6.1 最大值和最小值 82 6.2 求和、乘积和差分 83 6.3 统计命令 85 6.4 排序 88 6.5 统计频数直方图和棒图 88 6.6 区域的三角分解 92 6.7 多边形分析 93

最小二乘法与最大似然法的关系 线性情况下的最小二乘估计 非线性情况下的最小二乘估计 约束情况下的最小二乘法 检验最小二乘法的拟合优度 应用最小二乘法处理分区数据 不等精度关联实验结果的并合问题

8.1 流计算概述 8.2 流计算处理流程 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm 8.5 Spark Streaming 8.6 Samza 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践

1. 汇编语言基本概念 2. 汇编语言指令分类 3.数据与转移地址的寻址方式 4.8086的六类指令 数据传送指令 算术运算指令 逻辑运算、移位、循环指令 串操作指令 控制转移指令 处理器控制指令 5. 总结

◼ Excel 的基本信息元素 ◼ Excel 的基本操作 ◼ 表格的建立、编辑和格式化 ◼ 显示与打印工作表 ◼ 公式与函数 ◼ 图表的使用 ◼ 数据管理

由于基于频域的经典小波变换运算时间较长,不能很好地满足轧辊偏心信号在线实时控制的要求,提出了用提升结构小波变换对偏心信号进行不同分辨率下分解处理的新方法.通过对轧制力信号和厚差信号的分析,利用提升和对偶提升原理将偏心信号从干扰信号和噪声信号中提取出来并通过参数自校正控制实现对轧辊偏心的在线动态控制.仿真结果表明,该方法获得了比较理想的效果,并且在同样数据长度下,提升小波变换运算速度比经典小波变换至少提高1倍以上

对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证

测量的基本知识(包括误差、信号描述、测量装置的基本特性） 传感器技术（包括常用传感器原理） 信号处理技术（包括模拟和数字信号处理方法） 课程主要内容 常用参量的测试（包括应力应变、力、振动、温度和流量） 综合试验（包括机械量的动态测量和控制） 本章学习要求： 1.掌握测试技术的概念及研究内容 2.了解测试技术的地位与作用 3.了解测试技术的应用情况 4.掌握测试系统的基本构成 5 .了解测试技术的发展动态 6.了解主要测试仪器生产厂商 第一讲 测试技术绪论 2.1、测量的基本知识 2.2、静动态试验数据的描述 2.3、测量系统的基本特性 第二章 测量技术 第二章 测量与测试信号分析的基础（信号的描述与分析） 第三章 测试系统的基本特性 第四章、测试系统特性 第四章 传感器技术 第五章 模拟信号调制、滤波和模数转换 第七章 信号处理初步 第四章 常见参量的测试

一、启动MapInfo 二、 MapInfo表 2.1 表的打开、关闭及浏览 2.2 创建新表 2.3 地图绘制和编辑 2.4 属性数据输入和编辑 2.5 表的转入、转出 2.6 表的维护和管理 三、栅格图像处理 3.1 栅格图像 四、创建统计图 4.1 新建统计窗口 4.2 统计图类型 五、布局窗口 5.1 创建布局窗口 5.2 自定义布局窗口 六、重新分区 6.1 创建重新分区 6.2 使用重新分区 •第二讲 MAPINFO基本操作—表

1、小波的特点和发展 2、小波分析在一维信号处理中的应用 3、小波分析在图象分析中的应用 图象特征抽取 图象压缩 数据隐藏和图象水印