一种卫星信号载波频率精确估计算法
用频率估计概率教案
利用频率估计概率》教案1 第一课时 ★新课标要求知识与技能： 1．当事件的试验结果不是有限个或结果发生的可能性不相等时，要用频率来估计概率． 2．通过试验，理解当试验次数较大时试验频率稳定于理论概率，进一步发展概率观念．过程与方法： 通过试验及分析试验结果、收集数据、处理数据、得出结论的试验过程，体会频率与概率的联系 与区别，发展学生根据频率的集中趋势估计概率的能力． 情感态度与价值观： 1．通过具体情境使学生体会到概率是描述不确定事件规律的有效数学模型，在解决问题中学会用数学的思维方式思考生活中的实际问题的习惯． 2．在活动中进一步发展合作交流的意识和能力． 教学重点：理解当试验次数较大时，试验频率稳定于理论概率．教学难点：对概率的理解． 设计教学程序： 一、问题情境： 教师提出问题：周末市体育场有一场精彩的篮球比赛，老师手中只有一张球票，小强与小明都 是班里的篮球迷，两人都想去．我很为难，真不知该把球给谁．请大家帮我想个办法来决定把球票 给谁． 学生：抓阄、抽签、猜拳、投硬币，…… 教师对同学的较好想法予以肯定．（学生肯定有许多较好的想法，在众多方法中推举出大家较认 可的方法．如抓阄、投硬币） 追问，为什么要用抓阄、投硬币的方法呢由学生讨论：这样做公平．能保证小强与小明得到球票 的可能性一样大．在学生讨论发言后，教师评价归纳． 用抛掷硬币的方法分配球票是个随机事件，尽管事先不能确定“正面朝上” 还上“反面朝 上”，但同学们很容易感觉到或猜到这两个随机事件发生的可能性是一样的，各占一半，所以小强、小 明得到球票的可能性一样大． 质疑：那么，这种直觉是否真的是正确的呢引导学生以投掷壹元硬币为例，不妨动手做投掷硬币 的试验来验证一下．说明：现实中不确定现象是大量存在的，新课标指出：“学生数学学习内容应当 是现实的、有意义、富有挑战的” ，设置实际生活问题情境贴近学生的生活实际，很容易激发学生的 学习热情，教师应对此予以肯定，并鼓励学生积极思考，为课堂教学营造民主和谐的气氛，也为下 一步引导学生开展探索交流活动打下基础． 二、合作游戏： 1．教师布置试验任务． （1）明确规则． 把全班分成10 组，每组中有一名学生投掷硬币，另一名同学作记录，其余同学观察试验必须在 同样条件下进行． （2）明确任务，每组掷币50 次，以实事求是的态度，认真统计“正面朝上”的频数及“正面朝 上”的频率，整理试验的数据,并记录下来． 2．教师巡视学生分组试验情况． （1）观察学生在探究活动中，是否积极参与试验活动、是否愿意交流等，关注学生是否积极思考、勇于克服困难. （2）要求真实记录试验情况?对于合作学习中有可能产生的纪律问题予以调控. 3 ?各组汇报实验结果. 由于试验次数较少，所以有可能有些组试验获得的“正面朝上”的频率与先前的猜想有出入.
算法的效率讲解
专题二算法的效率 评价一个算法的效率主要是考察算法执行时间的情况。可以在相同的规模下，根据执行时间的长短来评价一个算法的优劣。一个算法的好坏对计算机的效能影响有多大呢？我们来做这样一个比较，假设有两台计算机分别是计算机A和计算机B，计算机A的运算处理速度比计算机B大约快50倍。以求解“百钱买百鸡”（“鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一。百钱买百鸡。问鸡翁、母、雏各几何？”）为例子，设鸡翁为x只，鸡母为y只，鸡雏为z只。算法A：把公鸡、母鸡、小鸡的枚举范围都是1～100；算法B：经粗略计算公鸡的枚举范围为1～20，母鸡的枚举范围为1～33，而小鸡的枚举范围应是100－x－y。在计算机A上运行算法A程序，在计算机B上运行算法B程序，两台计算机谁先把结果运算出来呢？ 算法A的程序代码如下： For x = 1 To 100 For y = 1 To 100 For z = 1 To 100 If (x+y+z=100) And (5* x + 3 * y + z/3 = 100) Then List1.AddItem Str(x) + " " + Str(y) + " " + Str(z) End If Next z Next y Next x 算法B程序代码如下： For x = 1 To 20 For y = 1 To 33 Z=100-x-y If 5* x +3* y + z/3 = 100 Then List1.AddItem Str(x) + " " + Str(y) + " " + Str(z) End If Next y Next x 运算结果是计算机B先把结果运算出来。为什么会这样呢？我们来分析一下，算法A 需要执行100×100×100=1000000次内循环，而算法B只需要执行20×33=660次内循环，虽然计算机A比计算机B快50多倍，但还是计算机B先求得计算结果。 一个好的算法可以算得更快。什么样的算法是好算法呢？通常从时间复杂度和空间复杂度两方面来评价，在这里我们主要讨论时间复杂度。通常我们把算法的基本操作执行的次数作为算法的时间量度T(n)=O(f(n))，表示随着规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称时间复杂度，估算时按该算法对各种输入情况的平均值来考虑。在最坏情况下的复杂度和平均情况下的复杂度是评估算法两种衡量标准。 在排序算法中，我们学习了冒泡排序和交换排序，这两种算法的效率如何呢？下面我们来进行讨论。算法的基本操作主要是比较语句和交换两个变量值的赋值语句。冒泡排序（bubble sort）是在一列数据中把较小的数据逐次向上推移的一种技术，它和气泡从水中往上冒的情况有些类似，它把待排序的n个元素的数组看成是垂直堆放的一列数据，从最下面的一个元素起，自下而上地比较相邻两个元素中的数据，将较小的数据换到上面的一个元素中。当第一遍加工完成时，最小的数据已经上升为第一个元素的数据。然后对余下的n-1
正弦信号发生器(幅值频率可调)
学号：2011013732 西北农林科技大学 电子技术课程设计报告 题目：正弦信号发生器(幅值频率可调) 学院(系)：机械与电子工程学院 专业年级： 学生姓名： 指导教师： 完成日期： 2013年7月3日
目录 1. 设计的任务与要求............................................................. - 2 - 1.1 课题要求................................................................ - 2 - 1.2具体要求................................................................. - 2 - 1.3课题摘要：............................................................... - 2 - 1.4设计步骤：............................................................... - 2 - 2. 设计方案确定................................................................. - 3 - 3. 硬件电路设计................................................................. - 4 - 3.1整体电路框图............................................................. - 4 - 3.2 主要元器件介绍.......................................................... - 4 - 3.2.1 NE555芯片......................................................... - 4 - 3.2.2 555定时器接成多谐振荡器.......................................... - 6 - 3.2.3 NE5532P芯片....................................................... - 6 - 3.3 整体电路设计............................................................ - 7 - 3.4分立电路的设计及元件参数的选取及计算..................................... - 8 - 3.4.1 555多谐振荡电路.................................................. - 8 - 3.4.2带通滤波电路....................................................... - 8 - 3.4.3反向比例运算放大器................................................. - 9 - 4.调试与仿真................................................................... - 10 - 4.1使用的主要仪器和仪表.................................................... - 10 - 4.2分立电路的仿真（仿真图、操作的步骤、方法和结果）........................ - 10 - 4.2.1 仿真图........................................................... - 10 - 4.2.2仿真结果.......................................................... - 10 - 4.3调试电路的方法和技巧：.................................................. - 12 - 5. 总结........................................................................ - 13 - 6. 参考文献.................................................................... - 15 - 附录一......................................................................... - 16 - 1.元器件清单............................................................... - 16 - 2.电路原理图............................................................... - 17 - 3.PCB封装图................................................................ - 18 - 4.3D效果图................................................................. - 21 -
迭代法正弦信号频率估计
频率估计的相位加权平均算法及其迭代方法 在信号处理领域，估计复高斯白噪声环境中的单频复正弦信号的频率是一个十分重要的问题，其应用十分广泛。如在系统频率同步时，利用导频进行频偏估计等。 根据最大似然（ML ）准则，解决该问题的最优方法是搜索周期图的谱峰位置，但是，即使采用FFT 快速算法，这种最大似然估计方法仍然具有非常大的运算量。因此，在文献[12]-[16]中提出了一些运算量相对较低的简化算法。要评价这些简化算法的估计性能，信噪比门限是一个重要的指标。某一算法的信噪比门限指的是该算法估计结果的均方误差开始离开CRB （Cramer-Rao bound ）时的信噪比值。 文献[12]-[16]提出的方法中，WPA 方法[12]具有最低的运算量，但是其存在信噪比门限随所估计的复正弦信号频率的增大而升高的问题。为了克服这个问题，文献[16]提出了WNLP 方法，该方法可使得信噪比门限在整个[,)ππ-的估计范围内保持不变，但WNLP 方法的信噪比门限较高，当所估计的复正弦信号频率较低时，WNLP 方法的信噪比门限将高于WPA 方法。因此，本文提出了一种基于WPA 方法的迭代方法。该迭代方法不仅能在整个[,)ππ-的估计范围内保持其信噪比门限不变，而且其信噪比门限远低于WNLP 方法的信噪比门限。 .1 相位加权平均法 叠加复高斯白噪声的复正弦信号为: ()()0j n n s n Ae z ωθ+=+ 式中,0,1,2,,1n N =- 。 采样时刻序列表示采样周期的整数倍。主要关心的参量是频率0ω。n z 表示测量噪声。 记加权系数为：
22312212n N n N p N N ??????--?? ?????????=-?????????????? 。 频率的估计为: 11n n n n n x x x x ++=∠-∠=∠ ， 2 010N n n n t p x x ?-+==∠∑ 。 式中2 01N n t p -==∑；0?是无偏估计。其中n 为相邻2点的相位差。Kay 提出的频率估 计算法在高信噪比下达到CR 门限。 在较高信噪比SNR > 6dB 时,估计误差可以达到CRB. Kay 方法理论上可以计算的频率范围为(),ππ-,其主要缺点是低信噪比情况下性能较差, 其门限信噪比还会随着待估频率的增大而增大. Kim 等人在Kay 方法的基础上, 针对Kay 方法的高信噪比门限问题,提出了前置矩形滤波器的思路，通过这一预处理, 极大地改善了信噪比门限这一问题,且只增加了少量的计算量, 然而Kim 方法的不足在于其频率估计范围极大地减小. 当前置滤波器为长度为M 的矩形滤波器时, 频率估计器可以获得()1010log M 的增益,但是其频率估计范围仅为(),M M ππ-,这种方法是以减小频率估计范围为代价来达到使频率估计方法适应于低信噪比情况。 另一方面,从最大谱峰搜索这一思路出发FITZ 首先推导出一种快速测频方法,如下式， ()()() (){} 016arg 121J N m m N n R m J J ω=≈-++∑
(完整版)用频率估计概率讲解
10.1《用频率估计概率》导学提纲 一、情境切入———激活思维现涟漪 我们在七年级时曾用掷硬币的方法决定小明和小丽谁去看周末的电影：任意掷一枚均匀的硬币，如果正面朝上，小丽去；如果反面朝上，小明去． 1、这样决定对双方公平吗？ 2、如果是连续掷两次均匀的硬币，会出现几种等可能的结果，出现“一正一反”的概率为多少呢？ 二、学海导航———提纲挈领把方向 1、学会根据问题的特点，用统计来估计事件发生的概率，培养分析问题，解决问题的能力。 2、通过对问题的分析，理解用频率来估计概率的方法，渗透转化和估算的思想方法。 3、通过对试际问题的分析，培养使用数学的良好意识，激发学习兴趣，体验数学的应用价值。 三、完全解读———品尝知识享盛宴 （一）试验探究： 准备两枚质地均匀、大小相同的硬币，做下面的掷币试验： 1、抛掷其中一枚硬币，落定后，正面朝上的概率是多少？你是怎样求出来的？ 2、连续抛掷两枚硬币，落定后，可能出现几种不同的结果？你认为这几种结果出现的可能性相同吗？ 3、连续抛掷两枚硬币，称为一次试验，如果做100次试验，猜一猜各种结果可能分别出现多少次？如果做200次试验呢？ （二）合作探究 1、每两名同学一组，由一名同学连续抛掷两枚硬币，做50次试验，另一
名同许分别记录落地后各种结果出现的次数，然后二人交换，再进行试验，分别统计100次试验中各种结果发生的频数与频率，将数据填入下表中： 2、将两个小组的试验次数分别相加，相当于做了多少次试验？分别统计三种结果发生的频数与频率，然后填写在下表中。 3、将全班所有小组的试验次数分别相加，这相当于做了多少次试验？请统计“两枚硬币正面均朝上”发生的频数与频率，分别汇总4个小组、6个小组、8个小组......的试验结果,然后填写在下表中 “两枚硬币正面均朝上”试验结果 【温馨提示】： 试验时要避免走两个极端既不能为了追求精确的概率而把试验的次数无限的增多,也不能为了图简单而使试验次数很少。由于众多微小因素的影响，每次测得的结果虽不尽相同，但大量重复试验所得的结果却能反应客观规律。 4、利用上表，根据“两枚硬币正面均朝上”出现的频率，绘制折线统计图。
搜索算法效率比较
数据结构课程设计报告 搜索算法效率比较的设计 专业 计算机科学与技术 学生姓名 Xxxxx 班级 Xxxx 学 号 Xxxx 指导教师 Xxx 完成日期 2016年6月16日
目录 1.设计题目 (3) 2.设计目的及要求 (3) 2.1．目的 (3) 2.2．要求 (3) 3.设计内容 (3) 4.设计分析 (4) 4.1.空间复杂度 (5) 4.2非递归线性搜索设计 (5) 4.3递归线性搜索 (5) 4.4二叉搜索设计 (6) 5.设计实践 (7) 5.1非递归线性搜索模块设计 (7) 5.2递归线性搜索模块设计 (7) 5.３二叉搜索模块设计 (7) 5.4.主程序模块设计 (8) 6测试方法 (10) 7.程序运行效果 (11) 8.设计心得 (12)
搜索算法效率比较的设计 1.设计题目 给定一个已排序的由N个整数组成的数列{0,1,2,3,……,N-1}，在该队列中查找指定整数，并观察不同算法的运行时间。考虑两类算法：一个是线性搜索，从某个方向依次扫描数列中各个元素；另一个是二叉搜索法。要完成的任务是：分别用递归和非递归实现线性搜索；分析最坏情况下，两个线性搜索算法和二叉搜索算法的复杂度；测量并比较这三个方法在N=100，500，1000，2000,4000,6000,8000，10000时的性能。 2.设计目的及要求 2.1．目的 （1）需要同学达到熟练掌握C语言的基本知识和技能； （2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法； （3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的程序设计问题；2.2．要求 学生必须仔细阅读数据结构，认真主动完成课设的要求，有问题及时主动通过各种方式与教师联系沟通；要发挥自主学习的能力，充分利用时间，安排好课设的时间计划，并在课设过程中不断检测自己计划完成情况；独立思考，课程设计中各任务的设计和调试哦要求独立完成，遇到问题可以讨论，可以通过同学间相互讨论而解决。 3.设计内容 任何程序基本上都是要用特定的算法来实现的。算法性能的好坏，直接决定了所实现程序性能的优劣。此次对有关算法设计的基本知识作了简单的介绍。针对静态查找问题，以搜索算法的不同实现，并对非递归线性搜索算法、递归线性搜索算法和二叉搜索算法这三种方法进行了比较和分析。 算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单指令的集合。解决一个问题，可能存在一种以上的算法，当这些算法都能正确解决问题时，算法需要的资源量将成为衡量算法优良度的重要度量，列如算法所需的时间、空间等。算法是对问题求解过程的一种描述，是为解决一个问题或一类问题给出的一个正确的，有限长的操作序列。 由于查找一个数的过程，无论运用哪种算法对于电脑来说速度都是非常快的，都爱1ms之内，无法用计时函数测试出来。所以为了能够直观准确地表示出各个算法间的差异，此程序用了循环查找的方法，具体的思想是：先随机生成3000
利用Matlab绘制正弦信号的频谱图并做相关分析
利用Mａtlａb绘制正弦信号的频谱图并做相关分析
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利用Ｍａtlａb绘制正弦信号的频谱图并做相关分析 一、作业要求: 1、信号可变(信号的赋值、相位、频率可变）； 2、采样频率fs可变; 3、加各种不同的窗函数并分析其影响； 4、频谱校正; 5、频谱细化。 二、采用matｌａb编写如下程序: ｃｌear; cｌｆ； fs=１00;N=1024; ％采样频率和数据点数 A＝２０;B＝30；C=0.38; n=0:N-1；t=ｎ/fs; ％时间序列 ｘ=A*ｓｉn(２*ｐｉ*B＊t＋C); %信号 ｙ=fft(x,N); %对信号进行傅里叶变换 yｙ＝aｂｓ（y); ％求得傅里叶变换后的振幅 yy=yy*2／Ｎ; %幅值处理 f=n＊fｓ/Ｎ; %频率序列 subpｌot(3,3,1）,plot(f,ｙy)；%绘出随频率变化的振幅 ｘlabel('频率/\ｉｔHｚ'）； yｌａbel（'振幅'); ｔitle('图１:fｓ=1０0，N=102４'）; ｇｒiｄon; %两种信号叠加， x=A*siｎ(2*ｐi*Ｂ*t+C)+２*A*sin(２*pi＊1.5*Ｂ*t＋２.5*C); %信号 ｙ=fｆt(ｘ，N); %对信号进行傅里叶变换 yy=ａbｓ（y）;%求得傅里叶变换后的振幅 yy＝yy*２/N; %幅值处理 f=n*ｆｓ／Ｎ; %频率序列 ｓuｂｐlot（3,３，2)，plot(f，ｙｙ);%绘出随频率变化的振幅 xｌａbｅl(＇频率/＼itHｚ'）； ylａbｅl(＇振幅')； title('图2：fs=100，N=102４,两种信号叠加＇); ｇrｉｄon； %加噪声之后的图像 ｘ＝A*sin(2*ｐi*B*ｔ+C)＋28*randn(size(t)); ｙ=fft（x,N）; yy=abs(y); ｙｙ＝yｙ*2/N;%幅值处理 suｂplｏｔ(3,3,３)，plｏt(ｆ(１：Ｎ/2.5６),ｙy(1:Ｎ/2.56)); xlabel（＇频率/＼iｔHz＇); ｙlabel('振幅＇); title('图3：ｆｓ＝1０0,N=1０24混入噪声'）；
25.3用频率估计概率(教案)
25.3用频率估计概率 教学目标 【知识与技能】 理解每次试验可能的结果不是有限个，或各种可能结果发生的可能性不相等时，利用统计频率的方法估计概率. 【过程与方法】 经历利用频率估计概率的学习，使学生明白在同样条件下，大量重复试验时，根据一个随机事件发生的频率所逐渐稳定到的常数，可以估计这个事件发生的概率? 【情感态度】 通过研究如何用统计频率求一些现实生活中的概率问题，培养使用数学的良好意识，激发学习兴趣，体验数学的应用价值. 【教学重点】 对利用频率估计概率的理解和应用. 【教学难点】 利用频率估计概率的理解. 教学过程 一、情境导入，初步认识 问题1400个同学中，一定有2个同学的生日相同（可以不同年）吗？那么300个同学中一定有2个同学的生日相同吗？ 有人说：“50个同学中，就很可能有2个同学的生日相同这话正确吗？调查全班同学，看看有无2个同学的生日相同. 问题2要想知道一个鱼缸里有12条鱼，只要数一数就可以了.但要估计一个鱼塘里有多少条鱼，该怎么办呢？ 【教学说明】在前面我们学习了能列举所有可能的结果，并且每种结果的可能性相等的随机事件的概率的求法?那么这里的两个问题情境中，很容易让学生想到这些事件的结果不容易完全列举出来，而且每种结果出现的可能性也不一定是相同的.从而引发学生的求知欲，对于这类事件的概率该怎样求解呢，引入课题.
二、思考探究，获取新知 1.利用频率估计概率 试验：把全班同学分成10组，每组同学掷一枚硬币50次，整理同学们获得的试验数据，并记录在下表中： 填表方法：第1组的数据填在第1行；第1,2组的数据之和填在第2行，…, 10个组的数据之和填在第10行. 如果在抛掷n次硬币时，出现m次“正面向上”，则随机事件“正面向上” 出现的频率为m/n. 【教学说明】分组是为了减少劳动强度加快试验速度，当然如果条件允许， 组数分得越多，获得的数据就会越多，就更容易观察出规律.让学生再次经历数据的收集，整理描述与分析的过程，进一步发展学生的统计意识，发现数据中隐藏的规律. 请同学们根据试验所得数据想一想：“正面向上”的频率有什么规律？历史 上，有些人曾做过成千上万次抛掷硬币的试验，试验结果如下：
如何用频率来估计概率
如何用频率来估计概率 在苏科版初中数学课本里所学习的概率计算问题有 以下类型：第一类是可以列举有限个等可能发生的结果的概率计算问题（一步试验直接列举，两步以上的试验可以借助树状图或表格列举），比如掷一枚均匀硬币的试验；第二类 是用试验或者模拟试验的数据计算频率，并用频率估计概率的概率计算问题，比如掷图钉的试验。在八年级的数学学习中概率的计算，主要是第二类题型，我们知道频率是研究概率的基础，所以利用频率估计概率的试题频频出现在各地的中考试卷中，下面以中考题为例，来剖析这一类题型的解法。 一、填空题中的用频率估计概率 例1.在课外活动中，小明同学在相同的条件下做了某种作物种子发芽的实验，结果如下表所示： 由此估计这种作物种子发芽率约为（精确到0.01）. 解：由公式种子的发芽率= 可求出种子的发芽率为0.939，因为精确到0.001故答案为0.94. 点评：本题考察了百分率问题（1）种子的发芽率= ；（2）注意括号的中的要求为精确到0.01 例2.有一箱规格相同的红、黄两种颜色的小塑料球共1000个.为了估计这两种颜色的球各有多少个，小明将箱子
里面的球搅匀后从中随机摸出一个球记下颜色，再把它放回箱子中，多次重复上述过程后，发现摸到红球的频率约为0.6，据此可以估计红球的个数约为. 解：解：∵摸到红球的频率约为0.6，∴红球所占的百分比是60%.∴1000×60%=600. 故答案为：600. 点评：本题考查用频率估计概率，因为多次重复上述过程后，发现摸到红球的频率约为0.6，所以红球所占的百分比也就是60%，根据总数可求出红球个数. 二、选择题中的用频率估计概率 例3.“六?一”儿童节，某玩具超市设立了一个如图所示的可以自由转动的转盘，开展有奖购买活动.顾客购买玩具就能获得一次转动转盘的机会，当转盘停止时，指针落在哪一区域就可以获得相应奖品.下表是该活动的一组统计数据：下列说法不正确的是（） A.当n很大时，估计指针落在“铅笔”区域的频率大约是0.70 B.假如你去转动转盘一次，获得铅笔的概率大约是0.70 C.如果转动转盘2000次，指针落在“文具盒”区域的次数大约有600次 D.转动转盘10次，一定有3次获得文具盒 解：由表中提供的信息可知，只有“转动转盘10次，
比较算法的效率
比较两对算法的效率 考虑问题1：已知不重复且已经按从小到大排好的m个整数的数组A[1..m]（为简单起见。还设m=2 k，k是一个确定的非负整数）。对于给定的整数c，要求寻找一个下标i，使得A[i]=c；若找不到，则返回一个0。 问题1的一个简单的算法是：从头到尾扫描数组A。照此，或者扫到A的第i个分量，经检测满足A[i]=c；或者扫到A的最后一个分量，经检测仍不满足A[i]=c。我们用一个函数Search来表达这个算法： Function Search (c:integer):integer; Var J:integer; Begin J:=1; {初始化} {在还没有到达A的最后一个分量且等于c的分量还没有找到时， 查找下一个分量并且进行检测} While (A[i]
中考数学真题解析频率估计概率方法来求概率(含答案)
(2012年1月最新最细）2011全国中考真题解析120考点汇编 频率估计概率的方法来求概率 一、选择题 1. （2011?南充，12，3分）某灯具厂从1万件同批次产品中随机抽取了100件进行质检，发现其中有5件不合格，估计该厂这一万件产品中不合格品约为件． 考点：用样本估计总体。 分析：首先可以求出样本的不合格率，然后利用样本估计总体的思想即可求出这一万件产品中不合格品约为多少件． 解答：解：∵某灯具厂从1万件同批次产品中随机抽取了100件进行质检，发现其中有5件不合格， ∴不合格率为：5÷100=5%， ∴估计该厂这一万件产品中不合格品为10000×5%=500件． 故答案为：500． 点评：此题主要考查了利用样本估计总体的思想，解题时首先求出样本的不合格率，然后利用样本估计总体的思想即可解决问题． 二、填空题 1. （2011江苏淮安，16，3分）有一箱规格相同的红、黄两种颜色的小塑料球共1000个. 为了估计这两种颜色的球各有多少个，小明将箱子里面的球搅匀后从中随机摸出一个球记下颜色，再把它放回箱子中，多次重复上述过程后，发现摸到红球的频率约为0.6，据此可以估计红球的个数约为 . 考点：利用频率估计概率。 专题：应用题。 分析：因为多次重复上述过程后，发现摸到红球的频率约为0.6，所以红球所占的百分比也就是60%，根据总数可求出红球个数．
解答：解：∵摸到红球的频率约为0.6，∴红球所占的百分比是60%．∴1000×60%=600．故答案为：600． 点评：本题考查用频率估计概率，因为摸到红球的频率约为0.6，红球所占的百分比是60%，从而可求出解． 3. （2011湖北黄石，12,3分）为响应“红歌唱响中国”活动，某乡镇举行了一场“红歌”歌咏比赛．组委会现定：任问一名参赛选手的成绩x满足：60≤x＜100，赛后整理所有参赛选手的成绩如表（一） 表（一） 根据表（一）提供的信息n= 0.3 ． 考点：频数（率）分布表。 专题：计算题；图表型。 分析：根据60≤x＜70，可知其分数段内的频数为30，频率为0.15，可求出总人数，然后
《用频率估计概率》练习1(有答案)
2.3 用频率估计概率 一、仔仔细细，记录自信 1．公路上行驶的一辆汽车车牌为偶数的频率约是（）A．50% B．100% C．由各车所在单位或个人定D．无法确定 2．实验的总次数、频数及频率三者的关系是（）A．频数越大，频率越大 B．频数与总次数成正比 C．总次数一定时，频数越大，频率可达到很大 D．频数一定时，频率与总次数成反比 3．在一副（54张）扑克牌中，摸到“A”的频率是（） A．1 4 B． 2 27 C． 1 13 D．无法估计 4．在做针尖落地的实验中，正确的是（） A．甲做了4000次，得出针尖触地的机会约为46%，于是他断定在做第4001次时，针尖肯定不会触地 B．乙认为一次一次做，速度太慢，他拿来了大把材料、形状及大小都完全一样的图钉，随意朝上轻轻抛出，然后统计针尖触地的次数，这样大大提高了速度C．老师安排每位同学回家做实验，图钉自由选取 D．老师安排同学回家做实验，图钉统一发（完全一样的图钉）．同学交来的结果，老师挑选他满意的进行统计，他不满意的就不要 二、认认真真，书写快乐 5．通过实验的方法用频率估计概率的大小，必须要求实验是在的条件下进行． 6．某灯泡厂在一次质量检查中，从2 000个灯泡中随机抽查了100个，其中有10个不合格，则出现不合格灯泡的频率是，在这2 000个灯泡中，估计有个为不合格产品． 7．在红桃A至红桃K这13张扑克牌中，每次抽出一张，然后放回洗牌再抽，研究恰好抽到的数字小于5的牌的概率，若用计算机模拟实验，则要在的范围中产生随机数，若产生的随机数是，则代表“出现小于5”，否则
就不是． 8．抛一枚均匀的硬币100次，若出现正面的次数为45次，那么出现正面的频率是． 三、平心静气，展示智慧 9．一个口袋中有10个红球和若干个白球，请通过以下实验估计口袋中白球的个数：从口袋中随机摸出一球，记下其颜色，再把它放回口袋中，不断重复上述过程．实验中总共摸了200次，其中有50次摸到红球． 10．如图，某商场设立了一个可以自由转动的转盘，并规定：顾客购物10元以上就能获得一次转动转盘的机会，当转盘停止时，指针落在哪一区域就可以获得相应的奖品．下表是活动进行中的一组统计数据： （1）计算并完成表格： 转动转盘的次数n100 150 200 500 800 1 1000 落在“铅笔”的次数m68 111 136 345 564 701 落在“铅笔”的频率 m n （2）请估计，当n很大时，频率将会接近多少？ （3）假如你去转动转盘一次，你获的铅笔的概率是多少？
几种字符串哈希HASH算法的性能比较
几种字符串哈希HASH算法的性能比较 2011年01月26日星期三 19:40 这不就是要找hash table的hash function吗？ 1 概述 链表查找的时间效率为O(N)，二分法为log2N，B+ Tree为log2N，但Hash链表查找的时间效率为O(1)。 设计高效算法往往需要使用Hash链表，常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的，Hash 链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响，然而Hash函数是Hash链表最核心的部分，本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串 Hash函数在执行效率、离散性、空间利用率等方面的性能问题。 2 经典字符串Hash函数介绍 作者阅读过大量经典软件原代码，下面分别介绍几个经典软件中出现的字符串Hash函数。 2.1 PHP中出现的字符串Hash函数 static unsigned long hashpjw(char *arKey, unsigned int nKeyLength) { unsigned long h = 0, g; char *arEnd=arKey+nKeyLength; while (arKey < arEnd) { h = (h << 4) + *arKey++; if ((g = (h & 0xF0000000))) { h = h ^ (g >> 24); h = h ^ g; } } return h; } 2.2 OpenSSL中出现的字符串Hash函数 unsigned long lh_strhash(char *str) { int i,l; unsigned long ret=0; unsigned short *s; if (str == NULL) return(0); l=(strlen(str)+1)/2; s=(unsigned short *)str; for (i=0; i ret^=(s[i]<<(i&0x0f)); return(ret);
MUSIC算法频率估计
采用MUSIC方法的白噪声频率检测仿真 本试验提供了一种使用MUSIC方法的白噪声中一个正弦信号和M 个正弦信号的特征分解频率估计的仿真试验，并讨论了虚假峰的成因并给出了实验证明。 问题描述 假定仿真的观测数据分别由 （1）单个正弦信号检测的情况 ()43 ()4()j n x n e u n ππ +=+ （2）多个正弦信号检测的情况 5()() ( )43 36 45 ()423()j n j n j n x n e e e u n ππ ππ ππ +++=+++ 产生，其中是一高斯白噪声，其均值为0，方差为1。用MUSIC 方法估计观测数据中正弦波的频率，并给出白噪声方差()u n 2u σ 与复正弦波的振幅A 的估计值。 多重信号分类的MUSIC 方法 实际应用中常常需要对空间中存在的多个信号源进行分解，以便跟踪或检测我们感兴趣的空间信号，抑制那些被认为是干扰的空间信号。对天线阵列接收的空间信号所进行的分析与处理称为阵列信号处理。而空间谱估计技术是在波束形成技术、零点技术和时域谱估计技术的基础上发展起来的一种技术。与频谱表示信号在各个频率上的能量分布相对应，空间谱则可解释为信号在空间各个方向上的能量分布，空间谱估计技术的目标是研究提高在处理带宽内空间信号角度的估计精度、角度分辨率和提高运算速度的各种算法。经过多年的发展，已经产生了大量性能优异的测向算法可资利用，典型的有MUSIC.ESPRIT、子空间拟合、多维MUSIC 等。 MUSIC 算法是基于特征结构分析的空间谱估计方法，是空间谱估计技术的典型代表。其测向原理是根据矩阵特征分解的理论，对阵列输出协方差矩阵进行特征分
含噪信号的频率估计算法研究
含噪信号的频率估计算法研究 对被噪声污染的正弦信号进行参数估计是一个十分重要的课题,广泛应用于雷达、声呐、通信、语音分析等领域中。频率作为正弦信号最重要的参数和最本质的特征,频率的估计一直是信号处理领域的一个经典课题。 频率估计方法可分为时域方法和频域方法,时域方法一般基于自相关或线性性质,频域方法则基于离散傅里叶变换。不同算法的性能差别主要体现在均方误差和偏差上。 此外,因实际情况的不同,算法的计算量、信噪比范围、采样长度也是常用指标。估计算法的性能理论界为克拉美罗下界(Cramer Rao Low Bound,CRLB),寻找能够逼近CRLB且计算量小的频率估计算法正是研究的难点。 因正弦信号的自相关函数能够抑制噪声干扰,并且保留原信号的频率信息。对实正弦信号,本文设计了两种基于信号自相关的实信号频率估计算法并进行理论分析。 仿真结果表明估计算法在短数据序列和中低信噪比(SNR)时能够达到CRLB 界。对复正弦信号,基于两步法的思想设计算法,即首先通过粗估计找出最大DFT 谱线,再设计算法进行细估计来精确估计频率。 本文利用傅里叶系数比值建立关于频率差的方程,将多种估计式统一到一个框架下,并得到复正弦频率估计器设计的一般准则。本文主要的研究内容如下:针对短序列实正弦信号估计精度较差的问题,提出基于方程求根的高阶自相关频率估计算法。 利用高阶自相关抑噪效果较好的特点,由自相关函数建立方程。求解方程得到频率估计值,并与对比算法比较计算复杂度。
接着利用泰勒展开式,推导算法的方差的理论表达式及其近似。理论表达式能够很好地符合仿真结果,但结构繁琐。 其近似式结构简单,并在数据序列较长情况下能够满足精度要求。该算法综合平衡了计算精度和计算量,仿真结果表明估计算法的精度优于对比算法,在短数据序列和中等信噪比(SNR)时能够达到CRLB界。 高阶自相关函数的抑噪效果更好,但是也存在高阶自相关系数利用不充分以及频率模糊的问题。本文提出基于高阶自相关及自相关递推结构的估计算法。 算法利用多个高阶自相关函数,结合切比雪夫多项式递推结构,构造出具有非零解的齐次线性方程组。通过方程变换,将实信号频率估计问题转化为一元多项式求根问题。 经过进一步推导,最终将其等价为一元n次非负多项式最小值问题。本文估计算法避免了高阶自相关算法常见的频率模糊问题,理论推导中同时给出算法等价形式。 仿真结果表明算法在估计精度上体现出优势,即使在数据序列较小和低信噪比(SNR)时也能够逼近CRLB界。最后,将该算法应用到声学释放器的实践仿真中与对比算法进行比较,并测试出频率估计所需最优数据长度。 基于二步法思想,构造出复信号频率细估计的算法的一般框架,并进行估计算法设计和分析。首先介绍了两步法的估计原理,解释了DFT最大谱线和真实谱峰之间的区别。 接着推导以DFT最大谱线为中心的傅里叶变换系数表达式,利用傅里叶系数的比值得到真实频率与DFT最大谱线之间差值?(即细估计)的方程表达结构。分别利用正弦的等价近似表达、三角变换等不同方法求解得到不同的解的表达,进
用频率估计概率试卷(含答案)
拓展训练2020年人教版九年级上册数学25.3用频率估计概率 基础闯关全练 1．（2018吉林长春期末）在一个不透明的口袋里，装有仅颜色不同的黑球、白球若干个，某小组做摸球试验：将球搅匀后从中随机摸出一个，记下颜色，再放回袋中，不断重复该试验，下表是试验中的数据，通过数据估计摸到白球的概率是( ) A．0.4 B．0.5 C．0.6 D．0.7 2．（2018广东深圳宝安期末）在一个不透明的盒子里装有红、黑两种颜色的球共60只，这些球除颜色外其余完全相同．为了估计红球和黑球的个数，七(4)班的数学学习小组做了摸球试验．他们将球搅匀后，从盒子里随机摸出一个球记下颜色，再把球放回盒子中，多次重复上述过程，得到下表巾的统计数据： (1)请估计：当摸球的次数凡足够大时，摸到红球的频率将会接近_________；（精确到0.1） (2)假如你去摸一次，则摸到红球的概率的估计值为_________； (3)试估算盒子里红球的个数为_______，黑球的个数为____． 3．（2018河南新乡长垣期末）用频率估计概率，可以发现，某种幼树在一定条件下移植成活的概率为0.9．下列说法正确的是( ) A．种植10棵幼树，结果一定是“有9棵幼树成活” B．种植100棵幼树，结果一定是“90棵幼树成活，10棵幼树不成活” C．种植10n棵幼树，恰好有“n棵幼树不成活” D．种植n棵幼树，当n越来越大时，种植成活幼树的频率会越来越稳定于0.9 能力提升全练 如图25 -3-1，正方形ABCD内，有一个内切圆．电脑可设计程序：在正方形内可随机产生 一系列点，当点数很多时，电脑自动统计正方形内的点数a，内的点数b（在正方形边上和圆上的点不在统计中），根据用频率估计概率的原理，可推得π的大小是( ) 图25-3-1 A. B. C. D. b a a b4 a b b a4
排序算法的效率比较,C语言
————————————————————————————————————————————————————————————————————共有三套系统。。对排序算法的效率比较。。———————————————————————————————————————————————————————————————————— 第一个 008#include