第六讲 数据处理方法
数据结构与算法--栈和队列2剖析
18
递归实现
float p(int n, float x) {
float p1, p2; if (n==0) return(1.0); //终止条件 else if (n==1) return(x); //终止条件 else { p1=(2*n-1)*x*p(n-1,x); p2=(n-1)*p(n-2,x); return ((p1-p2)/n); }
}
19
分析问题
递推关系式： p(i,x)=((2i-1)xp(i-1,x)(i-1)p(i-2,x))/i 用两个变量pre1,pre2，记录递推关系的子问题的解
pre1=p(i-2,x) pre2=p(i-1,x) 当求出第i阶多项式的值后，i值加1，需要修改pre1 和pre2。则用pre1记录pre2当前的值，而用pre2记 录新求出的多项式的值。直到i=n。
} void main() {
long x =f (4); cout<<x; }
终止 项
递归 项
5
long f (int n)
n=3 4
{
5
long p;
6
if (n==0) return 1;
else return n*f (n-1); 7
} 26
带回了2 25
void main()
1
{
2
long x =f (3); 带回了6 27 3
20
非递归实现
float p ( int n, float x ) {
float pre1,pre2,a,b,valuep; int i;
if (n==0) return(1.0); else if (n==1) return(x);
第六讲 MATLAB数值计算
5.2.4 矩阵的秩
求矩阵秩的函数: rank(A)。
例如，求例 5.7 中方程组系数矩阵 D 的秩，命令是：
D=[2, 2, -1, 1; 4, 3, -1, 2; 8, 5, -3, 4; 3, 3, -2, 2]; r=rank(D) r= 4
说明D是一个满秩矩阵。
5.2.5 向量和矩阵的范数
第五讲 MATLAB数值计算
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 特殊矩阵 矩阵分析 矩阵分解与线性方程组求解 数据处理与多项式计算 傅立叶分析 数值微积分 常微分方程的数值求解 非线性方程的数值求解 稀疏矩阵
5.1 特殊矩阵
5.1.1 对角阵与三角阵
1. 矩阵的对角元素 (1)提取矩阵的对角线元素 设 A 为 m×n 矩阵， diag(A) 函数用于提取矩阵 A主对 角线元素产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。 (2)构造对角矩阵
2. 矩阵的伪逆
对奇异方阵和长方阵，求矩阵伪逆的函数是 pinv(A)。
例5.5 求A的伪逆，并将结果送B。 A=[3,1,1,1; 1,3,1,1; 1,1,3,1]; B=pinv(A) 例5.6 求矩阵A的伪逆。 A=[0,0,0; 0,1,0; 0,0,1]; pinv(A)
5.2.3 方阵的行列式
函数A = pascal(n)生成一个n阶的帕斯卡矩阵。
1 1 3 4 6 10 10 20 15 35
1 5 15 35 70
5.2 矩阵分析
5.2.1 矩阵结构变换
1. 矩阵的转置
转置运算符是单撇号(')。
2. 矩阵的旋转
矩阵的旋转利用函数 rot90(A,k) ，功能是将矩阵 A旋 转90º 的k倍，当k为1时可省略。
第六讲-成果汇总与审核1008
有防洪任务的河段长度、不同防洪标准下的河段长度、
已治理河段长度、治理河段达标长度、未治理河段长度 等。
主要汇总指标
治理保护湖泊的主要汇总指标有湖泊数量、环湖堤防 长度、湖区内圩垸总个数、湖区内总耕地面积、湖区内
总人口等。
入河湖排污口主要汇总指标有排污口数量、2011年入河 湖废污水量、污水分类、批复的废污水量等。
第六讲 数据汇总审核及下阶段工作安排
二〇一一年十月
第一部分 清查数据汇总审核 第二部分 普查数据汇总审核 第三部分 下阶段主要工作安排
第一部分 清查数据汇总审核
国家级清查数据汇总审核
第一次上报清查数据审核：
2011年7月10-8月10，根据各省上报的清查数 据，技术支撑单位依据普查实施方案、普查质量控
各地市最大年取水量与2009年水资源公报用水量对比，根 据各地的具体情况，引调水关系，分析成果合理性
引滦入津 调水基本合 理
000
2009水资源公报用水量
差异 较大
1000000
500000
0
（二）地表水水源地审核
了解区域总体水源地情况，与《全国城市饮用水 水源地安全保障规划》中规划水源地名录（共 2443个规划地表水水源地）比对分析，与各地市 城镇数量对比分析；与经济社会用水调查的公共 供水企业名录对比；审核地表水水源地清查范围 是否合理，检查清查数据的完整性、规范性等。
取水口界定与清查范围，取水口名称、位置是否
规范，取水流量与年最大取水量是否协调等内容， 侧重于规模以上取水口的审核。
分析取水口数量的地域分布是否合理
某省取水口数量地区分布图，存在个别地区取水口数量偏少 ，而地域相似地区取水口数量较多现象，需进一步复核。
第06讲 SA法
(k)称为收敛因子.
1 SA原理--Robbins-Monro算法(2/3)
可以证明,若收敛因子(k)满足下列条件
ρ(k ) 0 k Lim ρ(k ) 0 k ρ( k ) k 1 ρ 2 (k ) k 1
上述Robbins-Monro算法是求解随机方程(9)的根. 后来 ,Kiefer 和 Wolfowitz 将它应用到求解回归函数 h(x) 的 极值,提出求解随机函数数值优化的Kiefer-Wolfowitz算法. Kiefer-Wolfowitz算法的思想为: 如果h(x)存在极值,那么在极值处的x应使 dh(x)/dx=0. 根据Robbins-Monro算法,Kiefer和Wolfowitz给出了如 下求回归函数h(x)的极值的迭代算法 x(k+1)=x(k)-(k)dy/dx|x(k) (12)
(18) (19)
不难证明,只要被辨识系统的观测数据向量(k)不以指数 规律衰减,SA算法(18)~(19)的收敛因子(k)=1/r(k-1)必满 足SA法的收敛条件(11).
2 SA参数估计法(6/5)
ˆ (k ) θ ˆ (k -1) φ(k -1) [ y(k ) - φ τ (k -1)θ ˆ (k -1)] θ r (k 1) r (k - 1) r (k - 2) φ τ (k - 1)φ(k - 1), r (-1) 0 (18) (19)
第六讲 SA法(1/3)
第六讲 随机逼近法
前面讨论的辨识算法均属于LS类的估计算法,
其优点是 收敛速度快,
精度高等,
但其计算量大且占用计算机系统的内存较多等严重影响 了其在实时辨识和在自适应系统中的运用.
实验数据处理方法
实验数据处理方法引言实验数据处理是科学研究中非常重要的一环。
不仅需要采集准确的数据，还需要对数据进行合理的处理。
准确的数据处理方法可以帮助研究人员得到科学、可靠的结论。
本文将介绍一些常用的实验数据处理方法。
均值与标准差均值和标准差是最常用的描述数据集中趋势和离散程度的统计量。
均值是数据集中所有数据的平均值，计算公式为：mean = (x1 + x2 + ... + xn) / n其中n是数据集的样本数量，x1, x2, …, xn是数据集中的各个观测值。
标准差是反映数据集的离散程度的量，计算公式为：std = sqrt(((x1 - mean)^2 + (x2 - mean)^2 + ... + (xn - mean)^2) / n)其中 mean 是数据集的均值。
零假设检验与p值零假设检验是用于推断数据样本与总体的关系的统计方法。
它通过设立一个零假设和另一个备择假设，并计算出一个p值来判断是否拒绝零假设。
零假设通常表示数据没有显著差异或者没有关联。
p值是概率值，代表了观察到的或更极端结果的概率，当这个概率小于设定的显著性水平时，我们将拒绝零假设。
常见的显著性水平包括0.05和0.01。
方差分析方差分析是一种多样本比较的统计方法，用于确定多个样本间是否有显著差异。
它通过比较不同样本组的均值差异和样本内部的离散程度来推断总体的差异。
方差分析可以划分为单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析是将样本按照一个因素进行分组比较，而多因素方差分析则考虑了多个因素对样本的影响。
方差分析的基本原理是通过计算组间离差与组内离差的比值来判断组间差异是否显著。
当组间离差远大于组内离差时，表明不同样本组的均值存在显著性差异。
相关分析相关分析是用于研究两个变量之间相关程度的统计方法。
它可以帮助研究人员了解两个变量的关系强度和方向。
常见的相关系数有Pearson相关系数、Spearman相关系数和判定系数。
Pearson相关系数适用于线性关系，Spearman相关系数适用于有序变量的关系，判定系数反映了自变量对因变量变异的解释程度。
第六讲第一原理计算方法简介及Materials Studio中Castep使用汇总
高分子与介观模拟 MS.Synthia MS.Blends MS.DPD MS.MesoDyn MS.MesoPro
Visualizer:图形化建模模块 可构建计算的模型：晶胞，分子，晶体表面， 纳米结构，聚合物等
TiO2(111)
锐钛矿TiO2
Pt(110)-CO(2x1)
碳纳米管
TiO2纳米棒
计算：允许选择计算选项（如基集，交换关联势和收敛判据），作业控制 和文档控制。
分析：允许处理和演示CASTEP计算结果。这一工具提供加速整体直观化以 及键结构图，态密度图形和光学性质图形。
CASTEP的任务
CASTEP计算包括单点的能量计算，几何优化或分子动 力学。可提供这些计算中的每一个以便产生特定的物理性 能。 在CASTAP计算中有很多运行步骤，可分为如下几组： 结构定义：必须规定包含所感兴趣结构的周期性的3D模型 文件，有大量方法规定一种结构：可使用构建晶体 （Build Crystal)或构建真空板(Build Vacuum Stab)来 构建，也可从已经存在的结构文档中引入，还可修正已存 在的结构。 注意： CASTEP仅能在3D周期模型文件基础上进行计算， 必须构建超单胞，以便研究分子体系。
第一原理计算软件
Code Name ABINIT Basis Set Plane wave CASTEP Plane wave PWscf Plane wave VASP Plane wave WIEN2K
Potentials Plane Wave Pseudopotential Codes
操作系统 Web Site
Http Gateway Ftp
Module
parallel Windows Linux Linux IA32 IA64
《数据处理方法》课件
热力图
通过颜色的深浅表示数据的大 小。
数据分布与关联分析
数据正态分布
检验数据是否符合正态 分布，了解数据的稳定
性。
数据相关性分析
分析两个或多个变量之 间是否存在关联关系。
数据聚类分析
将数据按照相似性进行 分类，用于市场细分、
客户分群等。
数据主成分分析
通过降维技术，将多个 变量转化为少数几个综 合变量，用于简化数据
数据重复值处理
01
02
03
识别方法
通过比较不同特征的相似 度或使用重复值检测算法 识别重复值。
处理策略
根据数据的重要性和重复 率，选择合适的处理方式 ，如删除重复值、保留一 个重复值或合并重复值。
常用方法
使用唯一索引、主键等约 束删除重复值；使用合并 查询或数据整合工具合并 重复值。
数据格式化与标准化
结构。
2023
PART 04
数据分析方法
REPORTING
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理、归纳和总结 ，计算出数据的均值、中位数
、众数等统计指标。
推断性统计
基于样本数据推断总体特征， 如参数估计、假设检验等。
回归分析
研究自变量与因变量之间的关 系，预测因变量的取值。
方差分析
比较不同组数据的变异程度， 确定哪个因素对数据的影响最
大。
机器学习方法
分类算法
将数据分成不同的类别，如决策树、朴素贝 叶斯、支持向量机等。
关联规则挖掘
发现数据之间的关联关系，如购物篮分析。
聚类算法
将相似的数据点聚集在一起，如K-means、 层次聚类等。
特征选择
从原始特征中选择最重要的特征，提高模型 的预测精度和泛化能力。
第六讲-1 异常值处理
19
替代显著异常值的两个公式（不能替代极小值）：
影响系数法GL=M*[(nk+1)/(k+1)]
式中：k—人为赋值的影响系数，通常取k=0.1或k=0.05；
张征.岩溶水区域化变量特异值识别与处理 方法研究[J],中国岩溶,1999,18(1):11-18.
21
x x ＝ r x x 大
n
n1
n
2
或
＝
小
2
1
n1 1
……
注意：N不同，计算公式不同分段计算公式
8
(3)根据n和α查表；
(4)将计算求得的r大和r小分别与查得的r(0.05,n)
或 r(0.01,n)进行比较。
如果r大(或r小)>r(0.05,n)或r(0.01,n)，则最大(或最
小)的可疑值为异常值，不可信。 如果r大(或r小)<r(0.05,n)或r(0.01,n)，则最大(或最
x 0.1017
0.1025应该保留. x～= 0.1015
10
t分布检验法（汤姆逊法）
在测量列xj(j=1，2，3，……，n)中选择可疑值xj，将其 剔除后计算平均值和标准差s（不包括可疑值xj）。
根据测量次数n选取显著水平0.05或0.01，查表得到t检 验系数K(0.05,n)或K(0.01,n)。 t检验法临界值K(α,n)
异常值检验方法概述
对于正态、指数、Weibull、对数正态分布 等均已构造了一些异常数据检验方法。
其中，正态分布是统计学中最常见也是最 重要的一种分布，许多分布都可经适当变 换化为正态分布，例如：泊松分布可通过 平方根变换化为正态分布。
计算机基础课程第四章EXCEL第六讲数据处理
1）单击“三季度”右下角的下拉按钮，并从打开的列标中选择“自定义”选项。
2）按照“自定义”筛选条件，并填写操作顺序。
4、对统计表中数据进行分类汇总的方法？
1）以“商品名“为关键字，按降序对统计表进行排序。
2）选择“分类汇总“命令，打开”分类汇总“对话框。
3）按照图所示设置分类会哦在那个，并填写操作顺序。
完成上述操作后，工作簿窗口就显示分类汇总的结果，单击工作簿窗口左上角的按钮，可以查看各级分类汇总的结果。观察分类汇总结果后请再次单击“数据“菜单分类汇总命令取消分类汇总结果。
Ⅳ、归纳总结：5分钟
这节课主要讲数据处理，对数据进行排序、查询并分类汇总
Ⅴ、布置作业：5分钟
授课日期
授课节次
授课班级
教学目的
在EXCEL表中对数据进行排序、查询并分类汇总，统计表中的数据
教学重点
对数据进行排序
教案、教科书
教学方法
上机演示
教
学
过
程
Ⅰ、课堂组织：3分钟
Ⅱ、复习旧课，导入新课：5分钟
Ⅲ、讲授新课：72分钟
1、如何对表中数据进行排序？
单击“常用”工具栏的“升序”按钮和“降序”按钮，可以使用一列数据作为关键字（关键字就是制定排序依据的数字）进行排序，“排列”对话框可以使用多列关键字进行排序。
2、如何中数据进行筛选？
1）选择数据清单中的任一单元格。
2）选择“数据”菜单“筛选”项的子菜单的“自动筛选”命令，进入“自动筛选”状态，各个字段名右下角显示一个下拉按钮。
3）先单击商品名称右下角下拉菜单，打开一个列表，再单击列表中的“电脑”选项，筛选出的结果会显示出来。
第6讲DEA模型[2]
![第6讲DEA模型[2]](https://img.taocdn.com/s3/m/b39f45e1ec3a87c24028c4f3.png)
一、 DEA方法介绍
数据包络分析方法（ DEA，Data Envelopment Analysis ）由Charnes、Coopor和Rhodes于1978，以相对效 率概念为基础提出来的一种效率评价方法。该方法的原理主要 是通过保持决策单元（DMU：,Decision Making Units） 的输 入或者输入不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的 生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并 通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有 效性。
1978年，著名运筹学家、美国德克萨斯大学教授 A.Charnes及W.W.Cooper和E.Rhodes发表了一篇重要论 文：“Measuring the efficiency of decision making units” （决策单元的有效性度量），刊登在权威的“欧洲运筹 学杂志”上。正式提出了运筹学的一个新领域：数据包 络分析，其模型简称 C2R 模型。该模型用以评价部门间 的相对有效性（因此被称为DEA有效）。
•
DEA 是应用数学规划模型来评价具有多个
输入和多个输出的“部门”或“单位”的相对有
效性的。根据各DMU的观察数据判断其是否有效，
本质上是判断DMU 是否位于生产可能集的“前沿
面”上。
• 应用DEA 方法和模型可以确定生产前沿面的结 构，因此又可以将DEA 看作是一种非参数的统计 估计方法。特别当DEA 被用来研究多输入、多输 出的生产函数理论时，由于不需要预先估计参数， 因而在避免主观因素和简化算法、减少误差等方 面有着巨大的优越性。
hj(X)0
X(x1,x2,...x.n), 为决策变量
第六讲面板数据
第六讲Panel Data 模型一、平行数据模型概述所谓“平行数据”（Panel Data ），也被称为“面板数据”、“合成数据”或“综列数据”。
它是指对不同时刻的截面个体作连续观测所得到的多维时间序列数据。
由于这种数据综合了时间序列数据和截面数据，与现实情况更加贴近，具有广泛的应用性和较大的实用价值。
例如，表6-1列示的数据资料就是一组平行数据，其中包含了北京、天津、上海、重庆四个直辖市2000-2004年度GDP 的数据资料。
表6-1 2000-2004年我国直辖市GDP 数据资料 单位：亿元天 津 1639.36 1840.10 2051.16 2447.66 2931.88 上 海 4551.154950.845408.76 6250.81 7450.27 重 庆1589.34 1749.771971.302250.562665.39数据来源：中国统计年鉴2001－2005平行数据的例子很多。
如：历年来不同省份的人均可支配收入；同行业不同公司在不同时点上的产值等。
这里，不同的省份和公司代表不同的截面，而不同时间数据反映了数据的时间序列性。
研究和分析平行数据的模型被称为平行数据模型（Panel Data Model ）。
它的变量取值都带有时间和截面两重性。
平行数据模型，相对于一般只单独处理时间序列数据或横截面数据的线性回归模型，其优势在于它既考虑到了横截面数据存在的共性，又能分析模型中横截面因素的个体特殊效应。
一般的平行数据模型可表示为：,1,,,1,, it i it i it y x i n t T αβμ=++== （6-1）其中，,i t 分别为截面维度与时间维度；n 为截面个数（或个体个数）；T 为每一个体对应的时间长度；i α为截距向量，代表了截面单元的个体特性，反映了模型中个体差异变量的影响；误差项it μ，则代表了模型中被遗漏的体现随截面与时序同时变化的因素的影响，它们相互独立，且满足零均值、等方差（均为2u σ）假定；it x 为K ⨯1向量，i β为1⨯K 向量，K 为模型中解释变量的数目。
第六讲第一原理计算方法简介及castep使用_图文
√
ONETEP
√
√
√√
√√
Polymorph
√ √ √ QMERA
√√
QSAR and QSAR Plus
√
√
√
√
√
√
CASTEP and NMR CASTEP
Reflex-Pattern
√
√ √ √ Processing and
Powder Diffraction
√
COMPASS
CCDC
Hartree Fock方程
薛定谔方程简化为：
将总Hamilton分解成单电子贡献H0和电子－电子相互作 用U。应用变分法计算多电子波函数方程，可得HartreeFock方程。
量子化学分子轨道方法
分子轨道方法：在Hartree-Fock框架下，将单电子波函数 用原子轨道（Slater型－STO，Gaussian型－GTO）的 线性叠加表示来求解。
密度泛函理论
赝势(pseudo potential) 赝势就是把离子实的 内部势能用假想的势能 取代真实的势能，但在 求解波动方程时，不改 变能量本征值和离子实 之间区域的波函数。模 守恒赝势NCP (Norm Conserving Pseudopotential) 和 超软赝势 USPP(Ultrasoft Pseudoptential)
理常数，如光速c、Planck常数h、电子电 量质量e、，电因子此质处量理m不e以同及体原系子时的候各具种有同较位好素的的可
移植性（transferability）。但是，在具 体实行时，仍依赖于具体近似方法的选取， 从而带来系统误差。
多粒子体系（电子＋核）的薛定谔方程
三个近似
a. 非相对论近似(忽略了电子运动的相对论效应) ve<<c,ve~108cm/s<3×1010cm/s),me=m0 求解非相对论的薛定谔方程，而不是相对论的狄拉克方程
第六讲-统计分析
• > mod1 Call:lm(formula = y ~ x1 + x2, data = production) Coefficients: (Intercept) x1 x2 0.0122033 2.0094758 -0.0005314 只显示了调用的公式和参数估计结果。 > summary( mod1) • 使用summary()函数可以给出更详尽的结果，包括Call、 Residentials(列出残差的最小值，1/4分位数，中位数， 3/4分位数，最大值)、Coefficients(列出了模型的系数估 计，假设检验统计量和p值)。 • 类似这样的提取信息的函数还有很多，详见后页
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
可见因素是显著的。
统计分析实例(一)
• Forbes数据 • 19世纪四五十年代，苏格兰物理学家James D. Forbes试图通过水的沸点来估计海拔高度。他在 阿尔卑斯山及苏格兰收集数据以后得到一些值， 发表在论文中，下例收集了论文中的17个地方的 数据，进行分析。分析的内容有： • 气压和沸点是如何联系的？ • 关系是强还是弱？ • 能够根据温度预测气压？如果能，有效性如何？
• > eda.ts=function(x) { oldpar <- par(mfrow=c(2,1),
mar=c(2,2,1,0.2), mgp=c(1.2, 0.2, 0)); plot.ts(x, main="", xlab=""); acf(x, main="", xlab=""); par(oldpar); invisible()} 函数中最后的invisible()表示在命令行调用此函数时不要 显示任何返回值。 变量iqd 计算的是函数的四分位间距。函数density用来 作核密度曲线估计，其width参数为核估计的参数。 plot.ts是对时间序列的对象作图。 acf是画出时间序列的自相关系数和自协方差系数； 现在调用这些函数来研究各数值型变量的分布情况。在 调用前先把数据框cl连接入当前的搜索路径中以直接使 用cl中的变量名：
数据处理的基本方法
第六节数据处理的基本方法前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。
然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。
因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。
包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。
常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。
列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。
列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。
其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。
用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。
一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则：(1)栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。
(2)在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。
(3)填入表中的数字应是有效数字。
(4)必要时需要加以注释说明。
例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。
用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表=∆mm±.0004从表中，可计算出nD D i∑=6799.5=（mm ） 取799.5≈D mm ，D D i i -=ν。
不确度的A 分量为（运算中D 保留两位存疑数字）()12-=∑n S iD ν1100.0≈（mm ） B 分量为(按均匀分布) 3∆=D U2300.0≈（mm ）2600.022≈+=D DU S σ（mm ） 300.0=σ(mm)测量结果为003.0997.5±=D (mm)。
第六讲OFDM技术
第六讲OFDM技术OFDM技术，即正交频分复用技术，是一种先进的数字通信技术，广泛应用于无线通信、广播电视等领域。
OFDM技术通过将高速数据流分割成多个低速子流，并将这些子流并行传输，从而有效提高了频谱利用率和传输速率。
OFDM技术的原理是将信道分成多个正交的子信道，每个子信道输一个子载波。
这些子载波相互正交，即它们在频率上相互独立，不会产生干扰。
通过这种方式，OFDM技术可以在同一频段内同时传输多个子载波，从而实现高速数据传输。
OFDM技术的优点在于其抗干扰能力强，能够在复杂的无线信道环境中稳定传输。
同时，OFDM技术还具有频谱利用率高、传输速率快等优点，能够满足现代通信对高速传输的需求。
1. 子载波的选择：OFDM技术中，子载波的选择对系统的性能有着重要影响。
选择合适的子载波，可以最大程度地提高系统的频谱利用率和传输速率。
2. 信道编码与调制：为了提高传输的可靠性，OFDM技术中通常采用信道编码和调制技术。
信道编码可以提高数据传输的纠错能力，而调制技术则可以提高频谱利用率。
3. 同步与定时：OFDM技术中，同步与定时问题至关重要。
同步问题涉及到子载波之间的时间对齐，而定时问题则涉及到子载波之间的频率对齐。
解决好同步与定时问题，可以保证OFDM系统的稳定传输。
4. 信道估计与均衡：OFDM技术中，信道估计与均衡是保证传输质量的关键。
通过信道估计，我们可以了解信道的特性，从而采取相应的措施进行信道均衡，提高传输质量。
5. 信号检测与解调：OFDM技术中，信号检测与解调是接收端的关键环节。
通过信号检测，我们可以从接收到的信号中恢复出原始数据，而解调技术则用于将原始数据转换成数字信号。
OFDM技术是一种先进的数字通信技术，具有广泛的应用前景。
通过深入研究和应用OFDM技术，我们可以为现代通信提供更高效、更可靠的解决方案。
OFDM技术的应用已经渗透到我们生活的方方面面，从无线局域网到4G、5G移动通信，再到数字电视广播，OFDM技术都在其中发挥着重要作用。
第六讲 电脑基础知识和基本操作
第六讲电脑基础知识和基本操作一、基础知识1、电脑基本单位位，比特bit b,最小的信息单位字节，Byte B,电脑信息的基本单位，1个汉字=2个字节，1个英文字母1个字节1B=8bit，1KB=1024B,1MB=1024KB,1GB=1024MB,1TB=1024GB2、电脑的硬件构成CPU,散热器，内存，主板，硬盘，软驱，光驱，显卡，声卡，网卡，电源，机箱显示器，鼠标，键盘，音响，耳机，摄像头，打印机等。
3、电脑的软件构成系统软件：Windows XP、Windows 7、Windows 8、Windows 10、Linux等应用软件：常用软件如QQ，酷我音乐，游戏大厅，安全卫士，Office办公软件，Photoshop 软件，AutoCAD软件等数据处理软件：数据库软件如SQL Server4、磁盘分区和盘符如：本地磁盘（D：）分区和盘符是从C：开始的，A和B是留给软盘驱动器使用的。
二、基本操作1、开机1）笔记本：按下键盘右上方或左上方的开机按钮2）一体机：按下屏幕左下方或右下方，屏幕左侧下方或右侧下方的开机按钮3）台式机：先开显示器，后开主机，按下主机前置面板上较大的方形或圆形的开机按钮2、关机1先关主机，后关显示器1）Windows XP ：点左下角开始→关闭计算机→关机2）Windows 7 ：点左下角开始→关机3）Windows 10 ：点左下角开始→电源→关机3、重启1）Windows XP ：点左下角开始→关闭计算机→重启2）Windows 7 ：点左下角开始→关机右侧白色箭头→重启3）Windows 10 ：点左下角开始→电源→重启手动重启，按下机箱前置面板上的小的方形或圆形按钮重启，一般遇到死机或卡机时，用此操作。
4、注销1）Windows XP ：点左下角开始→关闭计算机→注销2）Windows 7 ：点左下角开始→关机右侧白色箭头→注销3）Windows 10 ：点左下角开始→电源→注销5、切换用户Windows 7 ：点左下角开始→关机右侧白色箭头→切换用户6、睡眠Windows 7 ：点左下角开始→关机右侧白色箭头→睡眠7、死机1）结束任务：按Ctrl +Alt +Delete，打开任务管理器对话框，结束当前部分运行的任务2）按机箱前置面板上的重启按钮，重启电脑3）按机箱前置面板上的开机按钮10秒钟左右，关闭电脑注意：除了停电等不可控因素外，请不要强制断电关机，以免伤害硬盘。
第六讲 数据处理方法ppt课件
4.5000
第十二页，编辑于星期五：十三点 二十八分。
一、基本统计处理
4、求和 命令格式有： Y=sum(X)：将sum(X)返回矩阵X各列元素 之和赋予行向量Y；若X为向量，则Y为单变 量。 Y=sum(X,DIM)：按数组X的第DIM维的方 向的元素求其和赋予Y。若DIM=1，为按列 操作；若DIM=2，为按行操作。若X为二维 数组，Y为一个向量；若X为一维数组，则Y 为单变量。
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二、 多项式运算及其求根
3. 求多项式的值
POLYVAL函数用来求代数多项式的值， 调用的命令格式为：
Y=polyval(A,x)
本命令将POLYVAL函数返回的多项式的 值赋值给Y。若x为一数值，则Y也为一数 值；若x为向量或矩阵，则对向量或矩阵中 的每个元素求其多项式的值。
第十九页，编辑于星期五：十三点 二十八分。
二、多项式运算及其求根
第二十页，编辑于星期五：十三点 二十八分。
二、 多项式运算及其求根
鉴于MATLAB无零下标，故把多项式的 一般形式表达为：
a 1 xn a 2xn 1 a nx a n 1
第二十一页，编辑于星期五：十三点 二十八分。
二、 多项式运算及其求根
A=[1 8 0 0 -10]
A= 180
x=roots(A)
0 -10
x=
-8.0194 -0.5075 + 0.9736i
-0.5075 - 0.9736i
1.0344
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二、 多项式运算及其求根
2. 多项式的建立
若已知多项式的全部根，则可以用POLY函数建立 起该多项式；也可以用POLY函数求矩阵的特征多项 式。POLY函数是一个MATLAB程序，调用它的命令 格式是：