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统计信号分析与处理实验报告样板

统计信号分析与处理实验报告样板
统计信号分析与处理实验报告样板

机电学院通信工程系

实验报告

课程名称: 统计信号分析与处理实验名称: KL变换实验实验地点:指导老师: 侯强实验时间: 提交时间:

班级: 姓名:

图1引进新样本,分类前(样本为绿色)图2新样本分类后

从上图可以看出引进的新样本按照分界边界方程把它们分类,即把分类边界左边的归为鲈鱼类,把分类边界右边的归为鲑鱼类。

(其中绿色*为两类样本的均值)

从上图可以看出,判别边界是一条垂直于均值连线但不通过连线中点的直线,因此我们已按照要求把该图像画出。

arcgis栅格数据空间分析实验报告

实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理,掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量,分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值,生成中国陆地范围内的降水表面,并比较各种方法所得结果之间的差异,制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理:空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程,通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法(IDW)、 样条插值法(Spline)和克里格插值方法(Kriging)。 实验方法:分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据,分析其差异,并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap,加载降水数据,行政区划数据,城市数据,河流数据,并进行符号化, 对行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options,在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹

⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted,在input points 下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options,在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致,点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted,在input points下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜,点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted,在input points下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000

统计学实验报告

统计学数学实验报告 单因素方差分析 姓名 专业 学号

单因素方差分析 摘要统计学是关于数据的科学,它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的方法,统计研究的是来自各个领域的数据。单因素方差分析也是统计学分析的一种。单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。关键字单因素、方差、数据统计 方差分析(analysis of variance,ANOVA)就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。当方差分析中之涉及一个分类型自变量时称为单因素方差分析(one-way analysis of variance). 单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。例如要检验汽车市场销售汽车时汽车颜色对销售数据的影响,这里只涉及汽车颜色一个因素,因而属于单因素方差分析。 为了更好的理解单因素方差分析,下面举个例子来具体说明单因素方差所要解决的问题。从3个总体中各抽取容量不同的样本数据,结果如下表1所示。检验3个总体的均值之间是否有显著差异(α=0.01)P29210.1 样本1 样本2 样本3 158 153 169 148 142 158 161 156 180 154 149 169 如果要进行单因素方差分析时,就需要得到一些相关的数据结构,从而对那些数据结构进行分析,如下表2所示: 分析步骤 1.提出假设 与通常的统计推断问题一样,方差分析的任务也是先根据实际情况提出原假设H0与备择假设H1,然后寻找适当的检验统计量进行假设检验。本节将借用上面的实例来讨论单因素试验的方差分析问题。

数字信号处理实验报告

一、实验名称:基本信号的产生 二、实验目的:I 利用MATLAB 产生连续信号并作图 II 利用MATLAB 产生离散序列并作图 III 利用MATLAB 进行噪声处理 三、 实验内容: I 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图 ①X(t)=-2u(t-1),-1=0); plot(t,x); 图形如右: ② X(t)=-(e^-0.1t)*sin(2/3*t),0

-1.5-1 -0.5 0.5 1 1.5 2 II 利用MATLAB 产生下列离散序列并作图 ① X(t)=1,-5<=t<=5 else 0,-15<=t<=15 MATLAB 程序如下: k= -15: 15; x=[zeros(1,10),ones(1,11),zeros(1,10)]; stem(k,x) 图形如下: ② X(t)=0.9^k*(cos(0.25*pi*k)+sin(0.25*pi*p),-20

《数字信号处理》实验报告

数字信号处理》 实验报告 年级:2011 级班级:信通 4 班姓名:朱明贵学号: 111100443 老师:李娟 福州大学 2013 年11 月

实验一快速傅里叶变换(FFT)及其应用 一、实验目的 1. 在理论学习的基础上,通过本实验,加深对FFT的理解,熟悉MATLAB^的有关函数。 2. 熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。 3. 了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题,以便在实际中正确应用FFT。 4. 熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积和相关的方法。 二、实验类型 演示型 三、实验仪器 装有MATLA爵言的计算机 四、实验原理 在各种信号序列中,有限长序列信号处理占有很重要地位,对有限长序列,我们可以 使用离散Fouier变换(DFT)。这一变换不但可以很好的反映序列的频谱特性,而且易于用快速算法在计算机上实现,当序列x(n)的长度为N时,它的DFT定义为: JV-1 $生 反变换为: 如-器冃吋 科— 有限长序列的DFT是其Z变换在单位圆上的等距采样,或者说是序列Fourier变换的等 距采样,因此可以用于序列的谱分析。 FFT并不是与DFT不同的另一种变换,而是为了减少DFT运算次数的一种快速算法。它 是对变换式进行一次次分解,使其成为若干小点数的组合,从而减少运算量。常用的FFT 是以2为基数的,其长度A - o它的效率高,程序简单,使用非常方便,当要变换的 序列长度不等于2的整数次方时,为了使用以2为基数的FFT,可以用末位补零的方法,使其长度延长至2的整数次方。 (一)在运用DFT进行频谱分析的过程中可能的产生三种误差 1 .混叠 序列的频谱是被采样信号频谱的周期延拓,当采样速率不满足Nyquist定理时,就会 发生频谱混叠,使得采样后的信号序列频谱不能真实的反映原信号的频谱。避免混叠现象的 唯一方法是保证采样速率足够高,使频谱混叠现象不致出现,即在确定采样频率之前,必须

统计分析综合实验报告

统 计 分 析 综 合 实 验 报 告 专业:班级: 姓名:学号: 规定题目

一.问题提出及分析目的 (一)问题提出 夏春同学打算毕业后去上海创办一家属于自己的投资咨询服务公司,以便利用在学校里学到的经济学知识,去为广大的货币市场从业人员提供必要的投资指导。为了能顺利地实现自己的创业计划,他着手编辑了一份投资信息简报、分发给一些投资商,希望这些人能提供各方面的建议,进而了解投资商们感兴趣的东西。(二)分析目的 (1)、对货币市场的交易规模和收益情况进行描述分析。 (2)在95%的置信水平下,对整个货币市场的投资规模、每周收益率和每月收益率进行区间估计,并作出解释。 (3)对周收益率和月收益率进行比较。 (4)资产规模大小对收益率影响是否显著? 二.数据收集及录入

1.打开SPSS 应用程序,在“变量视图”编辑框中录入以下数据: 2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据:(因版面需要在此呈现前5行数据,后面27行按前5行方式录入) 三.数据分析 (一)描述性分析 1.在SPSS 中依次选取“分析”—“描述统计”—“描述”,将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框: 2.在描述性对话框中点击右侧“选项”,进入选项属性设置对话框,选中“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”、“峰度”、“偏度”、“变量列表”选项:

(二)区间估计 1.在SPSS中依次选取“分析”—“描述统计”—“探索过程”,将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框: 2. .在“探索”对话框中点击右侧“统计量”,进入统计量设置对话框,设置均值置信区间为95%: (三)周月收益率分析 1.在SPSS中依次选取“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”,将过去一周、一月的平均收益率选取转至右侧方框: 2. .在“配对样本T检验”对话框中点击右侧“选项”,进入选项属性设置对话框,设置置信区间为95%:

信号处理实验报告、

第一题 如何用计算机模拟一个随机事件,并估计随机事件发生的概率以计算圆周率π。 解: (一)蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率:让计算机每次随机生成两个0到1之间的数,看以这两个实数为横纵坐标的点是否在单位圆内。生成一系列随机点,统计单位圆内的点数与总点数,(圆面积和外切正方形面积之比为π:4),当随机点取得越多时,其结果越接近于圆周率。 代码: N=100000000; x=rand(N,1); y=rand(N,1); count=0; for i=1:N if (x(i)^2+y(i)^2<=1) count=count+1; end end PI=vpa(4*count/N,10) PI = 3.1420384

蒙特卡洛法实验结果与试验次数相关,试验次数增加,结果更接近理论值 (二)18世纪,法国数学家布丰和勒可莱尔提出的“投针问题”,记载于布丰1777年出版的著作中:“在平面上画有一组间距为d的平行线,将一根长度为l (l

数字信号处理期末综合实验报告

数字信号处理综合实验报告 实验题目:基于Matlab的语音信号去噪及仿真 专业名称: 学号: 姓名: 日期: 报告内容: 一、实验原理 1、去噪的原理 1.1 采样定理 在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中,最高频率fmax的2倍时,即:fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍;采样定理又称奈奎斯特定理。1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中,根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的

2倍 频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt),f(t1±2Δt),...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F,便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。这是时域采样定理的一种表述方式。 时域采样定理的另一种表述方式是:当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fM的采样值来确定,即采样点的重复频率f≥2fM。图为模拟信号和采样样本的示意图。 时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。对于时间上受限制的连续信号f(t)(即当│t│>T时,f(t)=0,这里T=T2-T1是信号的持续时间),若其频谱为F(ω),则可在频域上用一系列离散的采样值 (1-1) 采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔 (1-2) 。 1.2 采样频率 采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间,它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算

多元统计分析实验报告

实验一 一、实验目的及要求 对应分析是你也降维的思想以达到减化数据结构的目的,凤的研究广泛用于定义属性变量构成的列联表利用对应分析方法分析问卷中教育程度与网上购物支付方式之间的相互关系。 二、实验环境 SPSS 19.0 window 7系统 三、实验内容及实验步骤(实践内容、设计思想与实现步骤) 实验题目: 通过分析问卷数据,绘制如下的教育程度与网上购物支付方式的交叉表,运用对应分析方法研究教育程度与网上购物所选择的支付方式之间的相关性,及揭示不同人群网上购物的特征等问题。 设计思想:原假设:H1:χ2>χα2[(n?1)(p?1)] 实现步骤: 1.在变量视窗中录入3个变量,用edu表示【教育程度】,用fangshi表示【在网上购物时采用什么样的支付方式】,用pinshu表示【频数】;如图所示:

2.先对数据进行预处理。执行【数据】→【加权个案】命令,弹出【加权个案】对话框。选中【加权个案】按钮,把【频数】放入【频率变量】框中,点击【确定】按钮完成。 3.打开主窗口,选择菜单栏中的【分析】→【降维】→【对应分析】命令,弹出【对应分析】对话框。 4.将【教育程度】导入【行】,将【在网上购物时采用什么样的支付方式】导入【列】。 5. 单击【定义范围(D)】,打开【对应分析:定义行范围】对话框; 定义行变量分类全距最小值为1,最大值为4,单击【更新】;点击【继续】,返回【对应分析】对话框;同方法打开【对应分析:定义列范围】对话框; 定义列变量全距最小值为1,最大值为5,单击【更新】; 6. 单击【统计量】打开【对应分析:统计量】对话框;选择【行轮廓表】,【列轮廓表】;单击【继续】,返回【对应分析】对话框, 7.选择【绘制】→【对应分析:图】对话框,选择【散点图】中的【行点】、【列点】选择【线图】中的【已转换的行类别】、【已转换的列类别】,单击【继续】,返回【对应分析】对话框。 8.单击【确定】按钮,完成设置并执行列联表分析。 四、调试过程及实验结果(详细记录实验在调试过程中出现的问题及解决方法。记录实验的结果) SPSS实验结果及分析: 上表显示了在32155名被调查者中,大多数消费者在网上购物时选择第三方支付和网上银行支付,在网上购物的消费人群以大学本科生相对最多。

哈尔滨工程大学 语音信号处理实验报告

实 验 报 告 实验课程名称: 语音信号处理实验 姓名: 班级: 20120811 学号: 指导教师 张磊 实验教室 21B#293 实验时间 2015年4月12日 实验成绩 实验序号 实验名称 实验过程 实验结果 实验成绩 实验一 语音信号的端点检测 实验二 语音信号的特征提取 实验三 语音信号的基频提取

实验一 语音信号的端点检测 一、实验目的 1、掌握短时能量的求解方法 2、掌握短时平均过零率的求解方法 3、掌握利用短时平均过零率和短时能量等特征,对输入的语音信号进行端点检测。 二、实验设备 HP 计算机、Matlab 软件 三、实验原理 1、短时能量 语音信号的短时能量分析给出了反应这些幅度变化的一个合适的描述方法。对于信号)}({n x ,短时能量的定义如下: ∑ ∑∞ -∞ =∞ -∞ =*=-= -= m m n n h n x m n h m x m n w m x E )()()()()]()([222 2、短时平均过零率 短时平均过零率是指每帧内信号通过零值的次数。对于连续语音信号,可以 考察其时域波形通过时间轴的情况。对于离散信号,实质上就是信号采样点符号变化的次数。过零率在一定程度上可以反映出频率的信息。短时平均过零率的公式为: ∑∑-+=∞ -∞=--= ---=1)] 1(sgn[)](sgn[2 1 ) ()]1(sgn[)](sgn[21N n n m w w m n m x m x m n w m x m x Z 其中,sgn[.]是符号函数,即 ? ? ?<-≥=0)(10)(1 )](sgn[n x n x n x

中国矿业大学 空间数据结构上机实验报告

《空间数据结构基础》上机实验报告(2010级) 姓名 班级 学号 环境与测绘学院 1.顺序表的定义与应用(课本P85习题) 【实验目的】 熟练掌握顺序表的定义与应用,通过上机实践加深对顺序表概念的理解。 【实验内容】

设有两个整数类型的顺序表A(有m个元素)和B(有n个元素),其元素均从小到大排列。试编写一个函数,将这两个顺序表合并成一个顺序表C,要求C的元素也从小到大排列。【主要代码】 #include//定义在头文件“SeqList.h”中 #include const int defaultSize=100; template class SeqList{ protected: T *data;//存放数组 int maxSize;//最大可容纳表象的项数 int Last;//当前已存表象的项数 void reSize(int newSize);//改变data数组空间大小 public: SeqList(int sz=defaultSize); SeqList(SeqList& L); ~SeqList(){delete[]data;} int Size() const{return maxSize;} int Length()const{return Last+1;} int Search(T& x)const; int Locate(int i) const; T getData(int i) const; bool setData(int i,T& x) {if(i>0&&i<=Last+1) data[i-1]=x;} bool Insert(int i,T& x); bool Remove(int i,T& x); bool IsEmpty() {return (Last==-1)?true:false;} bool IsFull() {return(Last==maxSize-1)?true:false;} void input(); void output(); SeqList operator=(SeqList& L); friend void rank(SeqList& L); friend void hebing(SeqList& LA,SeqList& LB); }; //构造函数,通过指定参数sz定义数组的长度 template SeqList::SeqList(int sz){ if(sz>0){ maxSize=sz; Last=-1; data=new T[maxSize];

数字信号处理实验报告

语音信号的数字滤波 一、实验目的: 1、掌握使用FFT进行信号谱分析的方法 2、设计数字滤波器对指定的语音信号进行滤波处理 二、实验内容 设计数字滤波器滤除语音信号中的干扰(4 学时) 1、使用Matlab的fft函数对语音信号进行频谱分析,找出干扰信号的频谱; 2、设计数字滤波器滤除语音信号中的干扰分量,并进行播放对比。 三、实验原理 通过观察原语音信号的频谱,幅值特别大的地方即为噪声频谱分量,根据对称性,发现有四个频率的正弦波干扰,将它们分别滤掉即可。采用梳状滤波器,经过计算可知,梳状滤波器h[n]={1,A,1}的频响|H(w)|=|A+2cos(w)|,由需要滤掉的频率分量的频响w,即可得到A,进而得到滤波器的系统函数h[n]。而由于是在离散频域内进行滤波,所以令w=(2k*pi/N)即可。 对原信号和四次滤波后的信号分别进行FFT变换,可以得到它们的幅度相应。最后,将四次滤波后的声音信号输出。 四、matlab代码 clc;clear;close all; [audio_data,fs]=wavread('SunshineSquare.wav'); %读取未处理声音 sound(audio_data,fs); N = length(audio_data); K = 0:2/N:2*(N-1)/N; %K为频率采样点

%sound(audio_data,fs); %进行一次FFT变换 FFT_audio_data=fft(audio_data); mag_FFT_audio_data = abs(FFT_audio_data); %画图 figure(1) %原信号时域 subplot(2,1,1);plot(audio_data);grid; title('未滤波时原信号时域');xlabel('以1/fs为单位的时间');ylabel('采样值'); %FFT幅度相位 subplot(2,1,2);plot(K,mag_FFT_audio_data);grid; title('原信号幅度');xlabel('以pi为单位的频率');ylabel('幅度'); %构造h[n]={1,A,1}的梳状滤波器,计算A=2cosW,妻子W为要滤掉的频率%由原信号频谱可知要分四次滤波,滤掉频响中幅度大的频率分量 %第一次滤波 a = [1,0,0,0];%y[n]的系数 [temp,k]=max(FFT_audio_data); A1=-2*cos(2*pi*k/N); h1=[1,A1,1]; audio_data_h1 = filter(h1,a,audio_data); FFT_audio_data_h1=fft(audio_data_h1);

工程信号处理实验报告

( 2011-2012 学年 第二学期) 重庆理工大学研究生课程论文 课程论文题目: 《工程信号处理实验报告》 课程名称 工程信号处理实验 课程类别 □学位课 非学位课 任课教师 谢明 所在学院 汽车学院 学科专业 机械设计及理念 姓名 李文中 学 号 50110802313 提交日期 2012年4月12日

工程信号处理实验报告 姓名:李文中学号:50110802313 实验报告一 实验名称:数据信号采集及采样参数选定 1实验目的 1.1了解信号采集系统的组成,初步掌握信号采集系统的使用。 1.2加深对采样定理的理解,掌握采样参数的选择方法 1.3了解信号采集在工程信号处理中的实际应用,及注意事项。 2 实验原理 2.1 模数转换及其控制 对模拟信号进行采集,就是将模拟信号转换为数字信号,即模/数(A/D)转换,然后送入计算机或专用设备进行处理。模数转换包括三个步骤:(1)采样,(2)量化,(3)编码。采样,是对已知的模拟信号按一定的间隔抽出一个样本数据。若间隔为一定时间 T,则称这种采样为等时间间隔采样。除特别注明外,一般都采用等时间间隔采样;量化,是一种用有限字长的数字量逼近模拟量的过程。编码,是将已经量化的数字量变为二进制数码,因为数字处理器只能接受有限长的二进制数。模拟信号经过这三步转换后,变成了时间上离散、幅值上量化的数字信号。A/D转换器是完成这三个步骤的主要器件。 在信号采集系统中,A/D 转换器与计算机联合使用完成模数转换。用计算机的时钟或用软件产生等间隔采样脉冲控制 A/D 转换器采样。A/D 转换器通过内部电路进行量化与编码,输出有限长的二进制代码。信号采集系统中,通常由以 A/D转换器为核心的接口电路及控制软件,进行信号采集控制。 *注这部分是由本实验所用的信号采集器自动完成的,以上也是实验器材-信号采集器的部分工作原理。以后实验中就不再赘述。 2.2 信号采集的参数选择

信号处理实验报告

数字信号处理 第四次实验报告 一、 实验目的 1.了解离散系统的零极点与系统因果性能和稳定性的关系 2.观察离散系统零极点对系统冲激响应的影响 3.熟悉MATLAB 中进行离散系统零极点分析的常用子函数 4.加深对离散系统的频率响应特性基本概念的理解 5.了解离散系统的零极点与频响特性之间的关系 6.熟悉MATLAB 中进行离散系统分析频响特性的常用子函数,掌握离散系统幅频响应和相频响应的求解方法。 二、实验过程 9.2已知离散时间系统函数分别为 ) 7.05.0)(7.05.0(3 .0)(1j z j z z z H ++-+-= )1)(1(3 .0)() 8.06.0)(8.06.0(3 .0)(32j z j z z z H j z j z z z H ++-+-= ++-+-= 求这些系统的零极点分布图以及系统的冲击响应,并判断系统因果稳定性。 %---------第一式-----------------------------------------------------------------------------% z1=[0.3,0]';p1=[-0.5+0.7j,-0.5-0.7j]';k=1; %z1零点向量矩阵,p1极点向量矩阵,k 系统增益系数---------------------------% [bl,al]=zp2tf(z1,p1,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,1),zplane(bl,al); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆内'); subplot(3,2,2),impz(bl,al,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第二式-----------------------------------------------------------------------------% z2=[0,3,0]';p2=[-0.6+0.8j,-0.6-0.8j]'; %z2零点向量矩阵,p2极点向量矩阵---------------------------------------------------% [b2,a2]=zp2tf(z2,p2,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,3),zplane(b2,a2); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆上'); subplot(3,2,4),impz(b2,a2,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第三式-----------------------------------------------------------------------------%

金融统计学实验报告

一、实验类型 验证型实验。分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点,运用名义利率、通货膨胀率和物价指数的数据用两种方法来计算并分析哪种方法更科学。 二、实验目的 1、掌握实际利率的两种计算方法,并分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点。 2、比较两种实际利率测算方法的差异性及科学性。 三、实验背景 利率是国家调控经济的重要杠杆之一,特定的宏观经济目标和微观经济目标可以通过利率调整实现。利率调整是在一定的经济运行环境下进行的,它的调整对经济增长、居民消费、居民储蓄、市场投资等都会产生直接或是简洁的影响。 实际利率(Effective Interest Rate/Real interest rate) 是指剔除通货膨胀率后储户或投资者得到利息回报的真实利率。研究实际利率对经济发展有很大的作用,本实验就1991年至2013年中国1年期实际储蓄利率的变化特点进行探讨,并比较分析实际利率的计算方法。 四、实验环境 本实验属于自主实验,由学员课后自主完成,主要使用Excel软件。 数据来源:通过国家统计局网站、中国人民银行网站获取数据。 五、实验原理 1、实际利率=名义利率-通货膨胀率。 2、实际利率=(名义利率-通货膨胀率)/(1+通货膨胀率)。 六、实验步骤 1、采集实验基础数据。通过网上登录国家统计局网站查看中国统计年鉴,以及登录中国人民银行网站获取相应数据。数据样本区间为1991-2013年。 2、利用Excel软件分别按照两种方法计算实际利率。 3、做出实际储蓄存款利率的变化以及两种不同算法下实际利率变化的折线图。 4、分析图表,考察实际存款利率变化特点并比较两种计算方法的科学性。 七、实验结果分析 (一)实验结果 经过整理和测算的结果如图所示

空间分析实验报告

空间分析原理 及应用 上机实验

练习1:利用缺省参数创建一个表面 1.1 启动ArcMap并激活地统计分析模块 单击窗口任务栏的Start按扭,光标指向Programs,再指向ArcGIS,然后单击ArcMap。在ArcMap中,单击Tools,在单击Extensions,选中Geostatistical Analyst复选框,单击Close按扭。 1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。 单击View菜单,光标指向Toolbars,然后单击Geostatistical Analyst。 1.3 在ArcMap中添加数据层 一旦数据加入后,就能利用ArcMap来显示数据,而且如果需要,还可以改变没一层的属性设置(如符号等等) 1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。 找到安装练习数据的文件夹(缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics),按住Ctrl键,然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。 3.单击Add按扭。 4.单击目录表中的ca_outline图层的图例,打开Symbol Selector对话框。 5.单击Fill Color下拉箭头,然后单击No Color。 6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。 点击Standard工具条上的Save按扭。新建一个本地工作目录(如C:\geostatistical),定位到本地工作目录。

1.4 利用缺省值创建表面 单击Geostatistical Analyst,然后单击Geostatistical Wizard。 2.点击Input Data下拉箭头,单击并选中ca_ozone_pts。 3.单击Attribute下拉框箭头,单击并选中属性OZONE。 4.在Methord对话框中单击Kriging. 单击Next按扭。缺省情况下,在Geostatistical Method Selection对话框中,Ordinary Kriging和Prediction Map被选中. 6.在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。 7.点击next按扭。

数字信号处理综合设计实验报告

数字信号处理实验八 调制解调系统的实现 一、实验目的: (1)深刻理解滤波器的设计指标及根据指标进行数字滤波器设计的过程(2)了解滤波器在通信系统中的应用 二、实验步骤: 1.通过SYSTEMVIEW软件设计与仿真工具,设计一个FIR数字带通滤波器,预先给定截止频率和在截止频率上的幅度值,通过软件设计完后,确认滤波器的阶数和系统函数,画出该滤波器的频率响应曲线,进行技术指标的验证。 建立一个两载波幅度调制与解调的通信系统,将该滤波器作为两个载波分别解调的关键部件,验证其带通的频率特性的有效性。系统框图如下: 规划整个系统,确定系统的采样频率、观测时间、细化并设计整个系统,仿真调整并不断改进达到正确调制、正确滤波、正确解调的目的。(参考文件

zhan3.svu) (1)检查滤波器的波特图,看是否达到预定要求; (2)检查幅度调制的波形以及相加后的信号的波形与频谱是否正常; (3)检查解调后的的基带信号是否正常,分析波形变形的原因和解决措施;(4)实验中必须体现带通滤波器的物理意义和在实际中的应用价值。 2.熟悉matlab中的仿真系统; 3.将1.中设计的SYSTEMVIEW(如zhan3.svu)系统移植到matlab中的仿真环境中,使其达到相同的效果; 4.或者不用仿真环境,编写程序实现该系统,并验证调制解调前后的信号是否一致。 实验总共提供三个单元的时间(6节课)给学生,由学生自行学习和自行设计与移植 三、系统设计 本系统是基于matlab的simulink仿真软件设计的基带信号调制与解调的系统,利用matlab自带的数字信号仿真模块构成其原理框图并通过设置载波、带通滤波器以及低通滤波器等把基带信号经过载波调制后再经乘法器、带通滤波器和低通滤波器等电路系统能解调出基带信号。 1、实验原理框图

数字信号处理实验报告(同名22433)

《数字信号处理》 实验报告 课程名称:《数字信号处理》 学院:信息科学与工程学院 专业班级:通信1502班 学生姓名:侯子强 学号:0905140322 指导教师:李宏 2017年5月28日

实验一 离散时间信号和系统响应 一. 实验目的 1. 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系,加深对时域采样定理的理解 2. 掌握时域离散系统的时域特性 3. 利用卷积方法观察分析系统的时域特性 4. 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对离散信号及系统响应进行频域分析 二、实验原理 1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性的变化以及信号信息不丢失的条件,而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。 对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样,形成采样信号: ?()()()a a x t x t p t = 式中()p t 为周期冲激脉冲,$()a x t 为()a x t 的理想采样。 ()a x t 的傅里叶变换为μ ()a X j Ω: 上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的,周期为Ωs=2π/T 。也即采样信 号的频谱μ()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期,周期延拓而成 的。因此,若对连续信号()a x t 进行采样,要保证采样频率fs ≥2fm ,fm 为信号的最高频率,才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号 计算机实现时,利用计算机计算上式并不方便,因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现,即 ()() n P t t nT δ∞ =-∞ = -∑μ1()()*() 21 ()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞ =-∞ Ω=ΩΩ= Ω-Ω∑μ()()|j a T X j X e ωω=ΩΩ=

数字信号处理实验报告 (实验四)

实验四 离散时间信号的DTFT 一、实验目的 1. 运用MA TLAB 计算离散时间系统的频率响应。 2. 运用MA TLAB 验证离散时间傅立叶变换的性质。 二、实验原理 (一)、计算离散时间系统的DTFT 已知一个离散时间系统∑∑==-= -N k k N k k k n x b k n y a 00)()(,可以用MA TLAB 函数frequz 非常方便地在给定的L 个离散频率点l ωω=处进行计算。由于)(ωj e H 是ω的连续函数,需要 尽可能大地选取L 的值(因为严格说,在MA TLAB 中不使用symbolic 工具箱是不能分析模拟信号的,但是当采样时间间隔充分小的时候,可产生平滑的图形),以使得命令plot 产生的图形和真实离散时间傅立叶变换的图形尽可能一致。在MA TLAB 中,freqz 计算出序列{M b b b ,,,10 }和{N a a a ,,,10 }的L 点离散傅立叶变换,然后对其离散傅立叶变换值相除 得到L l e H l j ,,2,1),( =ω。为了更加方便快速地运算,应将L 的值选为2的幂,如256或 者512。 例3.1 运用MA TLAB 画出以下系统的频率响应。 y(n)-0.6y(n-1)=2x(n)+x(n-1) 程序: clf; w=-4*pi:8*pi/511:4*pi; num=[2 1];den=[1 -0.6]; h=freqz(num,den,w); subplot(2,1,1) plot(w/pi,real(h));grid title(‘H(e^{j\omega}的实部’)) xlabel(‘\omega/ \pi ’); ylabel(‘振幅’); subplot(2,1,1) plot(w/pi,imag(h));grid title(‘H(e^{j\omega}的虚部’)) xlabel(‘\omega/ \pi ’); ylabel(‘振幅’); (二)、离散时间傅立叶变换DTFT 的性质。 1.时移与频移 设 )]([)(n x FT e X j =ω, 那么

统计学实验报告7.统计指数分析.docx

实验报告 课程名称统计学学号 11学生姓名辅导教师 系别经济与管理系实验室名称实验时间 1.实验名称 统计指数分析 2.实验目的 掌握各项指数的计算及因素分析法的运用。 在 Excel 中完成各项指数及有关数值的计算,主要用到的是公式和公式复制 3.实验内容 甲乙丙三种商品基期和报告期各项数据如下: 价格(元) P销量 q 商品计量单位 基期 p0报告期 p1基期 q0报告期 q1 甲个302810001200 乙双202120001600 丙公斤232515001500 合计 1)计算三种商品的个体销售量指数和个体价格指数。 2)三种商品的销售额总指数。 3)三种商品的销售量总指数和价格总指数。 4)分析销售量变动和价格变动对销售额影响的绝对额。(这一问分析要手写完成) 4.实验原理 在 Excel 中实现综合指数及其相关数值的计算,主要用到的是公式和公式的复制功 能 5.实验过程及步骤 (1)在工作表中输入已知数据的名称和数值(包括商品名称,计量单位,基期价格,报告 期价格,基期销售量和报告期销售量) (2)计算综合指标的各个综合总量在单元格G4中输入公式“ =C4*E4”,在H4中输入“=D4*F4”, 在 I4 中输入“ =C4*F4”, 在 J4 中输入“ =D4*E4”, 公式复制 在 A7 中输入合计,在单元格中输入“=SuM(G4:G6),再将单元格 G7的公式向右复制到 J7 (3)分别计算各个综合指标及其分子分母之差额 在单元格 A10 中输入“销售额总额指数” ,在单元格 F10 中输入公式“ =H7/G7*100” , 在单元格 H10 中输入公式” =H7-G7”

《语音信号处理》实验报告

盛年不重来,一日难再晨。及时宜自勉,岁月不待人。 中南大学 信息科学与工程学院 语音信号处理 实验报告 指导老师:覃爱娜 学生班级:信息0704 学生名称:阮光武 学生学好:0903070430 提交日期:2010年6月18日

实验一 语音波形文件的分析和读取 一、实验的任务、性质与目的 本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。通过实验: (1)掌握语音信号的基本特性理论:随机性,时变特性,短时平稳性,相关性等; (2)掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构; (3)使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。 二、实验原理和步骤: WAV文件格式简介 WAV文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一,它是以RIFF格式为标准。每个WAV文件的头四个字节就是“RIFF”。WAV文件由文件头和数据体两大部分组成,其中文件头又分为RIFF/WAV文件标识段和声音数据格式说明段两部分。常见的WAV声音文件有两种,分别对应于单声道(11.025KHz采样率、8Bit的采样值)和双声道(44.1KHz采样率、16Bit的采样值)。采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中,单位时间内采样的次数;采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。对于单声道声音文件,采样数据为8位的短整数(short int 00H-FFH);而对于双声道立体声声音文件,每次采样数据为一个16位的整数(int),高八位和低八位分别代表左右两个声道。WAV文件数据块包含以脉冲编码调制(PCM)格式表示的样本。在单声道WAV文件中,道0代表左声道,声道1代表右声道;在多声道WAV文件中,样本是交替出现的。WAV文件的格式见表1。

ArcGIS空间大数据处理实验报告材料

实验四空间数据处理 实验容: 掌握空间数据的处理(融合、拼接、剪切、交叉、合并)的基本方法和原理,领会其用途。掌握地图投影变换的基本原理和方法,熟悉ArcGIS中投影的应用及投影变换的方法和技术,并了解地图投影及其变换在实际中的应用。 实现方法: (一)空间数据处理 打开ArcMap,在菜单栏中选择“地理处理->环境”,打开环境变量对话框。在环境变量对话框中的常规设置选项中,设定“临时工作空间”为“D:\04实验四\04实验四\Exec4”,如图1所示。 图1 第1步裁剪实体 在ArcMap中,添加数据“县界.shp”、“clip.shp”(Clip中有四个实体),添加完后如图2所示。

图2 ●开始编辑,激活Clip图层,选中Clip图层中的一个实体,如图3所示。 图3 ●点击工具栏上按钮,打开ArcToolBox,选择“分析工具->提取->裁剪”, 如图4所示,弹出裁剪对话框,指定输入的实体为“县界”,剪切的实体为“Clip”(必须为多边形实体),并指定输出实体类路径及名称为“县界_Clip1”,如图5所示。裁剪完成后弹出如图6所示的对话框。

图4 图5

图6 ●依次选中Clip主题中其他三个实体,重复以上操作步骤,完成操作后得到四 个图层——“县界_Clip1”,“县界_Clip2”,“县界_Clip3”,“县界_Clip4”,如图7所示。完成操作后,保存编辑。 图7 第2步拼接图层 ●在ArcMap中新建一个地图文档,加载在上一步操作中得到的4个图层,如 图8所示。

图8 ●在工具箱中选择“数据管理工具->常规->追加”,设置输入实体和输出实体,拼 接效果如图9所示。 图9 ●右键点击图层“县界_Clip1”,在出现的右键菜单中执行“数据->导出数据”,弹 出导出数据对话框,将输出的图层命名为“YONK.shp”,如图10所示。

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