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

使用cordic算法实现了verilog求解对数的算法，仿真，工程均经过验证。
为了节省资源，采用的是串行cordic的方式，并附上相关文献。

在IT行业中，ZTree是一款广泛应用于Web开发的前端插件，尤其在文件管理、权限控制等领域，它提供了强大的树形展示功能。
标题提到的“ztree的使用”着重于介绍如何在项目中集成和操作ZTree。
由于描述中提到了项目基于SSH（Spring、Struts2、Hibernate）框架，我们可以推测这是一个Java Web项目，ZTree在此类项目中常用于后台数据的前端展示。
ZTree的基础概念需要理解。
ZTree是一个基于jQuery的插件，它可以将静态或动态的数据结构渲染成交互式的树形视图。
它的主要特点包括节点的多级展示、可选的异步加载、丰富的事件机制以及自定义的节点样式和图标。
在SSH框架中使用ZTree，首先你需要在项目中引入ZTree的CSS和JavaScript文件。
这些文件通常可以从ZTree的官方网站下载，包含所需的样式表和脚本。
然后，在HTML页面中引入这些资源，并设置一个div元素作为ZTree的容器。
接下来，你需要准备ZTree的数据源。
在基于SSH的项目中，数据通常通过Ajax请求从后端获取。
数据格式应遵循ZTree的规范，一般为JSON格式，包含节点ID、父节点ID、节点文本等关键信息。
例如：```json[ { "id": "1", "pId": "0", "name": "父节点1" }, { "id": "1_1", "pId": "1", "name": "子节点1_1" }, { "id": "1_2", "pId": "1", "name": "子节点1_2" }]```在JavaScript中，你可以使用$.fn.zTree.init方法初始化ZTree，传入刚才创建的容器div和数据源。
同时，你还需要配置ZTree的参数，如是否启用异步加载、节点展开方式、是否允许拖拽等。
例如：```javascriptvar setting = { async: { enable: true, url: yourAjaxUrl, autoParam: [id], otherParam: {type: typeValue} }, data: { simpleData: { enable: true } }};var zNodes = []; // 前面准备的JSON数据$.fn.zTree.init($("#treeDemo"), setting, zNodes);```ZTree还提供了丰富的事件监听，如onClick、onDblClick等，你可以根据需要绑定相应的处理函数来实现节点点击后的业务逻辑。
例如：```javascriptvar treeObj = $.fn.zTree.getZTreeObj("treeDemo");treeObj.bind("onClick", function(event, treeId, treeNode) { console.log(点击了节点：, treeNode.id);});```此外，ZTree支持动态加载和异步数据获取，这对于大型数据集非常有用。
你可以通过配置async参数来开启异步加载，并指定获取数据的URL。
当用户展开节点时，ZTree会自动发送请求获取子节点数据。
“ztree的使用”涵盖了前端展示、后端数据交互、事件处理等多个方面。
理解ZTree的工作原理和配置选项，能够帮助你在SSH项目中构建出高效、交互性强的树形界面。
通过不断实践和优化，ZTree可以成为项目中不可或缺的一部分，提升用户体验并简化后台数据管理。

在VB.NET编程环境中，掌握常用函数的使用是提高开发效率的关键。
以下是从“vb.net常用函数wgzn.txt”中提取并详细解释的一些重要知识点，涵盖了数值处理、字符串操作、日期时间管理、文件处理等多个方面。
### 数学函数1. **Abs(number)**：此函数用于获取数字的绝对值。
无论输入的数字是正数还是负数，返回的都是非负数，即去除了数字的符号部分。
2. **Atn(number)**：计算数值的反正切值，返回值为弧度制下的角度，范围在 -π/2 和 π/2 之间。
3. **Cos(number)**：计算数值的余弦值。
输入值应为弧度制的角度，输出为该角度的余弦值。
4. **Exp(number)**：计算 e（自然对数的底）的指数，即 e 的 number 次幂。
这在涉及指数增长或衰减的计算中非常有用。
5. **Log(number)**：计算以 e 为底的自然对数，即 ln(number)，对于处理概率和统计问题尤为重要。
6. **Sgn(number)**：返回数字的符号。
如果 number 大于零，则返回 1；
如果等于零，则返回 0；
如果小于零，则返回 -1。
### 字符串转换与处理1. **Asc(String)**：将字符串中的第一个字符转换为其对应的 ASCII 码。
这对于处理文本数据时进行编码转换非常有用。
2. **Chr(charcode)**：将一个 ASCII 码转换为相应的字符。
这是 Asc 函数的逆向操作，常用于构建或修改字符串。
3. **LCase(String)**：将所有大写字母转换为小写。
适用于标准化文本输入，便于比较和排序。
4. **UCase(String)**：将所有小写字母转换为大写。
同样用于文本标准化。
5. **StrConv(expression, conversion)**：可以执行多种字符串转换，如大小写转换、Unicode 转换等，提供更多的灵活性。
### 类型转换1. **CBool(expression)**：将表达式转换为布尔类型（Boolean）。
通常用于逻辑判断中，确保变量或表达式的类型正确。
2. **CDate(expression)**：将表达式转换为日期时间类型（Date）。
这对于处理时间序列数据至关重要。
3. **CInt(expression)**：将表达式转换为整数类型（Integer）。
在需要精确计数或索引时非常有用。
4. **CDbl(expression)**：将表达式转换为双精度浮点数（Double）。
当需要高精度数学运算时，如科学计算，此转换是必需的。
5. **CStr(expression)**：将表达式转换为字符串类型（String）。
在显示或记录数据时，通常需要将数值或其他类型的数据转换为字符串。
### 日期时间函数1. **DateAdd(dateinterval, number, datetime)**：向指定日期添加指定的时间间隔。
这对于日程安排、数据分析等领域非常有用。
2. **DateDiff(dateinterval, date1, date2)**：计算两个日期之间的差异。
可用于计算年龄、项目持续时间等。
3. **DatePart(dateinterval, date)**：从指定日期中提取特定的部分，如年份、月份、天数等。
在数据分析中，根据日期的不同组成部分进行筛选或分组很常见。
### 文件处理1. **FileDateTime(pathname)**：返回文件的创建日期和时间。
在监控文件状态或进行数据备份时很有帮助。
2. **FileLen(pathname)**：返回文件的长度（以字节为单位）。
在进行文件传输或存储空间管理时，了解文件大小是必要的。
3. **Open filename For mode As #filenumber**：用于打开文件，可以指定文件模式（如读取、写入或追加），并分配一个文件编号以便后续操作。
4. **Close filenumberlist**：关闭由 Open 打开的文件。
确保所有数据都已正确保存，并释放系统资源。
这些函数构成了VB.NET编程语言的核心工具集，熟练掌握它们将极大地增强程序员解决问题的能力。
无论是进行数学运算、字符串操作，还是管理日期时间与文件，这些函数都是不可或缺的。
在实际开发中，结合使用这些函数可以实现复杂的功能，提高代码的效率和可读性。

简介：
中国 Node.js中的SDK安装 $ npm install china --save例子 var china = require ( china ) ;china . index . list ( year|month|season , function ( err , indexs ) { // list all indexs here, // contains name, desciption, indexId, // return details as a list console . log ( indexs ) ;} ) ;// Fetch data via indexIDchina . data . findById ( A0101 , { from : [ Date ] , to : [ Date ] , regi

简介：
在IT行业中，日志文件是诊断系统问题、追踪操作历史和优化系统性能的重要工具。
"Centrl Instance Inst.log"是一个特定的日志文件，记录了IDES（可能是集成开发环境或某个特定系统的中央实例）中心实例安装过程中的详细信息。
这个日志文件在安装完成后通常被存档，以便后续的技术支持或问题排查。
我们来理解“中心实例”的概念。
在分布式系统或网络环境中，中心实例通常指的是提供核心服务或协调其他节点工作的组件。
例如，在数据库管理系统中，中心实例可能负责数据的存储、查询处理和集群管理。
在IDES中，中心实例可能扮演着类似的角色，作为整个系统的核心，管理和协调其他组件的运行。
日志文件"Centrl Instance Inst.log"记录了从启动安装到完成的所有步骤，包括但不限于以下内容：1. **环境检查**：在安装开始时，系统会检查硬件配置、操作系统版本、依赖库等是否满足安装要求。
2. **资源分配**：日志中会显示分配给中心实例的内存、CPU资源以及磁盘空间等信息。
3. **安装进度**：每个安装阶段的开始和结束时间，以及阶段状态（成功、失败或警告）。
4. **组件安装**：记录了IDES的各个组件，如数据库服务器、应用服务器、Web服务器等的安装情况。
5. **配置参数**：安装过程中设置的各种配置参数，如端口号、服务账户信息、数据库连接字符串等。
6. **错误和警告**：如果安装过程中出现任何问题，日志会详细记录错误代码、错误描述和可能的原因，这对于定位问题至关重要。
7. **权限设置**：关于用户权限和访问控制的设置信息。
8. **系统注册**：中心实例可能需要在系统中注册，日志会记录相关注册信息。
9. **启动和验证**：安装完成后，中心实例的启动情况以及验证其功能是否正常运行。
分析这个日志文件，我们可以了解到整个安装过程的详细流程，如果遇到安装失败或系统运行异常的情况，可以首先查看此日志，从中获取故障原因。
开发者或IT支持人员可以根据日志内容进行故障排查，定位问题所在，并进行相应的修复措施。
总结来说，"Centrl Instance Inst.log"作为中心实例安装日志，是系统健康状况的见证者，它的重要性在于其记录的丰富信息可以帮助我们更好地理解和维护IDES的中心实例。
通过详细分析这个日志文件，我们可以提升系统运维的效率，确保中心实例的稳定运行。

Android源码，/platform/system/core/include/cutils/log.h

国科大的算法设计与分析相关1-5章复习题第一章样例：1.讲义习题一:第1(执行步改为关键操作数)、第2、3、6、7题习题一1答：执行步4pmn+3pm+2m+1;关键操作2n*m*p2方法一答：2n-2次方法二答：2n-2次31）证明：任给c，n＞c,则10n2＞cn。
不存在c使10n22c时，logn＞c，从而n2logn＞=cn2,同上。
6答：logn，n2/3，20n，4n2，3n，n!7答：1)6+n2)3)任意n2.讲义习题二：第5题。
答：c、e是割点。
每点的DFN、L值：A1,1、B2,1、C3,1、D4,4、E5,1、F6,5、G7,5。
最大连通分支CD、EFG、ABCE。
3.考虑下述选择排序算法：输入：n个不等的整数的数组A[1..n]输出：按递增次序排序的AFori:=1ton-1Forj:=i+1tonIfA[j]＜A[i]thenA[i]A[j]问：(1)最坏情况下做多少次比较运算？答1+2+..+n-1=n(n-1)/2(2)最坏情况下做多少次交换运算？在什么输入时发生？n(n-1)/2，每次比较都交换，交换次数n(n-1)/2。
4.考虑下面的每对函数f(n)和g(n),比较他们的阶。
(1)f(n)=(n2-n)/2,g(n)=6n(2)f(n)=n+2,g(n)=n2(3)f(n)=n+nlogn,g(n)=n(4)f(n)=log(n!),g(n)=答：(1)g(n)=O(f(n))(2)f(n)=O(g(n)(3)f(n)=O(g(n)(4)f(n)=O(g(n)5.在表中填入true或false.答案：f(n)g(n)f(n)=O(g(n)f(n)=(g(n))f(n)=(g(n))12n3+3n100n2+2n+100FTF250n+logn10n+loglognTTT350nlogn10nloglognFTF4lognLog2nTFF5n!5nFTF6.用迭代法求解下列递推方程：(1)(2),n=2k答：(1)T(n)=T(n-1)+n-1=T(n-2)+n-2+n-1=…=T(1)+1+2+…+n-1=n(n-1)/2=O(n2)(2)T(n)=2T(n/2)+n-1=2(2T(n/4)+n/2-1)+n-1=4T(n/4)+n-2+n-1=4(2T(n/23)+n/4-1)+n-2+n-1=23T(n/23)+n-4+n-2+n-1

CISDocker基准测试-InSpec配置文件描述此合规性配置文件以自动化方式实现，以在生产环境中围绕Docker守护程序和容器提供安全性最佳实践测试。
InSpec是一种开源运行时框架和规则语言，用于指定合规性，安全性和策略要求，以测试基础结构中的任何节点。
要求至少是版Docker1.13+平台Debian8Ubuntu16.04CentOS的7属性我们使用yml属性文件来控制配置，以下选项可用：trusted_user:vagrant定义受信任的用户来控制Docker守护程序。
authorization_plugin:authz-broker定义授权插件，以管理对Docker守护程序的访问。
log_driver:syslog定义存储日志的首选方式。
log_opts:/syslog-address/定义Docker守护程序log-opts。
registry_cert_path:/etc/docker/certs.d目录包含各种Docker注册表目录。
registry_name:/etc/docker/certs

元提取器超级简单，快速的元数据提取器，占用内存少。
提取物：标题描述字符集主题色rss/atom提要所有opengraph元数据所有推特元数据所有应用程序链接元数据所有vk元数据所有唯一的图片网址（绝对）返回二进制文件的mime和扩展名，而无需下载整个文件安装npmimeta-extractor用法constextract=require('meta-extractor');extract({uri:'http://www.newyorker.com'},(err,res)=＞console.log(err,res));or;constres=awaitextract({uri:'http://www.newyorker.com'});console.log(res);如果没有提供回调，则返回Promise。
第一个参数如在模块中那样opts：uri—从中获取元数据的uri。
rxMeta—正则表达式，元数据的

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。