-
dirent.h文件，vs2010、vs2013等MFC框架常用类
适用于VS2010、vs2013开发的dirent.h头文件，下载解压可以直接提取头文件。
- 2020-12-04下载
- 积分：1
-
基于MATLAB的QPSK建模仿真(小论文+m源程序)
基于MATLAB的QPSK建模仿真(小论文+matlab 源程序),从原理、仿真到对比分析，比较适合作为参考
- 2020-12-11下载
- 积分：1
-
剔除测量数据中异常值的若干方法
剔除测量数据中异常值的若干方法,第1期何平:剔除测量数据中异常值的若干方法21表3n,a相应的Y值3.91-00.010.010.6790.576190.4620.889).765120.6420.5460.5350.4500.7800.642130.6150.52l210.5240.44060.6980.560140.6410.5460.5140.4300.6370.507150.616230.50580.6830.554160.5950.5070.4130).406100.447180.5610.475表4Z,与n值的对应关系3458902131415161820301050zc1.381.541.651.731.801.881.921.962.002.032.072.102.132.152.202.242.392.492.58表51组测量数据(已按顺序从小到大排好)810t20.3020.3920.3920.3920.4020.4020.4]20.4120.4220.4220.4220.4320.4320.4320.43查表3得到临界值Y。(15,0.05)=0.525,根据也都有其局限性。例如:所有的准则都是以数据按正态狄克逊准则,由于Y2>%(15,0.05),故t值是异常分布为前提的,当偏离正态分布时,判断的可靠性将受值,应予舍弃。影响。还有几个准则对n值的要求也各有不同:当大样程序框图如图3所示本测定时,使用莱因达准则最适合,但当小样本测定24肖维勒准则应用软件流程图及实例时,则一般推荐使用格拉布斯准则和狄克逊准则。而肖计算算术平均值t=20.405维勒准则在某种程度上讲仅仅是莱因达准则的补充计算剩余误差v及均方差a=0.01498在实际测量中,一般取测量次数n=5~20次,特从表4中查得相应的Z值(n=15,故Z2=2.13)别精密的测量,也很少超过100~200次。因此,使用根据肖维勒准则检测l1是否为异常值以上各种准则时,必须注意测量次数的限制。对于莱因1-t|=0.105达准则、一般建议测量次数大于或等于50次,而对于而Zσ=2.13×0.01498≈0.03191格拉布斯准则和狄克逊准则,则建议小于或等于20次。但这一区别并不是十分严格的由于|1-t1>z,则t1值异常,应予舍弃。程序框图对小样本来说,由于格拉布斯准则能给出较严格如图4所示。的结果,狄克逊准则无需计算X和o,方法简便,且23几种方法的进一步讨论者的概率意义明确。因此,它们能较好地适用于采样次从以上的应用情况来看,似乎各种准则的应用实数不太多的一般测量列践都很一致,但这只是个特例,并没有普遍性。举这个设X为N(0,1),在1个大小为n的子样中混入例子,只为了更好地说明几种准则都能得到很好的应个Y:N(μ,δ)的子样。有研究结果表明:格拉布用。需要指出的是,以上各准则都是人为主观拟定的,斯方法的检出概率P略高于狄克逊方法的检出概率直到目前为止,还没有统一的规定,因此,它们的应用PD,如表6所示:(N(0,1)叫作标准正态分布)o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net2航空计测技术第15卷STARTSTARTSTARTSTART输入数据输入数据输入数据输入数据计算算术平均值入计x根据n值,及均方根偏差从表2中计算出相应y计算算术平均值计算剩余误差;,计算T值并选定均方根偏差σ危险率a选定危险率a计算剩余误差v,均方根偏差判别粗大误差查表得相应的(n,a)从表3中查出%(n,a)值从表4中查出相应Z值打印输出结果判别数据是否为异常?判别敦据是否异常判别粗大误差ENDExDENDEND图1莱因达准则应图2格拉布斯准则图3狄克逊准则应图4肖维勒准则应用程序框图应用程序框图用程序框图用程序框图表6P与PD的比较舍。但是,对待粗大误差,除从测量结果中及时发现和利用剔除原则鉴别外,更重要的是提高工作人员的技术a(%)水平和工作责任心,不要在情绪不宁和极度疲劳的情况5.01.0下,进行重要的测量工作。另外,要保证测量条件的稳定,防止因环境条件剧烈变化而产生的突变影响。只有δ11221122这样,才能提高测量的精度,得到满意的测量结果PG(%)10.240.429.854.22.515.712.731.3参考文献PD(%)9.335.726.850.02.212.910.526.31梁晋文等编著.误差理论与数据处理.北京:中国计由于混入的Y不一定是子样中最大的数据,所以,量出版社,1989实际检出效果还要高一些2何国伟编著,误差分析方法.北京:国防工业出版社,4结束语3王文松.测量列中离群值的判断.电测与仪表,1992,从以上论述可以看出,在进行测量数据处理时,可11)以应用各种准则进行粗大误差判别,以决定数据的取o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
- 2021-05-06下载
- 积分：1
-
CLEAN算法matlab代码
CLEAN算法实现超宽带信道估计 的matlab仿真全代码，保过若干个M文件以及mat数据文件，使用时需先load格式为mat的数据文件。
- 2020-12-03下载
- 积分：1
-
NB-IOT R14协议
NB-IOT R14主要协议，主要包括：ts_123002v140100p.pdf, ts_123040v140000p.pdf, ts_123048v050900p.pdf, ts_123122v140400p.pdf, ts_124008v140500p.pdf , ts_124011v140100p.pdf, ts_127007v140500p.pdf, ts_127010v140000p.pdf, ts_136201v140100p.pdf,ts_136211v140400p.pdf, ts_136212v140400p.pdf, ts_136213v140400p.pdf ,t
- 2020-12-12下载
- 积分：1
-
neuro dynamic programming
Neuro-Dynamic Programmingby Dimitri P. Bertsekas and John Tsitsiklis
- 2020-06-02下载
- 积分：1
-
WLS 加权最小二乘
主要是关于WLS的源程序代码编写，加权最小二乘法主要用于信息融合
- 2020-12-06下载
- 积分：1
-
基于Android的网上点餐系统
基于Android的网上点餐系统，客户端+服务器端+数据库，MVC架构，开发平台Eclipse+MySQL,可运行。
- 2020-11-29下载
- 积分：1
-
matlab在时间序列建模预测及程序代码
详细介绍了时间序列建模及预测过程，包括算法，也包括一些matlab工具箱中的代码计算结果表明,时,预测的标准误差较小,所以选取=。预测第月份的销售收入为计算的程序如卜为移动平均的项数由于的取值不同,的长度不一致,下面使用了细胞数组简单移动平均法只這合做近期预测,而且是预测目标的发展趋势变化不人的情况如果目标的发展趋势存在其它的变化,米用简单移动屮均法就会产生较大的预测偏差和滞后。加权移动平均法在简单栘动平均公式中,每期数据在求平均时的作用是等同的。但是,每期数据所包含的信息量不样,近期数据包含着更多关于未来情况的信息。因此,把各期数据等同看待是不尽合理的,应考虑各期数据的重要性,对近期数据给予较大的权重,这就是加权移动平均法的基本思想。设时间序列为加权移动平均公式为十·十∴+式中为期加权移动平均数;为的权数,它体现了相应的在加权平均数中的重要性。利用加权移动平均数来做预测,其预测公式为即以第期加权移动平均数作为第+期的预测值。例我国年原煤广量如表所示,试用加权移动平均法预测年的产量。表我国原煤产量统计数据及加权移动平均预测值表原煤产量三年加权移动平均预测值相对差(%)解取,按预测公式计算三年加权移动平均预测值,其结果列于表中。年我国原煤产量的预测值为(亿吨这个预测值偏低,可以修正。其方法是:先计算各年预测值与实际值的相对误差,例如年为将相对误差列于表中,再计算总的平均相对误差。由于总预测值的平均值比实际值低,所以可将年的预测值修正为计算的程序如下:在加权移动平均法中,的选择,同样具有一定的经验性。一般的原则是:近期数据的权效人,远期数据的权数小。至于人到什么稈度和小到什么程度,则需要按照预测者对序饥的了解和分析来确定。趋势移动平均法简单移动平均法和加权移动平均法,在时间序列没有明显的趋势变动时,能够准确反映实际情况。但当时间序列出现直线増加或减少的变动趋势时,用简单移动平均法和加权移动平均法来预测就会岀现滞后偏差。因此,需要进行修正,修正的方法是作二次移动平均,利用移动平均滞后偏差的规律米建立直线趋势的预测模型。这就是趋势移动平均法。次移动的平均数为+∴在一次移动平均的基础上再进行一次移动平均就是二次移动平均,其计算公式为D下面讨论如何利用移动平均的潛后偏差建立直线趋势预测模型。设时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为末来时期也按此直线趋势变化,则可设此直线趋势预测模型为其中为当前时期数;为由至预测期的时期数;为截距;为斜率。两者又称为平滑系数现在,我们根据移动平均值来确定平滑系数。由模型()可知所以+…十因此由式(),类似式()的推导,可得所以类似式()的推导,可得于是,由式()和式()可得平滑系数的计算公式为例我国年的发电总量如表所示,试预测和年的发电总量。表我国发电量及一、二次移动平均值计算表年份发电总量次移动平均二次移动平均,=解由散点图可以看出,发电总量基本呈直线上升趋势,可用趋势移动半均法来预测。图原始数据散点图取三,分别计算次和二次移动平均值并列于衣中。再由公式(),得于是,得时直线趋势预测模型为预测年和年的发电总量为计算的程序如下:把原始数据保存在纯文本文件中为移动平均的项数趋势移动平均法对于冋时存在直线趋势与厝期波动的序列,是种既能反映趋势变化,又可以有效地分离出来周期变动的方法。§指数半滑法次移动平均实际上认为最近期数据对未来值影响相同,都力权一;而期以前的数据对未来值没有影响,加权为。但是,二次及更高次移动平均数的权数却不是—,且次数越高,权数的结构越复杂,但永远保持对称的权数,即两端项权数小,中间项权薮大,不符合一般系统的动态性。一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以,更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求,而且具有简单的递推形式指数平滑法根据平滑次数的不同,又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等,分别介绍如下次指数平滑法.预测模型设时间序列为,a为加权系数,
- 2020-12-06下载
- 积分：1
-
KNN分类器完整的matlab代码
可以通过使用KNN分类器进行图片分类，KNN分类器完整的matlab代码。
- 2020-12-05下载
- 积分：1
