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李艳艳 大作业一 程序_粗大误差 数据处理_matlab_

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简介：
本作品为《程序设计》课程的大作业，主题围绕利用MATLAB软件进行数据处理，特别是针对含有粗大误差的数据集，采用有效方法剔除异常值，并进行了数据分析和结果可视化展示。 使用MATLAB设计一个用于处理测量数据的通用程序，要求如下： （1）提供测试数据输入以及粗大误差判别准则的人机交互界面； （2）编写详细的程序使用说明书； （3）通过实例验证程序的有效性和准确性。

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  • 李艳艳 大作业一 程序_粗大误差 数据处理_matlab_
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    本作品为《程序设计》课程的大作业，主题围绕利用MATLAB软件进行数据处理，特别是针对含有粗大误差的数据集，采用有效方法剔除异常值，并进行了数据分析和结果可视化展示。 使用MATLAB设计一个用于处理测量数据的通用程序，要求如下： （1）提供测试数据输入以及粗大误差判别准则的人机交互界面； （2）编写详细的程序使用说明书； （3）通过实例验证程序的有效性和准确性。
     
  • MATLAB数据处理：求绝对误差、剔除粗大误差及判断线性误差
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB进行数据分析，包括计算绝对误差、识别并排除异常值（粗大误差）以及评估测量结果的线性度。 （1）计算算术平均值； （2）求解残余误差（即绝对误差）； （3）确定标准差； （4）识别粗大误差，如果存在，则剔除后再进行后续的计算； （5）评估数据是否存在线性误差或周期性误差。
     
  • 用MATLAB编写用于剔除粗大误差的程序
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    本简介介绍了一段使用MATLAB编写的程序代码，该程序旨在自动识别并移除数据集中的粗大误差（离群点），以提高数据分析准确性。通过应用统计学原理和算法实现有效滤除异常值，确保数据处理过程的可靠性和精确性。 用MATLAB编写了一个程序来去除含有粗大误差的数据。该程序的输入是一组包含粗大误差的数据，输出则是剔除了这些粗大误差后的数据以及这些粗大误差在原始数据中的序号。代码注释详细清晰，便于理解整个流程和逻辑。
     
  • 欧拉操作演示_三维CAD_董艳超_浙大
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    本视频由董艳超在浙江大学制作，详细展示了使用三维CAD软件进行欧拉操作的过程，适合工程设计和机械制造领域的学习者参考。 整个项目在VS2013环境下编译完成，并包括Solid.h、Face.h、Loop.h、HalfEdge.h、Edge.h以及Vertex.h头文件及其对应的.cpp源代码文件。Euler.cpp中实现了mvfs, kvfs, mev, kev, mef, kef, kemr, mekr, kfmrh和mfkrh等10个欧拉操作，还有一个semv操作未完全实现或测试。此外还包含Sweep（Extrusion）功能、三个输出函数print、Log和Log2（其中Log2是为了适应课程框架而设计的），以及生成Dong.brp文件的功能。项目中还包括基于基本元素构造MakeSolid函数来创建带一个通孔立方体、两个通孔立方体及带有倒角的立方体，使用单一基面进行扫掠操作以产生上述形状，并提供了生成简单四面体（墙角）的MakeSolid_shi功能。 另外，实现了一个任意基础平面和Extrusion向量由input.txt文件读取的Base_Arbitrary_Face_Sweep函数。在Main.cpp中实现了OpenGL渲染框架，该框架能够随机为三维实体各表面分配颜色，并允许用户通过方向键、翻页键调整观察角度或使用鼠标右击菜单来设置深度测试和背面剔除效果。 项目默认只有一个solid对象，并未实现多个solid集合的功能。部分欧拉操作如semv, kef尚未经过严格的测试验证。
     
  • 刘艳老师指导的科院数字信号处理上机作业解析
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    本课程由刘艳老师主讲，专注于解析和讲解科技大学《数字信号处理》课程中的上机实验部分，旨在帮助学生深入理解和掌握相关理论知识与实践技能。 科院刘艳老师数字信号处理上机作业解析 涉及卡尔曼滤波、维纳滤波、自适应滤波以及谱估计的基本代码 有注释 有解有图
     
  • 基于MATLAB的粗大误差剔除与数据插值函数
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    本文章介绍了一种使用MATLAB编写的算法，该算法能够有效识别并排除含有粗大误差的数据点，并进行准确的数据插值。通过提供实用的函数工具，本文为数据分析和处理提供了新的思路和技术支持。 一个MATLAB的m函数，封装了去除粗大误差并插值的功能。
     
  • 误差分析与数据处理（哈尔滨工业大学课件）
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    《误差分析与数据处理》是由哈尔滨工业大学编写的课程资料，主要涵盖了实验测量中的误差理论、数据分析方法及其应用技巧等内容。 误差理论与数据处理是哈尔滨工业大学的一门课程课件内容。
     
  • 高级数值计算——清华大学 沈艳教授
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    沈艳教授是清华大学的一名杰出学者，在高级数值计算领域有深厚的研究背景和丰富的教学经验。她致力于将理论与实践相结合，培养了众多优秀人才。 高等数值计算课程由清华大学的沈艳教授讲授，相关的课后习题解答可以参考《数值计算方法》（作者：李庆扬等人）。
     
  • 《数据库原理与应用》（作者：孟凡荣 闫秋艳）课后习题答案一
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    本书为《数据库原理与应用》教材配套的学习辅助资料，包含课程中重要概念解析及各章节课后习题详细解答，旨在帮助学生加深理解、巩固知识。 第一章1.1 名词解释 数据库 (DB)：存储和管理数据的集合。 数据库系统 (DBS)：由硬件、软件及人员组成的用于创建、维护和访问数据库的整体解决方案。 数据库管理系统（DBMS）：一种软件，它提供了一组工具来定义、建立、操作与维护一个或多个相关联的数据文件，并为应用程序提供了对这些数据的操作接口。 实体：现实世界中存在的独立对象，在数据库中通常对应于表中的记录或者行； 实体集：同类实体的集合。 属性：描述实体特征的信息项，例如员工的名字和年龄等信息在数据库术语里就是“属性”。 关键字（或称键）：用于唯一标识一个实体实例的数据项。例如在一个学生信息系统中，“学号”可以作为每个学生的唯一的识别码； 数据模型：是现实世界概念的抽象表示方式。 概念数据模型：从用户角度描述系统功能，不依赖于特定数据库管理系统。 关系模型：一种基于数学理论的关系代数和集合论来组织、存储并处理数据的数据模型。它以表格的形式存储数据，并通过定义表之间的关系来进行查询操作； 模式（Schema）: 数据库中全局逻辑结构的描述，它是所有用户的公共视图； 外模式（External Schema 或者View）：数据库用户能够看到和使用的局部逻辑结构。 内模式（Internal schema或者Physical schema）：数据在物理存储设备上的实际布局方式。 数据独立性：是指应用程序与底层的数据组织形式之间的相对独立关系，包括逻辑独立性和物理独立性。当对一个系统进行修改时不会影响到另一个系统的性能或正常运行的能力； 逻辑数据独立性: 用户视图（外模式）的改变不影响数据库内模式(存储结构)； 以上是第一章1.1节中需要掌握的一些基本概念和术语，通过理解这些内容可以为后续章节的学习打下坚实的基础。