(数字信号处理)实验报告实验名称 实验七 冲激响应不变法IIR数字滤波器设计实验时间 年 月 日专业班级 学 号 姓 名成 绩 教师评语：一、实验目的1、掌握构成一个频率响应与给定的滤波特性相接近的模拟滤波器的设计原理。2、掌握用冲激响应不变法设计IIR数字滤波器的基本原理和算法。3、了解数字滤波器和模拟滤波器的频率响应特性，掌握相应的计算方法，分析用冲激响应不变法获得的数字滤波器频率响应特性中出
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2024-08-20 20:08:26
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1、首先在打开的软件中点击62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431373261左侧工具栏中的符号标注--坐标标注。2、然后在要标注的位置点击左键进行标注；移动鼠标给文字找个合适的位置再次点击确定标注的文字的位置。如果还要标注其他坐标可以之间点击左键进行标注，标注完成后点击右键结束坐标标注。3、当标注完成后我们可以看到标注的坐标。软件默认的单位是1单位=1
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2023-12-05 20:23:07
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响应的分类和求解方法一.初始值和初始状态初始值：时的响应的值，即。初始状态：时的响应的值，即。二者的关系：初始值是我们解微分方程所需要带入的值，我们通过初始状态求解得出初始值。二.微分方程的求解方法①微分方程的全解为：齐次解+特解。②齐次解的求解方法：根据特征方程求出特征根，进而求出齐次解。③特解的求解方法：根据激励函数的形式设特解并带入特征方程。全解得到以后带入初始值，求系数，则求解完成。部分特
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2024-07-12 18:46:35
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写在前面2019年底(其实也就是半个多月之前)听了 renkun 大神在上海 R 会议的一个分享，分享主题是「Rstudio vs VSCode」，然后他紧接着又写了两篇使用 VSCode 进行 R 开发的博客。仔细了解之后，感觉自己有救了。之所以这么说，是因为自己一直有个需求得不到很好的满足：在本地方便的开发部署在远程服务器上的 Shiny 应用。具体一点说，因为我的 Shiny 需要依托一些
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2023-11-27 13:29:15
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这一案例是王汉生老师《应用商务统计分析》方差分析章节的案例，主要对离散型变量进行了处理。 这里将连续型变量也加进来，进行协方差分析，建立完整的模型。首先对房价进行对数变换，解决异方差问题：进行描述性统计分析，各连续型变量之间的相关关系如下： 名义变量的EDA一般做箱型图。模型按照全模型-变量处理（分箱等）-变量选择-回归诊断等步骤建立。 最终模型残差图： 通过模型分析结果可知，影响北京市商品房平均
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2023-08-17 10:44:00
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本文讲的是观察者模式 – 响应式编程 [Android RxJava2]（这到底是什么）：第一部分， 哦，我们又过了一天，是时候来学习新东西让这一天变得很棒了。大家好，希望你们做的更好。今天我打算开始一个关于 Rx Java2 的新系列，但是首先的 2-3 篇文章是关于响应式编程的。希望我们能够学到新的东西，然后一起消除所有的困惑。动机：说实话，我一开始学习 Rx 的时候遇到了许多问题。我尝试
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2024-05-08 22:33:12
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响应式布局是伊恩.马克特在2015年5月提出的一个新理念，简而言之就是一个网站能够兼容多个终端而不是为每个终端做一个特定的版本。这个概念是为解决移动互联网浏览而诞生的。响应式布局可以为不同终端的用户提供更加舒适的界面和更好的用户体验，而且随着目前大屏幕移动设备的普及，用“大势所趋”来形容也不为过。随着越来越多的设计师采用这个技术，我们不仅看到很多的创新，还看到了一些成形的模式。 响应式布局的
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2024-05-15 21:02:58
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数据的导入> data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入> > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率" [8] "资本充足率" "资本利润率" "资产利润率"> dim(data) #
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2024-07-27 22:23:27
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目录一、背景二、系统聚类算法代码实现 三、K均值聚类算法代码实现四、结果对比和分析以全国各城市空气质量年度数据为例。分别应用系统聚类算法和K均值聚类法对数据进行分析一、背景系统聚类算法先将各个个体看作一类，根据个体间的相似程度（距离、相关系数）等合并出新类而后不断循环该过程直至达到事先确定的某些标准其度量相似度的方法有最小距离、最大距离、中间距离、重心距离、类平均、离差平均等（Q型聚类）
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2023-09-21 09:20:16
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个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件 累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向 文章目录1 研究目的2 数据背景3 案例演示3.1 读取数据3.2 按样本聚类3.2.1 最短距离法3.2.2 最长距离法3.2.3 中间距离法3.2.4 类平均法3.2.5 重心法3.2.6 离差平方和法3.2
R语言手动计算主成分分析（PCA)及其在R函数的实现了解PCA的原理，但总是无法用R语言实现，这次算是有个教程。 主成分分析（principal component analysis,PCA）是一种降维技术，把多个变量化为能够反映原始变量大部分信息的少数几个主成分。 设X有p个变量，为n*p阶矩阵，即n个样本的p维向量。首先对X的p
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2023-05-31 18:48:46
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### Python 响应面分析：概述与代码示例
响应面分析（Response Surface Methodology, RSM）是一种用于优化和建模多变量系统的方法。它可以通过实验设计，评估多个因素对响应变量的影响。RSM 在工业、农业、医学等领域被广泛应用，以便找到最优的实验条件。在 Python 中，尤其是使用 `statsmodels` 和 `scipy` 等库，可以方便地进行响应面分析
原创
2024-08-30 07:22:55
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# Python响应面分析入门
响应面分析（Response Surface Methodology, RSM）是一种用于寻找影响响应变量的多个因素之间关系的统计技术。它通常用于优化过程，减少变异，提高产品质量。Python作为一门强大的语言，提供了多种库来进行响应面分析，使得这一过程更加方便。
## 什么是响应面分析？
响应面分析的核心思想是通过实验数据信息建立一个模型。这种模型通常是多项
今天给大家分享一个新的统计方法，叫做响应面分析，响应面分析是用来探究变量一致性假设的（Congruence hypotheses）。本身是一个工程学方法，目前在组织行为学，管理，市场营销等等领域中使用越来越多。Congruence hypotheses state that the agreement (i.e., congruence) between two constructs should
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2023-11-17 21:59:42
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什么是关联规则引例：啤酒与尿布 发现了买尿布的顾客经常也会买啤酒后，超市把两者摆在一起，从而提高了两者的销量。具体原因是：年轻的父亲下班回家的路上需要给孩子买尿布，但他们又没空去酒吧，所以就通常也给自己买一些啤酒。关联规则的基本概念关联规则的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的项之间的“关联”。关联规则与聚类一样，都是无监督的学习。它们都不用来预测。应用关联规则最经典的案例就是购物篮
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2023-06-25 13:37:46
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01 Oct 2015R语言是一门专门用于数据分析的领域特定语言（DSL），多数R语言用户并不了解R解释器的内部。这和使用者的背景直接相关。对R底层有一定了解之后，对R可能会有完全不同的评价，是好是坏，就因人而异了。R源代码的笔记整理出来，希望对想了解R底层机制的朋友有所帮助。主要涵盖以下内容：（1）R解释器的初始化和R语句求值；（2）R底层的SEXP结构以及相关的API；（3）environme
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2023-12-12 15:30:06
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R、冗余分析（RDA）、ggplot2、置信椭圆 在生态环境领域中（实际中，其他专业也用到），冗余分析（RDA）是我们常用的分析方法，分析目的为“解释变量”对“响应变量”的影响情况。类似RDA的方法，还有CCA。这里以RDA为例→数据处理、分析过后，我们需要对结果进行可视化，R语言ggplt2程序包无疑是可视化神器，然而，怎样利用ggplot2对RDA结果进行可视化，需要我们对RDA结果进行了解，
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2023-08-11 17:30:49
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一、背景 数据集展示了X市常住外来人口的基本情况，包括人口学变量和一些行为特征。假定这些变量的取值在观测期间内都保持不变，仔细查看和分析数据情况，试利用生存分析法完成下面的题目。二、要求和代码#*********************************前期数据处理***********************************
#1
#①利用R读取数据。注意：不要事先改动样本的数据内
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2023-08-28 13:25:37
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聚类分析
R中有各种各样的聚类分析函数。本文主要介绍其中的三种方法:层次聚集、划分聚类、基于模型的聚类。数据准备聚类分析之前，可以对数据进行预处理，如包括缺失值的处理和数据的标准化。以鸢尾花数据集（iris）为例。# 数据预处理
mydata <- iris[,1:4]
mydata <- na.omit(mydata) # 删除缺失值
mydata <- sca
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2023-06-21 22:25:05
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Python模拟浏览器行为，xpath提取网页信息
最近工作中遇到一个问题，在集群上运行的任务有时候无法正常结束，或者无法正常启动。这会造成这批运行的任务无法正常结束运行，处于pending的状态，导致后面的任务无法正常启动。该问题困扰我们项目已经有半年左右了，一直没有想到很好的解决办法。主要原因就是任务的状态只能在浏览器中看出，无法通过后台的日志或者数
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2023-10-20 19:35:55
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