1. H参数的引出 2. H参数小信号模型 3. 模型的简化 4. H参数的确定

第一节什么是会计 学术界对会计的认识可概括为以下几种观点:一 种是技术会计观,认为会计是一种文字与数字相 结合,为管理提供服务的应用技术,或者说会计 是一种处理数据的技术方法;第二种是信息系统 论,认为会计是为会计信息使用者提供信息的一 种系统;另外一种是社会会计观

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

第10章建设工程信息文档管理 10.1建设工程信息管理概述 10.2建设工程信息管理的手段 10.3建设工程监理文档资料管理 10.4监理月报示例 10.5案例分析

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

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ATM是一种信息复用和交换技术，由于它 只涉及OSI/RM的下两层，对每个数据包的处 理过程大大简化，处理时间大大缩短，并采用 定长单元（信元）进行发送，具有带宽宽 （622Mbit/s甚至到10Gbit/s）、吞吐容量大和 伸缩性强等特点，可为不同等级的业务提供相 应的服务质量（QoS）

传感器是能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置， 通常由敏感元件和转换元件组成．其中，敏感元件是指传感器中能直接感受或响应被测量 的部分；转换元件是指传感器中能将敏感元件感受或响应的被测量转换成适于传输或测量 的电信号部分．传感器是获取信息的重要手段．

非正弦周期信号展开成傅氏级数，分解成直流 分量和各谐波分量之和，根据线性电路的迭加 性，求解稳态响应便归结为求解直流响应和正 弦稳态响应。 现以RLC串联电路在非正弦电压源 v(t) 作用下 求解电流i(t)为例进行说明

在实践中，人们经常遇到一些不按正弦规律变 化的周期或非周期电信号。 电力系统中发电机发出的电压波形，严格说是 “非正弦”波形 。 在电子技术、自动控制、计算机等领域中，电 信号（电压或电流）往往是一些“非正弦”的 周期或非周期的脉冲波形