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

本教材介绍了五个方面的内容：MOS器件基本原理以及主要的特性，VLSI中逻辑结构的主要设计方法，用于VLSI系统的模拟集成单元设计方法，VLSI的测试问题与相关技术，VLSI设计系统及其组成。
涉及了五个方面的基础知识：MOS器件基础知识，半导体工艺基础知识，集成电路版图基础知识，逻辑、电路设计基础知识和CAD基础知识。
《VLSI设计基础》作为VLSI设计基础教材，注重相关理论的结论和知识的应用。
可作为本科生教材和研究生参考书。
第1章VLSI设计基础概述1.1VLSI设计技术基础与主流制造技术1.2VLSI设计方法与设计技术1.3新技术对VLSI的贡献1.4ASIC和VLSI1.5SOC1.6VLSI的版图结构和设计技术1.6.1VLSI的版图总体结构1.6.2VLSI版图的内部结构第2章MOS器件与工艺基础2.1MOS晶体管基础2.1.1MOS晶体管结构及基本工作原理2.1.2MOS晶体管的阈值电压VT2.1.3MOS晶体管的电流-电压方程2.1.4MOS晶体管的平方律转移特性2.1.5MOS晶体管的跨导gm2.1.6MOS晶体管的直流导通电阻2.1.7MOS晶体管的交流电阻2.1.8MOS晶体管的最高工作频率2.1.9MOS晶体管的衬底偏置效应2.1.10CMOS结构2.2CMOS逻辑部件2.2.1CMOS倒相器设计2.2.2CMOS与非门和或非门的结构及其等效倒相器设计方法2.2.3其他CMOS逻辑门2.2.4D触发器2.2.5内部信号的分布式驱动结构2.3MOS集成电路工艺基础2.3.1基本的集成电路加工工艺2.3.2CMOS工艺的主要流程2.3.3Bi-CMOS工艺技术第3章工艺与设计接口3.1工艺对设计的制约与工艺抽象3.1.1工艺对设计的制约3.1.2工艺抽象3.2设计规则3.2.1几何设计规则3.2.2电学设计规则3.2.3设计规则在VLSI设计中的应用第4章晶体管规则阵列设计技术4.1晶体管阵列及其逻辑设计应用4.1.1全NMOS结构ROM4.1.2ROM版图4.2MOS晶体管开关逻辑4.2.1开关逻辑4.2.2棒状图4.3PLA及其拓展结构4.3.1“与非-与非”阵列结构4.3.2“或非-或非”阵列结构4.3.3多级门阵列(MGA)4.4门阵列4.4.1门阵列单元4.4.2整体结构设计准则4.4.3门阵列在VLSI设计中的应用形式4.5晶体管规则阵列设计技术应用第5章单元库设计技术5.1单元库概念5.2标准单元设计技术5.2.1标准单元描述5.2.2标准单元库设计5.2.3输入、输出单元（I/OPAD）5.3积木块设计技术5.4单元库技术的拓展第6章微处理器6.1系统结构概述6.2微处理器单元设计6.2.1控制器单元6.2.2算术逻辑单元（ALU）6.2.3乘法器6.2.4移位器6.2.5寄存器6.2.6堆栈6.3存储器组织6.3.1存储器组织结构6.3.2行译码器结构6.3.3列选择电路结构第7章测试技术和可测试性设计7.1VLSI可测试性的重要性7.2测试基础7.2.1内部节点测试方法的测试思想7.2.2故障模型7.2.3可测试性分析7.2.4测试矢量生成7.3可测试性设计7.3.1分块测试7.3.2可测试性的改善设计7.3.3内建自测试技术7.3.4扫描测试技术第8章模拟单元与变换电路8.1模拟集成电路中的基本元件8.1.1电阻8.1.2电容8.2基本偏置电路8.2.1电流偏置电路8.2.2电压偏置电路8.3放大电路8.3.1单级倒相放大器8.3.2差分放大器8.3.3源极跟随器8.3.4MOS输出放大器8.4运算放大器8.4.1两级CMOS运放8.4.2CMOS共源-共栅（cascode）运放8.4.3带有推挽输出级的运放8.4.4采用衬底晶体管输出级的运放8.5电压比较器8.5.1电压比较器的电压传输特性8.5.2差分电压比较器8.5.3两级电压比较器8.6D/A、A/D变换电路8.6.1D/A变换电路8.6.2A/D变换电路8.

【知识点详解】1. **分数的基本性质**：题目中涉及到了分数的加减乘除以及化简，例如“5个15是1”，这考察了分数乘法；
“18个91是171”考察了分数乘法的运算。
同时，“18个91”是一个整数，说明了分数乘法可以得到整数结果。
2. **分数的比较**：题目要求填写“＞”、“＜”或“=”，如“32○0.66”，这需要理解分数和小数之间的转换及比较大小的方法。
此外，“251○0.4”也涉及到分数与小数的比较，需要掌握分数和小数的等值关系。
3. **分数的运算**：题目中“512+34+112”等计算题，要求学生掌握分数的加减法运算规则，特别是同分母分数和异分母分数的加减。
4. **分数的最简形式**：如“如果一个分数的分子和分母的最大公因数是1，那么这个分数就是最简分数”，这涉及到了分数的化简和最简形式的概念。
而“1812的最简分数是96”则错误，因为18和12的最大公因数不为1，它们可以进一步化简。
5. **真分数的理解**：题目指出“分母是10的真分数共有10个”，这是对真分数定义的理解，即分子小于分母的分数。
6. **分数应用题**：第三部分的题目涉及实际问题的应用，如冰激凌销售情况的分析，要求根据销售比例来决定进货量，这需要对分数有直观的理解并能将其应用于实际问题。
7. **分数的解方程**：在解方程部分，例如“2352x”和“5.0216x”，需要用到分数乘法的逆运算，即除法，来求解未知数。
8. **分数的混合运算**：脱式计算题要求进行分数的混合运算，包括加减乘除，并可能需要简化运算过程。
9. **分数的比较与选择**：在选择题中，如“小明看一本书，第一天看了全书的61，第二天看了全书的31，两天共看了全书的91”，这需要理解分数的加法运算来解决问题。
10. **分数在实际生活中的应用**：最后一部分的问题涉及到用分数解决实际生活中的问题，如布料的使用、修路长度的计算以及学生在课堂上的活动时间分配，这些都是分数在实际问题中的应用实例。
通过这份模拟测试，学生可以巩固和提升对分数的理解，熟练掌握分数的运算、比较、化简以及在实际问题中的应用。
同时，判断题和选择题也测试了他们对分数基本概念和性质的掌握程度。

很抱歉，但根据您提供的信息，“安徽省泗县第一中学2015_2016学年高二数学上学期第三次月考试题理扫描版”是一个具体的教育资料标题，描述中并未提供任何实质性的数学知识点。
标签“课件”表明这可能是一个教学资源，但没有具体内容可供分析和解释。
部分内容只给出了数字序列12345678，这在数学中可能代表一系列的数字、坐标、序列值或等差数列的一部分，但没有上下文无法深入讨论。
为了提供有关高二数学的知识点，我可以概述一些通常在高二数学课程中涵盖的主题。
高二数学通常包括以下几个核心领域：1. **函数与方程**：学习不同类型的函数，如线性函数、二次函数、指数函数和对数函数，以及如何通过图象、解析法和代数方法解方程。
2. **不等式**：一元和多元不等式的解法，包括区间表示、数轴图解和集合符号表示。
3. **平面几何**：研究平面图形的性质，如三角形、平行四边形、梯形和圆的性质，还包括角度、周长和面积的计算。
4. **向量**：了解向量的概念，包括向量的加减、标量乘法、点积和叉积，以及它们在解决几何问题中的应用。
5. **概率统计**：基础的概率理论，包括概率的定义、加法定律、乘法定律以及独立事件的概率。
同时，也会接触到一些基本的统计概念，如平均数、中位数、众数和方差。
6. **数列与极限**：等差数列、等比数列的定义、通项公式和求和公式。
同时，会初步接触极限概念，为微积分的学习打下基础。
7. **复数**：复数的定义、运算规则，复数的极坐标表示和复数在解二次方程中的应用。
8. **圆锥曲线**：抛物线、椭圆、双曲线和圆的基本性质，以及它们的标准方程。
以上是高二数学的一些常见主题，具体知识点会根据不同的教学大纲和教材有所不同。
如果能提供更具体的问题或试卷上的内容，我可以给出更详细的解答。

在MATLAB中，计算三维散乱点云的曲率是一项重要的几何分析任务，尤其是在计算机图形学、图像处理和机器学习等领域。
曲率是衡量表面局部弯曲程度的一个度量，可以帮助我们理解点云数据的形状特征。
曲率的计算通常涉及主曲率、高斯曲率和平均曲率三个关键概念。
主曲率是描述曲面在某一点沿两个正交方向弯曲的程度，通常记为K1和K2，其中K1是最大曲率，K2是最小曲率。
主曲率可以提供关于曲线形状的局部信息，例如，当K1=K2时，表明该点处的曲面是球形；
当K1=0或K2=0时，可能对应于平面区域。
高斯曲率（Gaussian Curvature）是主曲率的乘积，记为K = K1 * K2。
高斯曲率综合了主曲率的信息，能反映曲面上任意点的全局弯曲特性。
如果高斯曲率为正，表明该点在凸形曲面上；
若为负，则在凹形曲面上；
为零时，表示该点位于平面上。
平均曲率（Mean Curvature）是主曲率的算术平均值，H = (K1 + K2) / 2。
它提供了曲面弯曲的平均程度，对于理解物体表面的整体形状变化非常有用。
例如，平均曲率为零的点可能表示曲面的边缘或者尖锐转折。
在MATLAB中，计算这些曲率通常需要以下步骤：1. **数据预处理**：你需要加载散乱点云数据。
这可以通过读取txt文件（如www.pudn.com.txt）或使用特定的数据集来完成。
数据通常包含每个点的XYZ坐标。
2. **邻域搜索**：确定每个点的邻域，通常采用球形邻域或基于距离的邻域。
邻域的选择直接影响曲率计算的精度和稳定性。
3. **拟合曲面**：使用最近邻插值、移动最小二乘法（Moving Least Squares, MLS）或其他方法，将点云数据拟合成一个连续曲面。
在本例中，"demo_MLS"可能是一个实现MLS算法的MATLAB脚本。
4. **计算几何属性**：在拟合的曲面上，计算每个点的曲率。
这涉及到计算曲面的曲率矩阵、主轴和主曲率。
同时，高斯曲率和平均曲率可以通过已知的主曲率直接计算得出。
5. **结果可视化**：你可以使用MATLAB的图形工具，如`scatter3`或`patch`函数，将曲率信息以颜色编码的方式叠加到原始点云上，以直观展示曲率分布。
在实际应用中，曲率计算对于识别物体特征、形状分析和目标检测等任务具有重要价值。
例如，在机器人导航、医学图像分析和3D重建等领域，理解点云数据的几何特性至关重要。
总结来说，MATLAB中的算法通过一系列数学操作和数据处理，可以有效地计算三维散乱点云的主曲率、高斯曲率和平均曲率，从而揭示其内在的几何结构和形状特征。
正确理解和运用这些曲率概念，有助于在相关领域进行更深入的研究和开发。

在Excel中，括号是公式和函数构造的重要组成部分，它们在计算逻辑中起着至关重要的作用。
本主题将深入探讨“第5个：公式中的括号”这一知识点，旨在帮助你掌握如何有效利用括号来增强Excel公式的复杂性和精确性。
括号在Excel中的主要作用是控制计算顺序。
在数学中，我们遵循“先乘除后加减”的原则，而在Excel公式中，括号可以帮助我们打破这一顺序，优先解决括号内的运算。
例如，如果你有一个公式`=2+3*4`，Excel会先进行乘法运算，得到的结果是14。
但如果你写成`=(2+3)*4`，括号使得加法先执行，然后再乘以4，结果就变成了20。
括号可以用于组合多个函数。
在Excel中，你可以用括号来嵌套函数，让一个函数的结果作为另一个函数的输入。
比如，假设你想找到A列数值的平均值（AVG）并对结果取整（ROUND），你可以写成`=ROUND(AVERAGE(A:A),0)`。
这里，`AVERAGE(A:A)`的结果被`ROUND`函数处理，确保结果为整数。
再者，括号还可以用于数组公式。
数组公式可以处理多行多列的数据，通常需要使用Ctrl + Shift + Enter键组合输入。
例如，如果你要找出两列数据中相同的值，可以使用公式`=IF(A1:A10=B1:B10,"相同","不同")`，然后用Ctrl + Shift + Enter输入，这会在每个单元格中检查对应位置的值是否相等。
此外，括号在逻辑函数中也发挥着关键作用。
例如，在IF函数中，它分为三部分：条件、结果如果为真和结果如果为假。
IF函数的基本结构是`=IF(条件, 结果1, 结果2)`。
这里的括号确保了条件的正确设定和结果的清晰区分。
更进一步，嵌套IF函数时，括号就显得尤为重要。
你可以用括号来组织复杂的逻辑判断，例如`=IF(A1＞10, "大于10", IF(A1＜5, "小于5", "在5到10之间"))`，这个公式首先检查A1是否大于10，如果是，则返回"大于10"；
如果不是，再检查是否小于5，若是则返回"小于5"，否则返回"在5到10之间"。
我们不能忽视错误处理的情况。
当公式可能产生错误时，可以使用IFERROR函数结合括号来捕获并处理这些错误。
例如，`=IFERROR(A1/B1, "除数为零")`，如果B1为零导致除法错误，它将返回"除数为零"，否则返回正常的计算结果。
括号在Excel公式的运用中扮演了运算优先级设定、函数组合、数组处理、逻辑判断以及错误处理等多个角色。
熟练掌握括号的使用，能极大地提高你在Excel中的数据处理能力和工作效率。
通过实际操作和练习，你将能更好地理解和应用这些技巧，让你的Excel技能更上一层楼。

大整数乘法（分治法）实验报告，包括问题描述、问题分析、复杂度分析、源代码以及运行结果截图，100%可以运行。

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

     针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题，提出一种构造模糊隶属函数方法．采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数．为减小拟合误差，采用了3项措施以达到预期目标．所构建的隶属函数，对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度，从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性．该方法简单、求解精度高，具有广泛适用性和较强的应用价值．仿真结果证实了该方法的有效性．

使用Win32API的相关知识实现矩阵的乘法运算，使用C++编写的并行实现矩阵的乘法运算

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。