮托驳船的水动力参数进行了详细分析。
这包括附加质量和阻尼系数的计算，以及一阶和二阶波浪力（矩）传递函数的评估。
这些计算涉及到大数据的处理和算法的应用，以理解不同水深吃水比对安装过程的影响。
此外，通过时域耦合分析，作者深入探讨了驳船和上部组块在不同海况下的运动特性，以及系泊系统的性能，揭示了在特定条件下系泊力可能不满足规范要求的问题。
为解决这一问题，论文提出了优化系泊系统的方案，使得在各种工况下，驳船和上部组块的运动以及系泊力的变化都能符合安全要求。
特别地，对于船舷与导管架桩腿之间的碰撞问题，论文通过数值模拟，不仅解决了刚性碰撞的撞击力模拟，还引入了柔性碰撞的概念，进一步提高了模拟的精确度。
此外，作者还通过模拟护舷对桩腿耦合装置，测定了垂向撞击力，从而确定了安全的施工条件范围。
这些研究不仅丰富了国内浮托技术的研究内容，而且对实际工程安装提供了重要的理论依据和指导。
通过大数据分析和算法优化，论文成功解决了浮托安装过程中的撞击力模拟问题，为未来的海洋平台安装提供了更加科学和可靠的技术支持。
关键词：浮托法；
ANSYS-AQUA；
数值模拟；
耦合分析；
系泊系统；
撞击力；
大数据；
算法

简介：
＜项目介绍＞- 页面可视化搭建框架的页面模板 - 基于 Vue -不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。
3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。
下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
--------

阶比跟踪函数，可直接调用

17阶FIR滤波器VHDL代码,滤波器FPGA实现阶数你自己可根据自己的意愿修改

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。