一、对数频率特性 1.增益 设H(jo)=|H(j)e) 令G()=lnH(jo)(对数)增益,单位Np(奈培)或G()=201ogH(jo)常用对数增益,dB分贝东南大学移动通信国家重点实验室

本章将详细论述对数极大似然估计对象，说明其一般特征。并给出了一些可以使用该方法的具体的例子。 §8.1.1 极大似然估计的基本原理 §8.1.2 EViews极大似然对象概述 §8.1.3 似然说明 §8.1.4 极大似然估计量的计算方法 §8.1.5 估计 §8.1.6 LogL视图 §8.1.7 LogL过程 §8.1.8 问题解答 §8.1.9 限制

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

一、Bode图及其特点 1.Bode图的构成 对数幅频L(a)=mG(j)H(ja)|=201gG(a)H(a) 对数相频(a)=∠Gj)Ha)

第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

2.3初等解析函数 一,对数函数 定义(指数函数的反函数) 满足方程e=z的一切w(复数) 称为z的对数,记作Lnz

1、从对数据的操纵方法来看 FoxPro系统可以采用不同的操作方式。 一、菜单方式 这种方式是通过在 FoxPro系统的菜单栏,选 择菜单项、完成对数据的处理

程序 一、程序包括两个方面: 1.对数据的描述,即数据结构(data structure) 2.对操作的描述(操作步骤),即算法(algorithm) 二、操作的对象是数据, 三、操作的目的是对数据进行加工处理,以获取结果 四、算法:解决”做什么”和”怎么做”的问题 五、语句(statements)只是算法的具体体现 六、沃思公式:数据结构+算法=程序

定性数据的建模 一、列联表及列联表分析 二、对数线性模型的基本理论和方法 三、对数线性模型的SPSS实现 四、Logistic回归基本理论和方法 五、 Logistic回归步骤以及SPSS实现

试验期间,对原始资料和表格应及时进行整理。试验结束后,应进行资料分析、整 理,提交抽水试验报告。 单孔抽水试验应提交抽水试验综合成果表其内容包括:水位和流量过程曲线、水位 和流量关系曲线、水位和时间(单对数及双对数)关系曲线、恢复水位与时间关系曲线、抽 水成果、水质化验成果、水文地质计算成果施工技术柱状图、钻孔平面位置图等